AlexNet介绍1 简要概括AlexNet由Alex Krizhevsky于2012年提出，夺得2012年ILSVRC比赛的冠军，top5预测的错误率为16.4%，远超第一名。AlexNet采用8层的神经网络，5个卷积层和3个全连接层(3个卷积层后面加了最大池化层)，包含6亿3000万个链接，6000万个 参数和65万个神经元。2 创新点成功使用ReLU作为CNN的激活函数，验证了其效果在较深的

VGGNet介绍1 简要概括    VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。它探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复的堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，成功的构建了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet获得了ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军，在top5上的错误率为7.5%。目前为止，VG

ResNet介绍1 简要概括ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提...

参考论文：Learning vehicular dynamics, with application to modeling helicopters.2005.nips。这篇论文在不知道直升机空气动力学模型的情况下，根据直升机的飞行数据，采用机器学习的方法学习到了直升机的运动模型。Autonomous helicopter flight via Reinforcement Learning....

VGGNet介绍1 简要概括    VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。它探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复的堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，成功的构建了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet获得了ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军，在top5上的错误率为7.5%。目前为止，VG

下面分析代码的版本是v1.8.21 参数介绍固定翼中有很多参数，理解这些参数的含义非常重要FW_AIRSPD_TRIM 巡航状态下的空速 15m/sFW_AIRSPD_MIN 最小空速10m/sFW_AIRSPD_MAX 最大空速20m/sgspd_scaling_trimFW_R_TC 外环控制器的比例参数，这只是一个初始值FW_RR_P 内环控制器的比例参数...

PX4架构保证了核心控制器中不需要针对机身布局做特别处理。混控指的是把输入指令（例如：遥控器打右转）分配到电机以及舵机的执行器（如电调或舵机PWM）指令。对于固定翼的副翼控制而言，每个副翼由一个舵机控制，那么混控的意义就是控制其中一个副翼抬起而另一个副翼落下。同样的，对多旋翼而言，俯仰操作需要改变所有电机的转速。将混控逻辑从实际姿态控制器中分离出来可以大大提高复用性。1 控制流程一个特定的...

AlexNet介绍1 简要概括AlexNet由Alex Krizhevsky于2012年提出，夺得2012年ILSVRC比赛的冠军，top5预测的错误率为16.4%，远超第一名。AlexNet采用8层的神经网络，5个卷积层和3个全连接层(3个卷积层后面加了最大池化层)，包含6亿3000万个链接，6000万个 参数和65万个神经元。2 创新点成功使用ReLU作为CNN的激活函数，验证了其效果在较深的

转自https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/79942260好像有部分公式不能显示，请查看原博客本文将会介绍五种常见的回归模型的概念及其优缺点，包括线性回归(Linear Regression), 多项式回归(Ploynomial Regression), 岭回归(Ridge Regression)，Lasso回归和弹性回归网络(El

转自https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/79942260好像有部分公式不能显示，请查看原博客本文将会介绍五种常见的回归模型的概念及其优缺点，包括线性回归(Linear Regression), 多项式回归(Ploynomial Regression), 岭回归(Ridge Regression)，Lasso回归和弹性回归网络(El