1、PCA可以理解为高维数据投影到低维,并使得投影误差最小。是一种无监督将为方法。 2、还可以理解为对坐标旋转和平移(对应着坐标变换和去中心化),从而使得n维空间能在n-1维分析,同时去掉方差小的特征(方差小,不确定度小,信息量小) 3、PCA的推导 4、PCA与SVD的联系 (从矩阵分解角度理解PCA) 5、PCA降维的应...
2.归一化操作 --- 在均值化的基础上再除以该特征的方差(将数据集各个维度 的幅度归一化到同样的范围内) 3.PCA降维 --- 将高维数据集投影到低维的坐标轴上, 并要求投影后的数据集 具有最大的方差.(去除了特征之间的相关性,用于获取低频信息) 4.白化 --- 在PCA的基础上, 对转换后的数据每个特征轴上的...
1、图像平移和图像反射(关于某坐标轴对称); 2、通过ImageNet训练集做PCA,用PCA产生的特征值和特征向量及期望为0标准差为0.1的高斯分布改变原图RGB三个通道的强度,该方法使得top-1错误率降低1%。 多GPU训练 作者使用GTX 580来加速训练,但受限于当时硬件设备的发展,作者需要对网络结构做精细化设计,甚至需要考虑...
最左边是数据输入层,对数据做一些处理,比如去均值(把输入数据各个维度都中心化为0,避免数据过多偏差,影响训练效果)、归一化(把所有的数据都归一到同样的范围)、PCA/白化等等。CNN只对训练集做“去均值”这一步。 中间是 CONV:卷积计算层,线性乘积 求和。 RELU:激励层,上文2.2节中有提到:ReLU是激活函数的一种...
说的是KNN做分类器,由于deep learning比较火,所以尝试用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来做Gist特征的分类器。关于Gist特征的提取、PCA算法已说过,本文主要说的是CNN。 整体思路 使用的网络由2个卷积层和2个全连接层构成,80维的Gist向量重构成8x10的矩阵作为网络输入数据,输出的是一个三维向量,代表...
CNN-PCA realizations are shown to exhibit geological features that are visually consistent with reference models generated using object-based methods. Statistics of flow responses ($ext{P}_{10}$, $ext{P}_{50}$, $ext{P}_{90}$ percentile results) for test sets of 3D CNN-PCA models are ...
先使用PCA降维,然后根据PCA的结果,再进行预测。 DNNGP使用的是3个比较宽的卷基层,层数比较浅。使用了eaylystop来避免过拟合。使用了Batch norm层来对数据进行归一化,优化数据结构特征。DNNGP没有公开模型的源代码,所以无法看到具体的架构信息。 SoyDNGP使用的是基于VGG的深层CNN架构,层数非常多(12个卷基层),而且卷...
特征工程:对图像进行特征提取,例如局部二值模式 (LBP) 或主成分分析 (PCA)。 代码案例 下面咱们,就用 CNN 来完完整整地实现这个案例。 实现过程使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练了一个用于手写数字识别的卷积神经网络(CNN),并在 MNIST 数据集上进行了测试。
PCA & Whitening 白化相当于在零均值化与归一化操作之间插入一个旋转操作,将数据投影在主轴上。一张图片在经过白化后,可以认为各个像素之间是统计独立的。 然而白化很少在卷积神经网络中使用。我猜测是因为图像信息本来就是依靠像素之间的相对差异来体现的,白化让像素间去相关,让这种差异变得不确定,抹掉了很多信息。
所述基于pca与cnn的三维cad实体模型制造特征识别方法通过在标准三维cad实体模型表面均匀采集标准实体模型点云获取其对应三维坐标并计算其两个主曲率获得标准实体模型五维点云数据组,利用主元分析pca方法将所述标准实体模型五维点云数据组降维至二维,cnn制造特征识别器为基于lenet结构融合mlp的cnn模型,实现了根据训练成功的...