深度学习keras

深度学习入门教程，含代码和数据集，keras 从本章开始，我们将探索深度学习的奥秘。作为机器学习的一类，深度学习通常基于神经网络模型逐级表示越来越抽象的概念或模式。我们先从线性回归和 softmax 回归这两种单层神经网络入手，简要介绍机器学习中的基本概念。然后，我们由单层神经网络延伸到多层神经网络，并通过多层感知机引入深度学习模型。在观察和了解了模型的过拟合现象后，我们将介绍深度学习中应对过拟合的常用方法：权重衰减和丢弃法。接着，为了进一步理解深度学习模型训练的本质，我们将详细解释正向传播和反向传播。掌握这两个概念后，我们能更好地认识深度学习中的数值稳定性和初始化的一些问题。最后，我们通过一个深度学习应用案例对本章内容学以致用。

相位相关测直线角度matlab

直角坐标与极坐标转换，相位相关 关于相关（correlation），在所有的信号处理的教材中基本都提到过。 相关，顾名思意，就是两个事物的相关性，在信号处理中，两个信号的卷积就是相关，可以用于表征了两个信号的相似程度。 关于图像的相位，我们知道，图像的频率域（傅里叶频谱）包含了模（amplitude）和相位（phase）信息，模包含的图像整体的灰度级信息，而相位信息包含了图像的变化的信息。可以说，相位是图像的DNA，不同图像，模有可能是相同的，但相位却是不同的。利用这一点，求取相位的相关，就可以知道，图像之间的差别。 由于相关是通过卷积计算，计算量大，所以，一般都是通过傅里叶频谱的内积，然后再做一次傅里叶逆变换就可以求取。 如果两幅图像是一致的（完全相同），那么他们的相位相关就是一个脉冲函数，脉冲位置在坐标原点，高度为1. 如果两幅图像不一致，那么在相位相关里，最高的那个脉冲坐标，就是两幅图像的位置偏移量，而脉冲的高度也会小于1. 但整个想为相关的能量值是守恒的，为1. 对于相位相关的应用，主要用于图像配准（image registration），由于相位信号，避免了图像中低频噪音的影响，在光照条件变化的应用环境表现突出，被广泛用于遥感，医学图像等领域。 除此之外，相位相关可以扩展到亚像素的匹配，着也是当今研究的一个热点。由于相位相关的计算，需要3次傅里叶变换，即使目前的很多专用图像处理硬件中，已经嵌入傅里叶变换的硬件模块，但是研究者们，任然热衷于怎样减小傅里叶变换带来的计算量庞大问题。 相位相关用于估计图像的偏移量，是由C.D. Kuglin 和D.C.Hines在1975年提出。