深度學習
機器學習
訊號處理
matlab
由於最近新接觸了很多機器學習、深度學習的知識，以及一些專案的復現，發現資料太多需要整理一下，在不斷地更新完善中，希望自己不只是收藏便學會了，嘻嘻
【seti研究所分類太空訊號】
專案概況：
最優解：
第二優解：
【聲音頻號比較分類——多模型】
【時間序列訊號分析和分類——】
rnn簡介：
用numpy and theano實現rnn
介紹梯度消失和時間反向傳播
theano實現gru / lstm rnn
【**實戰】手把手教你使用 1d 卷積和 lstm 混合模型做 eeg 訊號識別
機器學習路線圖：
機器學習模型優化之模型融合：
乙個完整的機器學習專案：
sklearn常用函式及引數：
正則化、過擬合與欠擬合：
在分類中如何處理訓練集中不平衡問題：
基於eeg訊號的情緒分析資料庫deap**調研
腦機介面eeg訊號分類演算法比較
常用訊號特徵提取方法總結(完善中…) - 講道理的蔡老師的文章 - 知乎
matlab論壇：實現窄帶干擾
3.常見干擾實現：付費
dme知識點
【**】（很有用）matlab**雜訊訊號、單多音訊號、lfm、2ask、2fsk、bpsk、16qam
【官方網頁】matlab官方：
【官方包】
【官方專案】
matlab**雜訊訊號、單多音訊號、lfm、2ask、2fsk、bpsk、16qam
i路q路怎麼畫原始訊號
如何用matlab**隨機脈衝干擾
窄帶干擾
gps訊號和其干擾的matlab**
gps訊號和其干擾的matlab**
gps訊號和干擾的matlab****
matlab 產生偽隨機序列
【網頁文件】雜訊調頻、調相、調幅干擾實現
【網頁文件】 線性調頻訊號matlab**
【網頁文件】 qpsk調製與解調、i路和q路訊號
【網頁文件】matlab不同時頻訊號處理方法介紹及效果對比
【網頁文件】 matlab產生線性掃頻波形
【網頁文件】訊號調製-3種方法：單一頻率訊號調製、ofdm訊號調製、chirp訊號調製
深度學習概論 用神經網路進行監督學習
事實上，到目前為止，幾乎所有由神經網路創造的經濟價值都基於其中一種機器學習，我們稱之為 監督學習 supervised learning 在監督學習中，輸入 x，學習得到乙個函式，對映到輸出 y，比如之前輸入房間特徵，得到 下面是監督學習的一些例子 深度學習在廣告 計算機視覺 語音識別 機器翻譯 無...
深度學習的幾點總結
1.卷積和池化關係 一般先卷積後池化 卷積的時候盡量不壓縮影象的長寬，盡量保留更多的資訊，卷積會無意的丟失一些資訊，因此池化可以解決這個問題，在池化進行壓縮。2.評價 連續資料的精度 r2 score 不均衡資料的精度 f1 score 過擬合 l1 l2 regularization,dropou...
深度學習的知識總結
1 構建和理解乙個網路，就是那8部分，最重要的是前向傳遞，前向傳遞搞懂了就都懂了，剩下反向傳播最重要的就是損失值的計算了。2 目標檢測的訓練比較複雜，一般分為2步驟，先訓練主幹分類網路，之後再訓練檢測網路。4 三大要素 1 資料 2 演算法 3 算力 5 三大能力 1 演算法理解能力 2 實現能力 ...