共轭梯度第15页

【数字图像处理技术与应用】2023-2024上图像处理期中-云南农业大学

在用计算机对数字图像处理中，常用一个二维数组来存放图像数据，其大小与数字图像的大小一致(相同)；3、数字图像按存储格式可分为点位图和矢量(矢量图)；4、对于图像f(x,y)=xy2+3x，它在点(x,y)处的梯度为

明金同学·2024-01-06 14:16

深度学习之矩阵形式的链式法则推导

深度学习之矩阵形式的链式法则推导对于深度学习的基础“梯度下降”和“自动微分”的数学原理网上讲解的博客有很多了，但是目前没看到有讲关于矩阵形式的链式法则的内容，所以写了这篇笔记，供自己学习和复习。

月见团子tsukimi·2024-01-06 12:09

深度学习：鞍点以及如何跳出鞍点

最近阅读了有关鞍点得到文章，做了一下总结：鞍点的定义：鞍点（saddlepoint）的数学含义是：目标函数在此点上的梯度（一阶导数）值为0，但从该点出发的一个方向是函数的极大值点，而在另一个方向是函数的极小值点

Way_X·2024-01-06 12:03

pytorch07：损失函数与优化器

2.2nn.NLLLoss2.2.1代码实现2.3nn.BCELoss2.3.1代码实现2.4nn.BCEWithLogitsLoss2.4.1代码实现三、优化器Optimizer3.1什么是优化器3.1.1梯度的概念

慕溪同学·2024-01-06 09:04

安卓拍照扫描APP解决方案——基于深度学习的文本方向检测与校正

在传统数字图像处理中常用投影分析、Hough变换、方向梯度直方图（HOG

知来者逆·2024-01-06 07:18

DNN网络结构（一）

内容包括:ResNetResNet变种ResNet[1]ResNet提出的残差结构，最大的好处是可以学习恒等映射，并且保证了梯度的传播，避免了深层网络训练时的梯度消失问题，使得训练超深网络成为可能，实验中

点击此处打开新世界·2024-01-06 07:11

PyTorch|transforms.Normalize

在训练时对图片数据进行归一化可以在梯度下降算法中更好的寻优，这是普遍认为的。那么PyTorch中的transforms.Normalize，究竟做了什么，这是应该知道的。

霜溪·2024-01-06 06:42

Arxiv网络科学论文摘要14篇(2020-09-28)

ComplexLY·2024-01-06 06:56

Transformer模型中前置Norm与后置Norm的区别

归一化层主要用于调整输入数据的尺度，以减少梯度消失或梯度爆炸的问题，从而提高模型的稳定性

JOYCE_Leo16·2024-01-06 04:23

【激活函数】深度学习中你必须了解的几种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU 和 ELU 激活函数（2024最新整理）

其缺点是当输入值较大和较小时，梯度会接近于0从而导致梯度消失问题，函数的输出也不是以0为中

daphne odera�·2024-01-05 15:55

基于transformers，用GPU训练的显存优化方法

这样在计算梯度的时候是每per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps个样本计算一下2.设置gradient_checkpo

鱼鱼9901·2024-01-05 12:16

大语言模型占显存的计算和优化

batchsize，越小显存占的越小）gradient_accumulation_steps（per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数

鱼鱼9901·2024-01-05 12:39

自然语言处理

RNN为什么会梯度消失？RNN为什么会梯度爆炸？RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。

搬砖成就梦想·2024-01-05 12:08

图像处理基础：图像膨胀、腐蚀、开闭运算及梯度运算的Python实现

基本概念1.2、膨胀函数代码展示2、图像腐蚀2.1、基本概念2.2、腐蚀函数代码展示3、图像开运算3.1、基本概念3.2、开运算函数代码展示4、图像闭运算4.1、基本概念4.2、闭运算函数代码展示5、图像梯度运算

AI_dataloads·2024-01-05 10:04

Pytorch之梯度下降算法

目录复习：线性模型：分治法:优化问题：梯度下降算法的难题：梯度下降算法的优势：求损失函数的过程：代码及运行结果如下：代码：运行结果：随机梯度下降：为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下：运行结果如下：注意

丘小羽·2024-01-05 07:06

【机器学习前置知识】共轭分布

贝叶斯概率公式的组成贝叶斯定理的概率公式：P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ|X)={P(X|θ)P(θ)\over{P(X)}}P(θ∣X)=P(X)P(X∣θ)P(θ)先验分布P(θ)P(θ)P(θ)：参数的先验分布是指在观测到新的数据之前，根据已有的知识或以往的经验对参数的估计。假如P(θ)P(θ)P(θ)为估计抛一次硬币中正面向上的概率，我们在不知道硬币质地是否均匀的情况下是

Axlsss·2024-01-05 07:58

神经网络中的梯度爆炸

梯度爆炸是深度学习中的一种常见问题，指的是在反向传播过程中，某些梯度的值变得非常大，导致数值溢出或趋近于无穷大。梯度爆炸通常会导致训练不稳定，模型无法收敛，或者产生不可靠的结果。

Recursions·2024-01-05 03:15

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

11.6Momentum在Section11.4中，我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。

致Great·2024-01-05 00:19

解决方法：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB

直接上大显存显卡，当然能上就不在这了，哈哈，看下面的方法；2.调小batch_size，1都不行，再看看下面；3.在验证模型代码前面，插入withtorch.no_grad():因为在验证和测试的时候，是不需要计算梯度的

是人间一只财·2024-01-04 21:20

常见的共轭先验分布

经常会遇到后验分布不能求解的问题，对于这个问题可以应用共轭先验分布解决，这些先验分布具有比较好的特征，能够使得出的后验分布和先验分布具有相同的分布族。

一碗姜汤·2024-01-04 21:03

python 图像清晰度_图像清晰度评价指标（Python）

github：图像清晰度评估算法包(有示例)1Brenner梯度函数defbrenner(img):''':paramimg

沙漠一雕哥·2024-01-04 12:08

图像清晰度评估指标

梯度幅

LittroInno·2024-01-04 12:03

Scikit-Learn线性回归(四)

Scikit-Learn线性回归四：梯度下降1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解

对许·2024-01-04 12:55

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

50个超强的Pytorch操作 ! ! !

张量转置6.矩阵乘法7.元素级乘法8.求和9.平均值张量:数学和统计功能10.标准差11.最大值12.最小值13.绝对值14.指数运算15.对数运算张量:深度学习方面的操作16.向下取整17.向上取整18.梯度清零

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

pytorch06：权重初始化

慕溪同学·2024-01-04 10:47

【i阿极送书——第六期】《YOLO目标检测》

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预

i阿极·2024-01-04 10:02

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(

i阿极·2024-01-04 10:28

了解深度学习优化器：Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam

反向传播通常通过梯度下降来执行，梯度下

无水先生·2024-01-04 09:13

为什么会出现梯度消失和梯度爆炸？

RNN应该是目前用的比较多的技术框架，无论是NLP还是CV等领域，今天我们就详细的讲解一下关于RNN的具体知识1、RNN为什么不能直接反向传播呢？首先我们回顾一下普通的反向传播，过程如下所示：、、我们为了简便暂时不考虑激活函数，我们可以用以下的链式法则计算：这个是非常简单的，现在我们来看看RNN是什么样子的：这样我们就不能直接求偏导了，如果我们还是按照上面那种方法求偏导，试想以下，后面递归的w3变

Humprey·2024-01-04 08:26

2019-07-13(day032_Sobel: 实现索贝尔梯度挖掘的方法 )

c++#include"all.h"usingnamespacestd;usingnamespacecv;voidMyClass::day032(){Matimg=read(PATH+"images\\test.jpg");imshow("input",img);Matgrad_x,grad_y,dst;Sobel(img,grad_x,CV_32F,1,0,3,1,0,BORDER_DEFAUL

雨住多一横·2024-01-04 08:04

强化学习：PPO

简介我们在之前的项目中介绍了基于价值的强化学习算法DQN,基于策略的强化学习算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic.对于基于策略分方法：参数化智能体的策略，并设计衡量策略好坏的目标函数，通过梯度上升的方法来最大化这个目标函数

人工智能MOS·2024-01-04 06:58

02-深度学习基础知识

然而，tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使tensor更加适合深度学习。

洛八斗·2024-01-04 01:51

优化算法

://zhuanlan.zhihu.com/p/32338983牛顿法只用到了目标函数的一阶导数信息（迭代方向），而牛顿法则用到了二阶导数信息牛顿法就是用一个二次曲面去拟合你当前所处位置的局部曲面，而梯度

log1302·2024-01-04 01:04

02 python 实现线性回归-一元线性回归-梯度下降

α在梯度下降法中称作为学习率或者步长需要通过控制α来控制每一步的距离，以保证不要走的太快，错过最低点，也要同时保证速度不能走的太慢importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

小朋友,你是否有很多问号?·2024-01-04 01:59

手写python实现梯度下降算法（base问题：多元线性回归）

手写python实现梯度下降算法因为课程设计的原因，接触了很多和机器学习相关的事情在学习的时候发现，机器学习如果只是听不写代码基本什么都学习不到于是自己利用python手写了大部分的常见的基础的算法很有趣呢

小野堂·2024-01-04 01:29

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

Android 自定义View学习(六)——Paint 关于Shader的学习

，可以用来实现一系列的渐变、渲染效果，有5个子类BitmapShader位图ShaderLinerGradient线性ShaderRadialGradient光束ShaderSweepGradient梯度

Yue_Q·2024-01-03 23:40

Pruning Papers

RiggingtheLottery:MakingAllTicketsWinners整个训练过程中mask是动态的，有drop和grow两步，drop是根据权重绝对值的大小丢弃，grow是根据剩下激活的权重中梯度绝对值生长没有先

Mr.zwX·2024-01-03 20:00

自然语言处理算法回归算法和分类算法

回归其实就是一个名词，没有特别的含义回归的类型有哪些线性回归曲线回归二元logistic回归多元logistic回归最小二乘法梯度2.分类算法Bayes：朴素贝叶斯公式decisiontree:决策

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:29

autograd与逻辑回归

一、autograd—自动求导系统torch.autograd.backward()torch.autograd.backward()是PyTorch中用于计算梯度的函数。

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

Tips for Training DNN

NN和很多经典机器学习模型（如KNN、SVM）不同，它经过训练后在训练集上的表现未必会很好，这是因为它优化的损失函数是非凸的，训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点（即各个方向梯度都约等于零的点）

单调不减·2024-01-03 15:31

[动手学深度学习-PyTorch版]-7.2优化算法-梯度下降和随机梯度下降

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。

蒸饺与白茶·2024-01-03 15:47

WebRTC GCC 拥塞控制算法（REMB-GCC）

目录一.前言二.REMB-GCC算法原理1.接收端基于延时梯度的带宽预估（1）Arrival-timefilter（2）OveruseDetector（3）Adaptivethreshold（4）RemoteRateController

椛茶·2024-01-03 14:36

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

梯度下降算法2 学习率梯度

学习率是在梯度下降算法中的一个非常重要的参数，它决定了在寻找最小值（或最优解）过程中我们每一步移动的距离。你可以将学习率理解为步伐的大小。想象一下，你在山上寻找最低点（即最优解）。

小黄人软件·2024-01-03 08:31

神经网络——torch.optim优化器的使用

一旦使用例如计算梯度，就可以调用该函数。backward()反向传播。文章目录一、官方文档1.什么是torch.optim？

baidu_huihui·2024-01-03 08:27

简易机器学习笔记（四）初识卷积神经网络

首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

简易机器学习笔记（六）不同优化算法器

前言我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值