I: What does CNN Learn? II: How does CNN go deep? III: Variants of CNN

神经元模型 感知器 网络结构 网络训练 循环网络

 机器学习是数据分析与挖掘的一种手段  机器学习是什么？  利用经验改善系统自身的性能  关于T和P，程序对E进行学习  Looking for a function  机器学习发展史  人工智能三阶段：推理期、知识期、学习期  深度学习∈机器学习∈人工智能  机器学习基本术语  回归、分类；模型、学习器；样本、样例……  模型选择：奥卡姆剃刀？NFL？

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

MasterCAM绘图过程的几个要点 画图前,应对所画的对象拟出一个画图步骤 及思路 注意构图面的选择及转换构图面的操作 注意构图深度Z 对一些绘图指令及基本操作能有个感性认识 操作过程中要注意看帮助栏与提示栏 MasterCAM学习要诀 培养兴趣 多加练习

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

通过本章学习，了解自然环境、社会环境对行政组织的影响方式和深度，尤其要着重了解经济、政治、文化、民族、宗教等主要社会环境对行政组织的重要影响。弄清行政组织对外部环境的巨大反作用，掌握行政组织创建良好外部环境的方法和措施

学习目标： 1．了解色彩及色彩三要素，掌握色彩应用的基本知识。 2．了解计算机中的色彩模式。 3．理解矢量图、点阵图、分辨率、色彩深度等数字图像的有关概念。 4．理解图像压缩的原理。 5．熟悉图像文件的常见格式及特点。 6．了解数字图像的采集方法，掌握扫描仪和数码相机的使用。 7．熟悉常用的图形图像处理软件。 2.1 图像的色彩 2.2 计算机中的色彩模型 2.3 数字图像的相关属性 2.4 图像的数字化 2.5 数字图像的获取与输出 2.6 常用图形图像的处理软件

第一节智力因素与学习 国内外学者的多项研究结果表明: 智力与学生的学业成绩存在着中等程 度的相关。 智力不仅影响着学生的学业成就,更 重要的是影响着学生掌握知识与技能 的速度、深度和灵活性,并且在很大 程度上决定着学生的准备状态,决定 着学生学习的可教育性程度

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例