在數(shù)學(xué)上，離群點(diǎn)可以表示出來，這樣離群點(diǎn)檢測問題就可以轉(zhuǎn)化為一個數(shù)學(xué)問題來求解。離群點(diǎn)檢測廣泛應(yīng)用于許多場景，例如:1 .對互聯(lián)網(wǎng)上一些服務(wù)器的訪問進(jìn)行流量監(jiān)測，可能是周期性的，也可能是趨勢性的:一般來說是比較穩(wěn)定的，但是在被一些黑客攻擊之后，它的訪問可能會發(fā)生明顯的變化，及早發(fā)現(xiàn)這些異常變化，對企業(yè)來說是非常好的防范報警。

深度學(xué)習(xí)目前已經(jīng)應(yīng)用到各個領(lǐng)域，應(yīng)用場景大致可以分為三類:物體識別、目標(biāo)檢測、自然語言處理。物體檢測可以理解為物體識別和物體定位的融合，不僅僅是識別物體屬于哪一類，更重要的是得到物體在圖片中的具體位置。2014年，RCNN算法的提出，基本奠定了兩階段在目標(biāo)檢測領(lǐng)域的應(yīng)用基礎(chǔ)。其算法結(jié)構(gòu)如下。算法步驟如下:相對于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法，RCNN實(shí)現(xiàn)了50%的性能提升，在使用VGG16模型作為物體識別模型的情況下，在voc2007 數(shù)據(jù) set上可以達(dá)到66%的準(zhǔn)確率，還算不錯。

QuoVadis，行為識別？動力學(xué)的新模型和總結(jié)數(shù)據(jù) Set在現(xiàn)有的行為分類數(shù)據(jù)Set(ucf 101 and hmdb 51)中，視頻的缺乏數(shù)據(jù)使得很難確定一個好的視頻結(jié)構(gòu)，大多數(shù)方法都是小規(guī)模的。本文根據(jù)人類行為動力學(xué)重新評價這些高級結(jié)構(gòu)。Kinetics有兩個數(shù)量級數(shù)據(jù) 400類別的人類行為，每個類別都有超過400個片段，而這些都是從真實(shí)且具有挑戰(zhàn)性的YouTube視頻中收集的。

遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借鑒別人程序做的建模仿真最近才有時間整理。目的:對YX1 2 X2 2非線性系統(tǒng)進(jìn)行建模，用1500組數(shù)據(jù) pair 網(wǎng)絡(luò)、500組數(shù)據(jù)構(gòu)建。因?yàn)锽P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)initial神經(jīng)元之間的權(quán)重和閾值一般是隨機(jī)選取的，容易陷入局部極小。該方法利用遺傳算法對初始神經(jīng)元之間的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，并比較了使用遺傳算法前后的效果。

X2)，并計算出相應(yīng)的輸出yx1 2 x2 2，前1500組數(shù)據(jù)as training數(shù)據(jù)input _ train，后500組數(shù)據(jù) as測試。并且存儲將在遺傳算法中使用的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理:正?；?。3.構(gòu)造BP 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的隱藏層數(shù)、次數(shù)、步驟、目標(biāo)。4.用training數(shù)據(jù)input _ train訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net。

Original:ScalableObjectDetection使用DeepNetwork學(xué)術(shù)范式最近，Deep Convolution神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在包括ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽(ILSVRC2012)在內(nèi)的多項(xiàng)圖像識別基準(zhǔn)測試上取得了最先進(jìn)的性能。定位子任務(wù)中的獲勝模型是網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測圖像中每個物體類別的單個包圍盒和置信度得分。這個模型捕獲了對象周圍的整個圖像上下文，但是如果不天真地復(fù)制每個實(shí)例的輸出號，就不可能處理圖像中同一個對象的多個實(shí)例。