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基于卷积神经网络的目标检测算法1 滑窗法滑窗法的思路及其简单，首先需要已经训练好的一个分类器，然后把图片按照一定间隔和不同的大小分成一个个窗口，在这些窗口上执行分类器。如果得到较高的分数分类，就认为是检测到了物体。把每个窗口的分类器都执行一遍，在对得到的分数做一些后 ...
现有网络表示学习算法可大致分为基于特征向量的算法 [2-8] （由于高计算复杂度，这一系列算法很难应用于大规模网络）、基于神经网络的算法 [9-11]、基于矩阵分解的算法 [12-13] 以及基于社区发现的算法 [14].
以深度神经网络算法为例,大部分的计算量都花费在矩阵乘法上。而大数据场景下矩阵运算的另一个技术难题是,大规模矩阵运算无法基于单机在可接受的时间内完成,因此,有必要研究实现基于集群的大规模分布式矩阵运算方法和算法。 为此,本文将研究基于 ...
基于深度神经网络的推荐算法周圣盛 I 文甘世康 I 技术审稿目录1. 前言2. 矩阵分解算法3. 基于深度神经网络的推荐算法4. 算法 ...
用户评分数据的稀疏性和上下文的信息缺失,往往导致基于矩阵分解(Matrix Factorization,MF)的推荐算法在准确性方面有所欠缺。针对此问题,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与约束概率矩阵分解(Constrained Probabilistic Matrix ...
上一篇《机器学习：神经网络的代价函数及反向传播算法》记录了如何使用反向传播算法计算代价函数的导数，其中一个细节就是需要把参数的矩阵表达式展开成向量的形式，以便在后来使用高级的优化算法。Ng 老师在讲展开参数（Unrolling Parameters）这部分时，比较粗略。
基于卷积神经网络的目标检测算法1 滑窗法滑窗法的思路及其简单，首先需要已经训练好的一个分类器，然后把图片按照一定间隔和不同的大小分成一个个窗口，在这些窗口上执行分类器。如果得到较高的分数分类，就认为是检测到了物体。把每个窗口的分类器都执行一遍，在对得到的分数做一些后 ...
现有网络表示学习算法可大致分为基于特征向量的算法 [2-8] （由于高计算复杂度，这一系列算法很难应用于大规模网络）、基于神经网络的算法 [9-11]、基于矩阵分解的算法 [12-13] 以及基于社区发现的算法 [14].
以深度神经网络算法为例,大部分的计算量都花费在矩阵乘法上。而大数据场景下矩阵运算的另一个技术难题是,大规模矩阵运算无法基于单机在可接受的时间内完成,因此,有必要研究实现基于集群的大规模分布式矩阵运算方法和算法。 为此,本文将研究基于 ...
基于深度神经网络的推荐算法周圣盛 I 文甘世康 I 技术审稿目录1. 前言2. 矩阵分解算法3. 基于深度神经网络的推荐算法4. 算法 ...
用户评分数据的稀疏性和上下文的信息缺失,往往导致基于矩阵分解(Matrix Factorization,MF)的推荐算法在准确性方面有所欠缺。针对此问题,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与约束概率矩阵分解(Constrained Probabilistic Matrix ...
上一篇《机器学习：神经网络的代价函数及反向传播算法》记录了如何使用反向传播算法计算代价函数的导数，其中一个细节就是需要把参数的矩阵表达式展开成向量的形式，以便在后来使用高级的优化算法。Ng 老师在讲展开参数（Unrolling Parameters）这部分时，比较粗略。
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