3 WeisongZhao

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Top-down与Bottom-up

简析顾名思义,top-down是由上至下,而bottom-up由下至上的意思。其实,就我对本行业的理解,top = 目的(objective),bottom = 方法细节(action)。因此,top-down是由目的开始,推到达到目的的方法与其细节。而bottom-up则是由要采取、或是能采取的行动开始思考,最后看这些行动是否能达到目的。Top-down思考的人会先花很多时间在搞清楚目的与框架上,bottom-up的人则是通常先把要做的事情一个个列出来后,才思考这和原本的目的有什么关系。举

2020-08-14 14:12:05

AI赋能的判定机制的倾向性

最近忙着论文的事情,没有时间写一些技术博客,而且CSDN的图床经常出现问题,也懒得整理了。今天也是说些闲话,讨论下对未来AI赋能的判定机制的一些思考。什么是AI赋能的判定机制,主要其实就是基于机器智能的技术手段,来代替人类评判事情。可以举例几个典型应用:AI自动面试 AI面部识别罪犯 AI病理检测等等.....最近恰好很火的一条新闻:《面部识别预测罪犯”研究遭1700名学者联名反对》有 1700 名研究者签字联名抵制一篇 AI 研究...

2020-06-29 16:01:46

3D U2-Net

3D U2-Net: A 3D Universal U-Net for Multi-domain Medical Image Segmentation探索了一种有前途的通用体系结构,该体系结构可以处理多种医学分割任务,并且可以扩展用于新任务,而无需考虑不同的器官和成像方式。我们的3D通用U-Net(3D U2-Net)建立在可分离的卷积基础上,假设来自不同域的图像具有特定于域的空间相关性,可以...

2020-05-04 16:02:29

MCMC方法与变分推断

贝叶斯推理(Bayesian inference)是统计学中的一个重要问题,也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如,用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。同时,由于模型设置(假设、维度……)不同,贝叶斯推理问题有时会很难解决。在解决大型问题时,精确的方案往往...

2020-04-02 13:45:11

GELU激活函数

论文链接:https://arxiv.org/abs/1606.08415在神经网络的建模过程中,模型很重要的性质就是非线性,同时为了模型泛化能力,需要加入随机正则,例如dropout(随机置一些输出为0,其实也是一种变相的随机非线性激活), 而随机正则与非线性激活是分开的两个事情, 而其实模型的输入是由非线性激活与随机正则两者共同决定的。GELUs正是在激活中引入了随机正则的思想,是一种对神...

2020-01-14 16:53:47

Reveal.js:把你的 Markdown 文稿变成 PPT

Reveal.js:把你的 Markdown 文稿变成 PPThttps://github.com/hakimel/reveal.js通过 Reveal.js 这个框架, 我们可以把 Markdown 文件转为类似 PPT 的演示文稿,轻快省力,减少排版上的时间,更专于文字内容;同时,也获得 PPT 所不具有的灵活性。PowerPoint Out!PPT,全名 PowerPo...

2019-12-25 22:46:43

MinGW安装

MinGW(Minimalist GNU For Windows)是个精简的Windows平台C/C++、ADA及Fortran编译器,相比Cygwin而言,体积要小很多,使用较为方便。MinGW最大的特点就是编译出来的可执行文件能够独立在Windows上运行。MinGW的组成:编译器(支持C、C++、ADA和Fortran) GNU工具 mingw-get(用于Windows平台...

2019-12-25 22:05:58

Win10 【TITAN Xp】和【TITAN RTX】-【TensorFlow】环境简单总结

最近CSDN改版,写文章的时候图片上传总是失败,也不知道是网速太差了,还是什么原因,所以一直没有更新博客,最近又安装了几次不同的环境,记录一下自己遇到的坑吧,就暂时不上图了,干说:TITAN RTX首先RTX是不支持CUDA 10.0以下的,显卡驱动也要装新版的,电脑到手之后,打算装CUDA9.0,但是报错,就升级了显卡驱动,装了CUDA 10.0。TensorFlow版本也是CUDA10...

2019-11-15 23:47:35

深度森林浅析

深度森林深度学习最大的贡献是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂representation learning。目前DL的成功都是建立在多层神经网络的基础上的,...

2019-08-31 23:05:31

Adaboost原理和实例

Adaboost算法原理分析和实例转载:http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333资源:【1】http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 感谢这位博主给出了 Adaboost 算法的原理与推导,本文章很多地方都参考了他的内容【2】http://blog.c...

2019-08-31 22:59:01

Attention机制【图像】

1. 什么是Attention机制?其实我没有找到attention的具体定义,但在计算机视觉的相关应用中大概可以分为两种:1)学习权重分布:输入数据或特征图上的不同部分对应的专注度不同,对此Jason Zhao在知乎回答中概括得很好,大体如下:- 这个加权可以是保留所有分量均做加权(即soft attention);也可以是在分布中以某种采样策略选取部分分量(即hard attent...

2019-07-27 17:34:27

FISTA浅析

前言:FISTA(A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)是一种快速的迭代阈值收缩算法(ISTA)。FISTA和ISTA都是基于梯度下降的思想,在迭代过程中进行了更为聪明(smarter)的选择,从而达到更快的迭代速度。理论证明:FISTA和ISTA的迭代收敛速度分别为O(1/k2)和O(1/k)。  本篇博文先从解决优化问题的传统方...

2019-07-21 23:23:19

各语言的GPU类库

总结一些语言调用GPU的关键词:Java: Aparapi, JavaCL,jCUDA,Deeplearning4j, Rootbeer.C, C++: CUDA, OpenCL (2.x not for NVIDIA),PyTorch, Caffe, TensorFlow, OpenCV(with GPU support),AMP,OpenMP, OpenACC,Thr...

2019-07-04 13:55:59

矩阵的秩最小化

为了求解问题因为它是非凸的,我们求解一个它的近似算法对于一个大的τ值,它可以用下列等式接近其中第一项为核范式(奇异值的和),第二项为Frobenius范式。Singular Value Thresholding (SVT) 奇异值阈值* 奇异值收缩(singular value shrinkage)*首先我们考虑一个秩为r非负的。对于每个τ≥0 的奇异值上,使它们趋于零。这也...

2019-06-26 19:40:35

Visio的VBA初探

最近做的项目中需要用到Visio二次开发,安装了Visio的SDK,还有从网上找了一些这方面的博客,Visio的SDK是全英文的,看着有点费劲,很多的东西都不知道该如何去找,不过网上的一些博客还是有一些不错的,前两天发现一个有助于Visio二次开发的方法,下面分享给大家。 就是巧用Visio的宏来帮助你进行二次开发,通过Visio宏的录制功能,将你对Visio的具体操作转换成VBA代码,这样你...

2019-06-26 19:37:23

Mac配置炫酷终端以及直接预览Markdown和各类代码

1. 下载iTerm2brew cast install iTerm2安装完成后,在/bin目录下会多出一个zsh的文件。Mac系统默认使用dash作为终端,可以使用命令修改默认使用zsh:chsh -s /bin/zshzsh完美代替bash,具体区别可查看:《Zsh和Bash区别》iterm2的原始界面2. 替换背景图片打开路径:iterm2 ...

2019-06-23 21:43:34

水平集分割

水平集分割% This Matlab code demonstrates an edge-based active contour model as an application of % the Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE) formulation in the following paper:%% C. Li, ...

2019-06-23 17:24:22

阈值分割小结

阈值分割一: 全阈值分割 实例代码:image = cv2.imread('img.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)the = 100 # 设置阈值为100maxval = 255dst, img = cv2.threshold(image, the, maxval, cv2.THRESH_BINARY)cv2.imshow('hand_thresh', ...

2019-06-23 16:44:08

GAN增强网络安全

密码技术与我们息息相关,使用密码技术不仅仅能够保证信息的机密性,而且可以保证信息的完整性和可用性,防止信息被篡改、伪造和假冒。一直以来,设计和破解密码都是人类的专利,然而,随着人工智能的发展,Google Brain的研究成果《让神经对抗网络学习保护通信》(learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography...

2019-06-23 16:23:00

imagej 基本操作

imagej菜单栏列出了ImageJ的所有命令,它包含八个菜单: File:基本的文件操作,包括打开、保存、创建新图片,大多数命令看名字就知道什么意思 Edit:编辑和绘制操作,以及全局设定 Image:图像显示,包括图像格式的转化、怎样显示等 Process:图像处理,包括点操作、过滤器和算术运算 Analyze:图像分析,统计测量、直方图绘制和其他与图像分析有关的操作 Pl...

2019-06-14 21:43:22

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