knn直接用图像的像素距离做分类,线性分类器是用特征的线性组合来分类 knn直接把所有图像像素存下来作为训练结果来与测试图像比对, 线性分类器会得到W,b,也就是训练得到的权重和偏差参数,f(x,w)=Wx+b这种得到的特征的线性组合就是模板,可以说是一种全局特征,然后用训练得到的模板和测试图像比对 b这个偏差是当数据...
而cnn和knn的区别在于其在fc层之前还有很长的卷积层。卷积层的作用就是之前提到的:把图片map到某些特征维度(前向传播)和不断的调整以找到最准确的特征维度(反向传播)。事实上很多论文直接把卷积层的输出结果称为“feature map”,从这个角度看这些层做了什么是显而易见的。 总结而言,cnn做的事情是: 1. 将图片...
1. 把 KNN、SVM、BP 神经网络与业界处理图像识别问题的算法——CNN 和迁移学习——进行对比。 2. 获得深度学习经验。 3. 通过 TensorFlow 探索机器学习框架。 系统设计 & 实现细节 算法与工具 本项目使用的 5 个方法是 KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习。 全项目可分为 3 类方法: 第一类方法:使用 ...
# strides: 一个长度是4的一维整数类型的数组,一般设为[1,1,1,1],注意第一个和第四个"1”固定不变(我试过改了结果不变,并且没有意义)中间的两个1,就是横向步长和纵向步长,意思是卷积核不一定是一步一步的滑动的。 # padding: 有两个值‘SAME’和'VALID',前者使得卷积后图像尺寸不变;后者尺寸变化 #...
YOLO基于回归，简单且速度很快，SSD就是综合faster rcnn 的anchor和YOLO的回归。kNN（k最近邻） 不是...
(51)Int.Cl.H04W 4/02 (2018.01)H04W 4/029 (2018.01)H04W 64/00 (2009.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06F 18/23213 (2023.01) (54)发明名称一种基于CNN和改进KNN算法的双RIS辅助无线定位方法(57)摘要本发明属于通信定位领域,涉及一种基于CNN和改进KNN算法的双RIS辅助无线定位方法;所述方法包括通过RIS选择...
视频说明了如何利用KNN算法处理分类问题,并介绍了模型导入导出的具体操作,即使用dump和load函数来保存和加载训练好的模型。通过实例演示,展示了如何保存模型到文件,并在需要时载入模型进行数据预测的过程。此过程不仅增强了对模型如何长期有效利用的理解,还强调了在处理大量参数时机器学习优于人类的优势。最后,视频指出了...
#算法小巨佬养成# Day1 1. 学了FCN和CNN的区别 CNN有全连接层,最后输出的是概率,FCN对每个像素进行预测,用softmax 2.学了三种上采样的方法(差值法/反卷积/unpooling),上采样是为了做像素级的分类 3.交叉熵损...
在本文中,作者提出了一种基于graph-CNN的深度学习模型,该模型首先将文本转换为单词图,然后使用图卷积运算对词图进行卷积。将文本表示为图具有捕获非连续和长距离语义信息的优势。 CNN模型的优势在于可以学习不同级别的语义信息。为了进一步利用标签的层次结构,本文使用标签之间的依赖性来对深度网络结构进行正则化。在RCV...
(1)若C1n,C2n,C3n成等差,求n的值;(2)求证:Cknn=Ck-1n-1k(其中n≥k≥2,k∈N);(3)数列{xn}是首项为x1,公比为q的等比数列,其前n项和为Sn,化简下列式子:Tn=S1C1n+S2C2n+…+SnCnn.