1. 玻尔兹曼机的学习算法

在上一篇中已经讲了玻尔兹曼机:

有着隐藏单元的随机Hopfield网络,被称之为玻尔兹曼机。可以利用它进行二进制数据向量集合的概率模型的构建。

本节讲述一个玻尔兹曼机的学习算法,虽然它非常简单而且原理解释很优美,但是在实际操作中并不好用。(所以后面会有改进的加速算法)

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参考Hinton的课程和CSDN上某位同学的课程记录(相当于是全中文字幕)。
上Hinton的课极其吃力,如果不是有上面那位同学的中文翻译字幕,肯定不会去听。虽然老头子讲的很罗嗦,但是满满都是信息量啊,而且玻尔兹曼机就是他发明的!
这个系列的路线是按照Hopfield网络->玻尔兹曼机BM ->受限玻尔兹曼机RBM来的。那么自己也就按照这个顺序来讲述好了。

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1. Introduction

文章介绍了一种称为Efficient Subwindow Search(ESS)的方法,用来定位物体在图像中的位置。该方法比滑动窗(Sliding Window)方法更加高效,具有线性的时间复杂度。而滑动窗方法的时间复杂度为$o(n^4)$。
该方法是在图像中找到目标的位置,画出边界框(bounding box)。

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摘要

论文设计了一个手机端的食物识别系统,用于卡路里的查询,培养用户的饮食习惯。
大致流程如下:

  • 为了识别食物,用户首先通过触屏画出包含食物的边框,在选定的边框里面执行食物的识别算法。
  • 为了提高准确率,通过使用GrubCur算法来对每一种食物进行分割,提取出其中的color histogram特征和SURF-based bag-of-features特征
  • 最后使用线性SVM和fast 开方核进行分类(总共有50类)。
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缘由

在wordpress上面写博客的排版很难看,所以改玩Markdown了。由于Hexo支持markdown,上几天看别人的hexo博客感觉异常简洁和好看。所以最终决定使用Hexo,并且将网站托管到Github上面,以后写文章的效率应该能大大提升了。

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前面两篇文章已经把整个Leafsnap论文里面的算法和流程基本跑通了。但是既然人家把Leafsnap做成了一个app,达到了可以直接商用的效果,所以接下来我要做的就是仿照它的效果做了一个简易的Andorid下面的Application。

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