《Deep learning practice》learning notes
学习笔记：
【公开课】旷视x北大《深度学习实践》（28课时全）
R Talk | 旷视科技目标检测概述：Beyond RetinaNet and Mask R-CNN
文章目录
- Lecture 1: Introduction to Computer Vision and Deep Learning（孙剑）
- Lecture 2: Math in DL（Zhimin Cao）
- Neural Network Basics & Architecture Design（张祥雨）
Lecture 1: Introduction to Computer Vision and Deep Learning（孙剑）
RIP
• What is Computer Vision
• A few milestones in Computer Vision
• Deep learning for Computer Vision
• Applications
如果瞎了，对应区域的大脑皮层负责了其他功能（通用性）
手工特征的 pipeline
只有部分流程涉及到 learned，其他需要 hand-craft
SDK+Cloud 双重活检
Lecture 2: Math in DL（Zhimin Cao）
- Linear Algebra
- Probability
- Optimization
- Machine Learning Basics
交叉熵不等于 KL 散度，差了一个已知量（标签的熵），计算 loss 的时候应该是 KL 散度，省略为了 cross entropy
Wasserstein距离
Neural Network Basics & Architecture Design（张祥雨）
SVM，线性+非线性
2D 卷积，因为只在 h 和 w 方向上移动
https://www.bilibili.com/video/BV1E7411t7ay?p=6&spm_id_from=pageDriver&vd_source=a2337ee1e48dbaccac1746d36aed6c99
。。。未完待续
