度学是我把“度”和“学”两个字融合而创造的一个新概念。我在理论与实际相结合的研究过程中认为对度的认识把握是很难的事，其中的学问很深、很大、很广。在我结交的许多自然科学家和哲学社会科学家的鼓励与支持下，我决定迈出这一步，把“度”与“学”融为一体，以度立学、以度立说。对度学下个定义，需...
一、准备知识: 1、Photometry( 光度学):对象是眼睛2、Radiometry( 辐射度量学):对象是实际能量3、illuminance( 照度):被照"得厉不厉害(物体/探测器受到了多少功率)4、Lumino… Lenne 非成像光学基础一:光度学以及辐射度学常用参数(如光功率、光通量、光强、照度、亮度等)以及各参数间的计算关系和应用、及...
一是深度神经网络的模型复杂度高，巨量的参数导致模型尺寸大，难以部署到移动终端设备。二是模型训练所需的数据量大，而训练数据样本获取、标注成本高，有些场景样本难以获取。三是应用门槛高，算法建模及调参过程复杂繁琐、算法设计周期长、系统实施维护困难。四是缺乏因果推理能力，图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pear...
度量学习(Metric Learning),也称距离度量学习(Distance Metric Learning,DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习,也可以认为距离学习。因为在一定条件下,相似度和距离可以相互转换。比如在空间坐标的两条向量,既可以用余弦相似度的大小,也可以使用欧式距离的远近来衡量相似程度。
在机器学习任务中,通常不同的向量代表着不同的样本,换句话说如果两个样本之间的距离很小,我们可以理解为两个样本的相似度很高,反之如果两个样本之间距离很大,其之间的相似度就很低。如果是在分类任务中,借由距离和相似度的概念我们有一个很直观的认识就是:相似度...
它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜...
这一年可以说是DeepLearning觉醒的一年,标志就是Hinton在Science发文,指出“多隐层神经网络具有更为优异的特征学习能力,并且其在训练上的复杂度可以通过逐层初始化来有效缓解”。这篇惊世骇俗之作名为《Reducing the dimensionality of data with neural networks》,目前引用量3210次: ...
度量学习 (Metric Learning) == 距离度量学习 (Distance Metric Learning,DML) == 相似度学习。 在数学中,一个度量(或距离函数)是一个定义集合中元素之间距离的函数。一个具有度量的集合被称为度量空间。度量学习(Metric Learning) 是人脸识别中常用的传统机器学习方法,由Eric Xing在NIPS 2002提出,可以分为两种:...
CNNs是受早期的延时神经网络(TDNN)的影响。延时神经网络通过在时间维度上共享权值降低学习复杂度,适用于语音和时间序列信号的处理。 CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法。它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前向BP算法的训练性能。CNNs...