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...
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。 一般的度量学习包含以下步骤: ...
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 ...
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...
PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架,虽然晚于TensorFlow、Keras等框架,但自发布之日起,其受到的关注度就在不断上升,目前在GitHub上的热度已经超过Theano、Caffe、MXNet等框架。 PyTroch主要提供以下两种核心功能: 支持GPU加速的张量计算; ...
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...
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...
小度光学护眼学习平板Z20 Plus智学版，是小度在2023年推出的旗舰级教育智能硬件产品，它拥有以下几大特点：· 13.3英寸超大屏幕，第二代类纸屏技术，呵护眼睛健康 · 6GB+256GB超大内存，八核处理器，流畅运行各类应用 · 百度AI技术赋能，提供智能教辅、语音交互、拍照识别等功能 · 超18000小时名师课程，覆盖3...