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context=cs.GR推薦原因這是第一篇關于基于深度學習的立體匹配任務的綜述文章，以往關于立體匹配的綜述文章多基于傳統(tǒng)方法，或者年代已久。這篇綜述文章主要總結(jié)了過去6年發(fā)表在主要會議和期刊上的150多篇深度立體匹配論文，可以稱得上方法最新，分類最全，概括最廣。在論文中，作者首先介紹了深度立體匹配
攝像頭攝像頭是一種視頻輸入設備，被廣泛應用與視頻會議、遠程醫(yī)療及實時監(jiān)控等方面。市場上的攝像頭以USB接口的數(shù)字攝像頭為主。USB打印機推薦配置：USB存儲設備和光驅(qū)讀（開啟）寫（開啟）U盤文件和剪切板-客戶端可移除驅(qū)動器文件和剪切板-客戶端可移除驅(qū)動器移動硬盤文件和剪切板-客
度相結(jié)合，計算出一個更加平滑的更新步長，從而提高算法的收斂速度。RMSProp：RMSProp是一種自適應學習率算法，它通過計算梯度的指數(shù)加權移動平均值，調(diào)整每個參數(shù)的學習率，從而提高算法的收斂速度。該算法主要應用于非凸優(yōu)化問題。Adam：Adam是一種基于動量梯度下降和RMSP
最常用的矩陣運算是矩陣的轉(zhuǎn)置。轉(zhuǎn)置就像是翻轉(zhuǎn)。就像是一個撲克牌，原來是豎著拿的，把它變成翻面橫著拿了。 也有梯度消失問題。ReLU(Rectified Linear Unit）函數(shù)出現(xiàn)和流行的時間都比較晚，但卻是深度學習常用的激活函數(shù)。它非常簡單： ReLU(x)=max(x,0) 是一個折線函數(shù)，所有負的輸入值都變換成0，所有非負的輸入值，函數(shù)值都等于
欠擬合、過擬合的總結(jié)如下:接下來是TensorFlow框架部分，之前有個帖子 基于TensorFlow 2建立深度學習的模型 - 快速入門 cid:link_0然后會使用它來建立線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡分類模型敬請期待
52137365917.png) $f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$函數(shù)在統(tǒng)計學文獻中稱為`logistic函數(shù)`，在機器學習文獻中稱為`sigmoid函數(shù)`。 ```python a=np.linspace(-10,10,100) plt.plot(a,1/(1+np
現(xiàn)在我們來嘗試迭代多次，看看效果。 從w=0開始 ```python #w初始值給0 x,y=0.5,0.8 w=0;lr=0.5 #lr學習率=0.5 pred=x*w loss=((pred-y)**2)/2 grad=(pred-y)*x print('自變量：'+str(x))
每個用戶都在幫助算法 學習出更合適特征，這些 學習出來的特征又可以被用來更好地預測 其他 用戶的評分。 協(xié)同地另一個意思是說：每位用戶都在幫助算法，更好地進行特征學習。 隨機初始化 參數(shù)， 來 學習 不同電影的 特征， 有了特征，可以用 基于內(nèi)容的推薦 來 預測用戶的 評分，然后
com/rootlu/MetaHIN推薦原因推薦系統(tǒng)旨在預測用戶對物品的偏好，從而向用戶提供其感興趣的商品，為用戶解決信息過載問題。為了緩解推薦系統(tǒng)中異質(zhì)信息網(wǎng)絡的“冷啟動”問題，作者提出MetaHIN模型。MetaHIN在模型層面探索了元學習的能力，同時在數(shù)據(jù)層面研究了異質(zhì)信息
線性回歸模型相當于下面的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡模型，它沒有隱藏層、輸出層只有1個節(jié)點，激活函數(shù)是線性函數(shù)。使用 tf.keras.models.Sequential()構建模型使用 model.compile() 設置優(yōu)化方法、損失函數(shù)、評價指標 （損失函數(shù)的值即 訓練誤差；評價指標的值即
神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立好了之后，必然要進行模型的評估來了解神經(jīng)網(wǎng)絡的表現(xiàn)。 神經(jīng)網(wǎng)絡的因變量通常有兩種數(shù)據(jù)類型，定量數(shù)據(jù)和定性數(shù)據(jù)。不同因變量數(shù)據(jù)類型對應的模型誤差的定義也不一樣。當因變量為定性數(shù)據(jù)時，模型誤差可以進一步分為兩個類型： 假陽性率， FPR False Positive Rate
L2懲罰法也是一個經(jīng)典的正則化方法。 它是在原有損失函數(shù)的基礎上，在構造一個新的損失函數(shù)。（帶有懲罰項 是一個超參數(shù)）模型集成（model ensemble)可以提供模型的預測準確度，思想就是， 先訓練大量結(jié)構不同的模型，通過平均、或投票方式綜合所有模型的結(jié)構，得到最終預測。在實際中，有較大限制，原因很簡單，
因變量的常見數(shù)據(jù)類型有三種：定量數(shù)據(jù)、二分類定性數(shù)據(jù)和多分類定性數(shù)據(jù)。輸出層激活函數(shù)的選擇主要取決于因變量的數(shù)據(jù)類型。MNIST數(shù)據(jù)集是機器學習文獻中常用的數(shù)據(jù)。因變量（0~9）用獨熱碼表示，比如數(shù)字8的獨熱碼為（0 0 0 0 0 0 0 0 1 0）數(shù)字2的讀熱碼為（0 0 1
208189864369.png) 這個算法就是梯度下降法，在更新w的過程中，加入了一個系數(shù)$\alpha$，他是一個比較小的正數(shù)，叫做`學習步長`，這樣可以讓w更新的速度變慢一些，使得w更容易收斂。
下面用之前的廣告數(shù)據(jù)，來建立線性回歸模型，看看tensorflow2的一般建模過程。import numpy as np #1. 數(shù)據(jù)預處理：裝載廣告數(shù)據(jù) def loadDataSet(): x=[];y=[] f=open('./Ad.csv')
解決欠擬合問題的方法比較簡單，增加模型復雜度就可以了。常見的方法是增加隱藏層的數(shù)量或者增加隱藏層的節(jié)點數(shù)，或者二者同時增加。如果訓練誤差持續(xù)下降，接近于0。而測試誤差在下降后變得平穩(wěn)，甚至略有上升。訓練誤差和測試誤差的差距較大。這就是典型的過擬合情況。在建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型的初始階段
然后就是Python的介紹。包括常見的數(shù)據(jù)類型，基本算術運算，比較和布爾運算，如何載入額外的模塊和包。 基本數(shù)據(jù)結(jié)構有列表、元組、字典和集合?？刂平Y(jié)構，內(nèi)建函數(shù)和自定義函數(shù)。 然后介紹numpy庫，他可以實現(xiàn)快速的算數(shù)運算，特別是矩陣運算，運算內(nèi)部是通過C語言實現(xiàn)的，所以比較快。
些偏導數(shù)等于零，解方程得到b和w的估計值。但是這個方法只適合少數(shù)結(jié)構比較簡單的模型（比如線性回歸模型），不能求解深度學習這類復雜模型的參數(shù)。 所以下面介紹的是深度學習中常用的優(yōu)化算法：`梯度下降法`。其中有三個不同的變體：隨機梯度下降法、全數(shù)據(jù)梯度下降法、和批量隨機梯度下降法。
正向傳播（Forward Propagation FP）算法指輸入值通過神經(jīng)網(wǎng)絡得到輸出值的方法。正向傳播算法的計算圖如下：$sigma$表示sigmoid函數(shù)，也就是激活函數(shù)。包含損失函數(shù)的計算圖如下：得到$l_2$，通過$l$計算損失函數(shù)L，其中$l$表示求解損失函數(shù)的運算。
