matlab canny算子边界检测函数代码Penn Robotics：视觉智能和机器学习 我的宾夕法尼亚大学 EdX 课程作业。 剩余的代码将很快上传。 课程在这里是免费的： “在本课程中，这是机器人微硕士课程的一部分，您将了解机器学习如何在支持分类、回归和聚类的数据中提取具有统计意义的模式。然后通过一起学习计算机视觉和机器学习，您将能够建立识别可以从数据中学习并适应新环境的算法。完成本课程后，您将能够为机器人编程视觉功能，例如机器人定位以及使用机器学习的对象识别。本课程中的项目将使用 MATLAB 和OpenCV 并将包括视频稳定、3D 对象识别、对象分类器编码、构建感知器以及使用标准 CNN 框架之一设计卷积神经网络 (CNN) 的真实示例。” 第 1 周（完成） 相机几何 颜色感应 第 2 周（完成） 傅立叶变换 傅立叶变换 图像卷积和边缘检测 一维和二维信号（图像）的卷积算子 边缘检测的 Canny 算法。 第 3 周 图像卷积和边缘检测第 2 部分 图像金字塔 第 4 周 特征检测：过滤器、SIFT、HOG 第 5 周 几何变换 仿射 保护的 兰萨克 第 6 周 光流估计

Seq2Seq模型中的第一个注意力机制 图像描述注意力机制 序列分类的注意力机制 注意力机制A(Q, K, V)的一般形式化 多头注意力 Self-Attention Vs Cross-Attention 注意力机制的多样性 注意力机制

作者：Microsoft Research AI首席科学家 - 邓力 俞栋 This book provides a comprehensive overview of the recent advancement in the field of automatic speech recognition with a focus on deep learning models including deep neural networks and many of their variants. This is the first automatic speech recognition book dedicated to the deep learning approach. In addition to the rigorous mathematical treatment of the subject, the book also presents insights and theoretical foundation of a series of highly successful deep learning models.

学习deep learning for image super-resolution论文后总结出的ppt

consep数据集，用于病理研究。包括验证集，测试集。已经把错误的一个图删掉了。

MoNuSeg数据集，用于病理研究。深度学习。

机器学习方法已经广泛应用于药物发现领域，使得更强大和高效的模型成为可能。在深度模型出现之前，建模分子在很大程度上是由专家知识驱动的;为了表现分子结构的复杂性，这些手工设计的规则被证明是不够的。深度学习模型是强大的，因为它们可以学习问题的重要统计特征——但只有正确的归纳偏差。我们在两个分子问题的背景下解决这个重要的问题:表征和生成。深度学习的典型成功在于它能够将输入域映射到有意义的表示空间。这对于分子问题尤其尖锐，分子之间的“正确”关系微妙而复杂。本论文的第一部分将重点讨论分子表征，特别是性质和反应预测。在这里，我们探索了一种用于分子表示的Transformer式架构，提供了将这些模型应用于图形结构对象的新工具。抛开传统的图神经网络范式，我们展示了分子表示原型网络的有效性，它允许我们对分子的学习性质原型进行推理。最后，我们在改进反应预测的背景下研究分子表示。本论文的第二部分将集中在分子生成，这是至关重要的药物发现作为一种手段，提出有前途的药物候选人。我们开发了一种新的多性质分子生成方法，通过首先学习分子片段的分布词汇。然后，利用这个词汇，我们调查了化学空间的有效探索方法。

UBC Mark Schmidt讲授 这是Mark Schmidt在UBC教机器学习的各种课程的课程材料的集合，包括100多个讲座的材料，涵盖了大量与机器学习相关的主题。 这是在 UBC 教授的有关机器学习的各种课程的课程资料合集，其中包括来自 100 多场讲座的资料，涵盖了大量与机器学习相关的主题。主题的符号相当一致，这使得更容易看到关系，并且主题应该按顺序进行（难度慢慢增加，概念在第一次出现时就被定义）。

学习Petri Net必备资料 After simulation ends, the global performance indices described in the Scope section are stored by the PN Toolbox and can be visualized by using the Performance menu. Besides these, there are also a number of global indices for which the current values are not defined. The following two tables present the complete lists of global indices associated with the places (displayed by the Place Indices command) and the transitions (displayed by the Transition Indices command), respectively: - for a transition: • Service Sum: total number of firings; • Service Distance: average value of the current index Service Distance; • Service Rate: average frequency of firings (inverse of Service Distance); • Service Time: average value of the current index Service Time; • Utilization: average value of the current index Utilization; - for a place: • Arrival Sum: total number of arrived tokens; • Arrival Distance: average value of the current index Arrival Distance; • Arrival Rate: average frequency of token-arrivals (inverse of Arrival Distance); • Throughput Sum: total number of departed tokens; • Throughput Distance: average value of the current index Throughput Distance; • Throughput Rate: average frequency of token-departures (inverse of Throughput

深度学习彻底改变了机器学习和人工智能，在几个标准基准上取得了超人的表现。众所周知，深度学习模型训练效率低;它们通过多次处理数以百万计的训练数据来学习，并且需要强大的计算资源来同时并行处理大量数据，而不是顺序处理。深度学习模型也存在非预期失效模式;他们可能会被愚弄，做出错误的预测。 在本文中，我们研究了提高深度学习模型训练效率和鲁棒性的方法。在学习视觉语义嵌入的背景下，我们发现优先学习更多的信息训练数据可以提高收敛速度和提高测试数据的泛化性能。我们形式化了一个简单的技巧，称为硬负挖掘，作为学习目标函数的修改，没有计算开销。接下来，我们在深度学习的通用优化方法中寻求优化速度的改进。我们展示了对训练数据采样的冗余感知修改提高了训练速度，并开发了一种检测训练信号多样性的有效方法，即梯度聚类。最后，我们研究了深度学习中的对抗鲁棒性，以及在不使用额外数据训练的情况下实现最大对抗鲁棒性的方法。对于线性模型，我们证明保证最大的鲁棒性实现只有通过适当的选择优化器，正则化，或架构。