2016-11-28 23:26:39
零零散散的學習就是感覺效率很低.....
日期任務
備註星期一
晚上就把仿射和透視變換矩陣理了一下，把透視的線性插值明白了。課外學習為0
晚上不效率低
星期二上午和早些晚上分析了特殊樣本，晚上看了ann的基本原理，然後看演算法之美的陣列部分
晚上頭腦清楚
星期三上午就ann**流程看了一遍，初步實驗了一下，下午汪博說了一下找到角點後計算置信度和和四個角的問題；媽蛋開會再也不要說自己沒有事幹，說話的聲音大一點，訓練一下自己；晚上就開始編碼，雖然思路流程很簡單，但是實際寫的時候，才會去關注這些角度和斜率怎麼去對應，晚上回寢室還除錯了一下。
交流時聲音洪亮點，不要隨便說自己沒事！！！
星期四今天早上繼續除錯，測試**；然後繼續新增了均值和方差，偏移點的影象特徵；晚上上課。。
星期五今天開始接觸清分機的程式，需要在裡面實現乙個共功能，即表明角點和邊線上的點；這樣方便除錯檢視仿射是否正確
星期六上午把清分機上標註角點的功能實現了一下，下午完成了學術道德的mooc還有實驗室安全考試，晚上班級聚會
星期七今天其實大部分時間都在弄git bash 和git gui 的操作，基本問題都解決了，演算法之美第二章完成。英語作業還沒有搞。。。
注：2016-11-29 23:36:48 ann首先明白感知器和線性單元的基本模型，感知器就是多個輸入通過，乙個輸出，通過閾值處理得到結果；線性單元就是沒有閾值處理得感知器。優化目標實際輸出與目標輸出得平方誤差；通過梯度下降法尋求區域性最優，可能不是全域性最優，調整權值向量時，利用全部輸入樣本；增量梯度法就調整權值時利用自身樣本。然後引入多層神經網路，主要講三層結構，為了引入非線性決策，使用了sigmiod函式，讓感知器輸出通過sigmoid函式，在輸入到下層網路中。將梯度下降法引入到多層神經網路中，要調整隱藏層和輸出層的權值。（暫時記得這些，還有很多細節理解了）
2016 11 28學習工作日誌
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