单纯形法 " " "

共轭梯度法 " " " " " " " " " " " " " "

罚函数法 " " " " "

拟牛顿法 " " " " " " " " " " " " " " " " " " "

信号处理中通常会进行转换，使信号便于处理，提取信息，最基本的变换是傅里叶变换，后又衍生处了小波变换，希尔伯特变换，希尔伯特黄变换，曲波变换等

在卷积网络六大模块中的BN（批批标准化）所指的就是Batch Normalization，该算法15年提出，现在已经成为深度学习中经常使用的技

目标：将数张有重叠部分的图像通过特征点检测，匹配，图像变换拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像 " 在图像拼接中首先利用SIFT算法提取图像特征进

图像分割是将图片将相似的部分分割成相同的块 " Gestalt理论 解释物体分割的底层原理 将同一个东西群组在一起,集合中的元素可以具有由关系产生的

任务说明：编写一个钱币定位系统，其不仅能够检测出输入图像中各个钱币的边缘，同时，还能给出各个钱币的圆心坐标与半径。 效果 " 代码实现 Canny边

纹理是由一些基元以某种方式组合起来，虽然看起来很“乱”，但任然存在一些规律 " 规则的纹理与不规则的纹理 " 纹理描述 使用高斯偏导核，对图像进行卷积

针对Harris无法拟合尺度问题而提出 目标:独立检测同一图像缩放版本的对应区域 需要通过尺度选择机制来寻找与图像变换协变的特征区域大小 “当尺度

" 对于图像处理时经常需要提取特征点分析图片结构，将照片进行拼接，实现全景拍摄，那么在照片特征点提取时所采用的具体算法是什么呢？ " 解决思路 提取

提取完边缘后如何使用数学模型来描述边缘？ 例如：在桌子上有几枚硬币，在经过边缘提取后，需要描述出硬币的圆心坐标和圆的大小 " 难点 " 噪声：噪声的存

边缘提取 在大多数时候图像的边缘可以承载大部分的信息，并且提取边缘可以除去很多干扰信息，提高处理数据的效率 目标 识别图像中的突然变化(不连续) 图

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半监督学习 在有标签数据+无标签数据混合成的训练数据中使用的机器学习算法。一般假设，无标签数据比有标签数据多，甚至多得多。 要求： 无标签数据一般

Embedding 独热码：数量大，过于稀疏，映射之间是独立的，没有表现出关联性 Embedding：一种单词编码方法，以低维向量实现了编码，这种编码通过神经网

卷积就是特征提取器，通过卷积计算层提取空间信息，例如我们可以用卷积和提取一张图片的空间特征，再把提取到的空间特征送入全连接网络，实现离散数据

InceptionNet InceptionNet诞生于2014年，当年ImageNet竞赛冠军，Top5错误率为6.67% InceptionNet引入了Incep

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每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。随着隐藏层增多，网络规模的增大，待优化参数过多容易导致模型过

以MNIST的sequential模型为base-line，通过读取自己的数据，训练模型并存储模型，最后达到绘图实物的运用。 自制数据集，解决

前面已经使用TensorFlow2的原生代码搭建神经网络，接下来将使用keras搭建神经网络，并改写鸢尾花分类问题的代码，将原本100多行的

热力学第一定律 内能，功和热量 实际气体内能：所有热分子热运动的动能和分子势能的总和 内能是状态量: $E=E(T,V)$ 理想气体内能: $E={\frac{M}{M_{mol}}{\frac{i}{2}}RT}$ 是状态参量T的单值函数 系统内

神经网络是基于链接的人工智能，当网络结构固定后，不同参数的选取对模型的表达力影响很大，优化器就是引导更新模型参数的工具 常用符号 待优化参数w 损

欠拟合与过拟合 欠拟合：模型不能有效拟合数据集对现有数据集学习的不够彻底 过拟合：模型对训练集拟合的太好，而缺失了泛化力 " 欠拟合的解决方法： 增加

损失函数（loss）： 预测值（y）与已知答案（y_）的差距 神经网络的优化目标： loss最小: $\Rightarrow\left\{\begin{array}{lr}{mse(Mean Aquared Error)}\\{自定义}\\{ce(Cr

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前面已经学习了有关TensorFlow的一些常用库，以及相关数据的处理方式，下面就是有关神经网络计算的学习笔记。主要学习的资料西安科技大学：