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論文下載 Going deeper with convolutions google在ILSVRC14比賽中獲得冠軍的一個模型。GoogLeNet, 一個22層的深度網絡。 GoogLeNet模型的參數量只是兩年前該項賽事的冠軍Krizh

原创 Unity中簡單的優化物理系統

這個篇文章的主要目標是給予你一個關於在Unity中簡單的優化物理系統 我的遊戲物理系統有什麼錯誤嗎? 怎麼去處理遊戲物理系統? Unity 物理系統有什麼缺陷嗎? Unity 是怎樣處理物理系統的? 我

原创 【深度學習】論文導讀:google的批正則方法(Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing...)

論文下載: Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift google2015年的論文,首次提出批

原创 Direct3D補充篇:表面緩衝區技術實現動畫的流暢顯示

本篇講的是我們開始一些工程之前所需要掌握瞭解的東西。只要是補充篇基本都不涉及代碼,只是對某些重要屬性的分析和基礎的普及。我會從多個方面去引入,剛入門的同學也能看明白。 表面緩衝區是Direct3D中比較重要的一部分,在代碼學習之前很有必要

原创 對於隨機森林的通俗理解

一、決策樹 決策樹是機器學習最基本的模型,在不考慮其他複雜情況下,我們可以用一句話來描述決策樹:如果得分大於等於60分,那麼你及格了。 這是一個最最簡單的決策樹的模型,我們把及格和沒及格分別附上標籤,及格(1),沒及格(0),那麼得到的決

原创 【TensorFlow】tf.nn.max_pool實現池化操作

max pooling是CNN當中的最大值池化操作,其實用法和卷積很類似 有些地方可以從卷積去參考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎樣實現卷積的?  tf.nn.max_pool(value, ksize, strid

原创 寫給VR手遊開發小白的教程:(八)最終篇:Cardboard如何實現沉浸式VR體驗之頭部跟蹤和Gaze的實現

對於Cardboard的介紹終於到了最終篇,感謝一路走來的你們!! 下一個階段會推出一些示例demo,網上關於unity VR的demo很少,學習的資源也很貧乏,很多東西仍然需要自己鑽研琢磨。 開始今天的主題。 最後部分來到的是人與虛

原创 【TensorFlow】tf.sparse_to_dense的用法

TensorFlow是一個很坑的東西,在沒有session運行的時候,所有數據都看不到結果,很難去print 而且TF還沒有中文的API手冊,很多東西很難體會 在這裏記錄一下比較難理解的幾個方法的用法,以便後面用到 tf.sparse

原创 【機器學習】covariate shift現象的解釋

一、什麼是covariate shift? 在論文中經常碰到covariate shift這個詞,網上相關的中文解釋比較少。你可能會在介紹深度學習Batch Normalization方法的論文到中看到covariate shift這個詞

原创 使用Unity製作簡單的寵物精靈GO(一)

目標 這篇文章很簡單,就是幫助你使用Unity API 調用設備的攝像頭,這其實很簡單(代碼不超過15行),但是克森還是會很詳細的介紹。 首先創建一個 Unity 項目工程,命名由你來定: 點擊創建工程後,在 Hierar

原创 我的Direct3D之路1:旅途的開始

前言 大家十一快樂! 之前的VR學習篇也結束了,想了一想,偏應用層的東西,比如Unity3D引擎的使用或者各個平臺交互的東西,以後可能涉及的會比較少了(當然不排除做項目的時候涉及到的可能),結合導師和實驗室的研究方向,我以後會把重心放在機

原创 【TensorFlow】tf.nn.local_response_normalization詳解,lrn正則法如何計算?

local response normalization最早是由Krizhevsky和Hinton在關於ImageNet的論文裏面使用的一種數據標準化方法,即使現在,也依然會有不少CNN網絡會使用到這種正則手段,現在記錄一下lrn方法的計

原创 我的Direct3D學習之路3:第一個3D繪圖程序

之前已經詳述過投影變換,這裏不再贅述。 寫給VR手遊開發小白的教程:(四)補充篇,詳細介紹Unity中相機的投影矩陣 之前我們一直是在窗口中繪製,使用了D3DFVF_XYZRHW格式的頂點,D3D是默認頂點經過了處理,直接繪製在窗口上 現

原创 【TensorFlow】tf.concat的用法

tf.concat是連接兩個矩陣的操作 tf.concat(concat_dim, values, name='concat') 除去name參數用以指定該操作的name,與方法有關的一共兩個參數: 第一個參數concat_dim:必

原创 【深度學習】論文導讀:ELU激活函數的提出(FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARNING BY EXPONENTIAL LINEAR UNITS (ELUS))

論文下載: FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARNING BY EXPONENTIAL LINEAR UNITS (ELUS)(2016,Djork-Arn´e Clevert, Thomas Unter