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【人脸识别】Eigenface、Fisherface、LBPface与CNNface

点击【阅读原文】查看我的推文点击【获取代码】访问我的Github难得轻松下来,完成任务、如释重负,最是舒服。今天,谈谈我这几天都做了什么,从中深受启发,希望分享给大家对大家有所帮助。还是在五天前的晚上,晚风徐徐,与家人饭后散步。接到素未谋面的陌生同学的求助,希望能够帮她完成一项任务:图1: ATT数据集对比现有的人脸识别算法,总结卷积神经网络用于人脸识别的优点,利用卷积神经网络的卷积和池化操作,通

#神经网络#算法#人脸识别
【GNN】时空图网络 tensorflow 实现

本文在博主 shyern 博文的基础上旨在介绍 STGCN 的原理及其实现,使用 tensorflow 2 实现了 STGCN 的基本操作。作者通过将图卷积网络扩展到时空图模型,设计了一种(用于动作识别的骨架序列)的通用表示,叫做时空图卷积网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks,STGCN)。Graph Construction记一个有NNN

#深度学习#python#网络 +1
【深度学习】Numpy实现简单神经网络

原文地址:点击访问许久未更,是因为开学之后学习任务太充实了。每天都有做不完的事情,每件事情都又想把它做好。我航中秋国庆假期长达8天,真应了那句话:该放的假一天不少,该补的课一次没有。期间,有多门作业要完成。今天,为大家推送简单神经网络的实现,是我的《人工智能加速器》的作业。实验内容搭建基本的多层神经网络,并在给定测试集上进行精度测试。注1:不使用深度学习框架完成网络搭建。注2:不限制编程语言,推荐

#神经网络
【深度学习】Numpy实现简单神经网络

原文地址:点击访问许久未更,是因为开学之后学习任务太充实了。每天都有做不完的事情,每件事情都又想把它做好。我航中秋国庆假期长达8天,真应了那句话:该放的假一天不少,该补的课一次没有。期间,有多门作业要完成。今天,为大家推送简单神经网络的实现,是我的《人工智能加速器》的作业。实验内容搭建基本的多层神经网络,并在给定测试集上进行精度测试。注1:不使用深度学习框架完成网络搭建。注2:不限制编程语言,推荐

#神经网络
【论文阅读】基于视图的图卷积神经网络3D物体形状识别算法

原文地址:点击访问本期,为大家推送CVPR 2020一篇关于图神经网络与3D相关的文章。自我感觉挺有趣的,有兴趣的同学推荐一读。论文题目:View-GCN: View-based Graph Convolutional Network for 3D Shape Analysis论文作者:Xin Wei, Ruixuan Yu and Jian Sun*作者单位:Xi’an Jiaotong Uni

#计算机视觉#深度学习
【最优化】KKT 条件

一阶条件文章目录一阶条件序列可行方向一阶必要条件线性化可行方向约束规范Farkas 引理KKT 条件参考文献本节将对一阶条件(KKT)进行详细讨论,序列可行方向定义 设 x′x'x′ 为可行点,{x(k)}\{x^{(k)}\}{x(k)} 为可行序列,满足 x(k)→x′x^{(k)} \to x'x(k)→x′,且 ∀k,x(k)≠x′\forall k, x^{(k)} \neq x'∀k,

【最优化基础】惩罚和障碍函数

点击【原文】阅读原文,效果更佳!惩罚和障碍函数为了简化表示,讨论如下等式约束问题:KaTeX parse error: No such environment: equation* at position 8:\begin{̲e̲q̲u̲a̲t̲i̲o̲n̲*̲}̲\begin{aligned}…其中,c(x): Rn→Rmc({\pmb x}): ~ \mathbb{R}^n \to

#机器学习
【最优化】序列(逐步)二次规划法(SQP)

序列(逐步)二次规划法(SQP)一种直接有效求解非线性约束问题的方法是基于问题中的函数 f(x)f(x)f(x) 和 ci(x)c_i(x)ci​(x) 的某种近似迭代法,尤其是利用约束函数 ci(x)c_i(x)ci​(x) 的线性近似。基于这种思想的一个方法是利用 Newton 法求解 Lagrange 函数的稳定点,因此也被称为 Lagrange-Newton 法。等式约束问题—— KKT

【论文写作】论文实验结果图绘制细节

本殿下在此前一直使用MATLAB进行论文的绘图,不得不说,MATLAB绘图功能着实强大。但是,由于MATLAB程序比较大,所以,每次启动起来不是很方便。直到接触到Python中matplotlib模块,才发现Python中绘图其实也不赖。下面,本殿下将根据自己的经验就论文中绘图的一些细节进行总结。图中字体大小论文绘图是一门学问,好的实验结果图无疑会为论文增光添彩。我们看IEEE Trans系列..

#python
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