微分梯度第17页

Halcon边缘检测的一般流程

对输入图像使用边缘滤波器是采集后的一个关键步骤，为了获取图像的边缘部分，在读取了输入图像之后，可以使用边缘滤波器获取边缘的梯度和方向。

electrical1024·2024-01-13 02:21

Halcon经典的边缘检测算子Sobel/Laplace/Canny

1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个

electrical1024·2024-01-13 02:49

Numerical calculation and its application based on NumPy/SciPy

NumericalcalculationanditsapplicationbasedonNumPy/SciPy线性代表微分和积分统计插值线性代表{3x1+2x2=8−3x1+5x2=−1\begin{cases

qwfys200·2024-01-13 01:32

残差网络学习

参考B站同济子豪兄的Resnet讲解网络退化，不是梯度消失（根本没有开始学习），梯度爆炸，过拟合。

満湫·2024-01-12 23:18

逻辑回归（ROC、AUC、KS）-python实现-内含训练数据-测试数据

一、逻辑回归理论：关注代码上线HypothesisFunction（假设函数）：1.0/(1+exp(-inX))CostFunction（代价函数）：通过梯度下降法，求最小值。

HiBJTiger·2024-01-12 22:02

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

这个最小值找到了，就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点：用这个作为损失函数非常麻烦，不适合梯度下降。

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

Transformer学习（一）

文章目录transformer介绍为什么处理长序列时会出现梯度消失和梯度爆炸的问题transformer为什么可以用在图像处理上？

struggle_success·2024-01-12 21:07

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（六）随机近似与随机梯度下降

.说明性实例（llustrativeexamples）3.收敛性分析（Convergenceanalysis）4.在平均值估计中的应用（Applicationtomeanestimation）四.随机梯度下降

leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:00

Simulink建模与仿真-van der Pol微分方程-S函数封装（Matlab --附案例代码）

Matlabsimulink建模与仿真-vanderPol微分方程-S函数封装目录Matlabsimulink建模与仿真-vanderPol微分方程-S函数封装摘要1.问题描述2.解决思路3.附录-案例代码主函数

lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

Transformer中的layer norm(包含代码解释)

在transformer中存在add&norm操作，add操作很简单，就是把注意力矩阵和原来的矩阵相加，也就是残差链接，可以有效减少梯度消失。

牛像话·2024-01-12 19:01

深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

目录前言1RNN实现顺序记忆1.1RNN的序列处理能力1.2梯度问题：RNN的局限性1.3应对梯度问题的策略2RNN变体：解决梯度问题2.1GRU（门控循环单元）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势

cooldream2009·2024-01-12 18:23

【机器人控制】——自适应抗扰控制（ADRC）

→从控制器自身结构上：PID的积分调节扰动，但容易饱和，对异常值敏感PID的微分过程都是近似实现的PI

Piccab0o·2024-01-12 17:04

【最优控制笔记】——3动态规划之离散系统

6.0.1求解最优控制的方法：1）经典最优控制方法经典变分法、庞特里亚金极值原理、动态规划方法、微分博弈；2）智能控制方法模型预测控制、自适应动态规划、数据驱动控制、平行控制。

Piccab0o·2024-01-12 17:33

【深度学习】优化器介绍

文章目录前言一、梯度下降法（GradientDescent）二、动量优化器（Momentum）三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数，使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数

行走的学习机器·2024-01-12 15:32

Tensorflow和飞桨Paddle的控制流算子设计

的局限性框架TensorFlow1.xTensorFlow2.xPaddlecond/while√√√实现机制组合OP(DataFlow)函数式(Functional)函数式(Functional)高阶微分

AAI机器之心·2024-01-12 15:55

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

理论知识：梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”，但这个模型既能用于回归，也能用于分类。

zhangbin_237·2024-01-12 14:27

Qt中使用微分法绘制圆弧

//微分法绘制圆弧函数#definePI3.141592653589793#definescaleFactor0.05//参数分别为圆弧的起始点、终止点、偏移点和顺逆时针方向QListCreateCurvePoints

北冥有鱼丶丶·2024-01-12 09:29

基于龙格库塔算法的SIR病毒扩散预测matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述基于龙格库塔算法的SIR病毒扩散预测,通过龙格库塔算法求解传染病模型的微分方程。

软件算法开发·2024-01-12 09:39

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集

CatchZeng·2024-01-12 09:41

【pytorch】使用pytorch构建线性回归模型-了解计算图和自动梯度

计算图的主要优点是可以自动进行微分计算。当你在计算图上调用.backward()方法时，PyTo

精英的英·2024-01-12 08:49

06- OpenCV：图像亮度与对比度、绘制形状与文字

园、椭圆等基本几何形状3、随机生成与绘制文本4、代码演示一、调整图像亮度与对比度1、理论图像变换可以看作如下：（1）像素变换–点操作（2）邻域操作–区域（作用：图像的卷积，图像的整体特征的提取，图像的梯度

Ivy_belief·2024-01-12 06:45

【特征工程】17种将离散特征转化为数字特征的方法

作者|SamueleMazzanti编译|VK来源|TowardsDataScience“你知道哪种梯度提升算法？”“Xgboost，LightGBM，Catboost，HistGradient。”

风度78·2024-01-12 06:34

大语言模型面试问题

求和的意思就是残差层求和，原本的等式为y=H(x)转化为y=x+H(x)，这样做的目的是防止网络层数的加深而造成的梯度消失，无法对前面网络的权重进行有效调整，导致神经网络模型退化（这种退化不是由过拟合造成的

抓个马尾女孩·2024-01-12 05:23

不动点迭代c语言for循环,概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院.PDF

西北师范大学数学与统计学院数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程教学大纲数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程包括以下11门课程：概率论与数理统计、实变函数、泛函分析、拓扑学、微分几何

Jezzy WANG·2024-01-12 05:52

【论文笔记】End-to-End Diffusion Latent Optimization Improves Classifier Guidance

AbstractClassifierguidance为图像生成带来了控制，但是需要训练新的噪声感知模型(noise-awaremodels)来获得准确的梯度，或使用最终生成的一步去噪近似，这会导致梯度错位

xhyu61·2024-01-12 02:08

深度学习课程实验二深层神经网络搭建及优化

初始化6、总结三种不同类型的初始化正则化1、导入所需要的库2、使用非正则化模型3、对模型进行L2正则化（包括正向和反向传播）4、对模型进行dropout正则化（包括正向和反向传播）5、总结三种模型的结果梯度检验

叶绿体不忘呼吸·2024-01-12 00:32

格子乘法与卷积-》卷积定理-》小波分析（暂记）

卷积满足：交换律，对加法的分配律，结合律，位移特性，点乘，微分与积分性质，如果把上面的字母x替换成数字10，那么就化成了数字的乘法，也就是格子乘法的原理。

FakeOccupational·2024-01-12 00:28

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

什么是机器学习XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种梯度提升树算法，它在梯度提升框架的基础上引入了一些创新性的特性，以提高模型性能和训练速度。

草明·2024-01-11 23:56

捍卫中华数学产权系列5.三种算术法证明Σ1/n²=π²/6

欧拉以后的200多年里，欧系数学又归纳总结了22种Σ1/n²求和方法，但23种方法无一例外都是绕山绕水、拘泥于级数、对数、导数、微分积分巢窠，每一种方法都繁琐艰涩，非专业人士看不懂、专业人士也不一定能看懂

刘亦叙·2024-01-11 22:36

Python科学计算进阶：数值积分与微分求解算法应用在Python

在Python中进行科学计算时，数值积分和微分是非常常见的操作。下面我将介绍几种常用的数值积分和微分求解算法，并给出Python代码示例。

数据小爬虫·2024-01-11 21:29

matlab的BP神经网络例子程序

1.BP神经网络的设计实例例1.采用动量梯度下降算法训练BP网络。

bluesky140·2024-01-11 20:30

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。

胡伟成·2024-01-11 19:53

【深度学习】动手学深度学习(PyTorch版)李沐 2.4.3 梯度【公式推导】

2.4.3.梯度我们可以连接一个多元函数对其所有变量的偏导数，以得到该函数的梯度（gradient）向量。

ninding·2024-01-11 15:43

【PyTorch入门系列】5.Autograd 自动微分

5.Autograd自动微分文章目录5.Autograd自动微分AutomaticDifferentiationwith`torch.autograd`自动微分与`torch.autograd`Tensors

冰雪storm·2024-01-11 15:36

【Machine Learning】Optimization

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义梯度下降相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。

YiPeng_Deng·2024-01-11 15:30

涛思数据获评北京市“专精特新”中小企业

近日，北京市经济和信息化局按照工业和信息化部《优质中小企业梯度培育管理暂行办法》（工信部企业〔2022〕63号）、《北京市优质中小企业梯度管理实施细则》要求，组织开展了2023年第三季度专精

涛思数据（TDengine）·2024-01-11 15:17

用matlab解决简单的数学问题

1微分和积分微分和积分是数学计算中常用的手段。微积分最重要的思想就是”微元“与”逐次逼近“，一个整体的事物往往不好研究，但是通过微元分割成一下块一小块的，当做常量处理，最终加起来就能实现运行效果。

一只会飞的猪️·2024-01-11 13:30

策略梯度算法

第九章策略梯度算法9.1简介本书之前介绍的Q-learning、DQN及DQN改进算法都是基于价值(value-based)的方法，其中Q-learning是处理有限状态的算法，而DQN可以用来解决连续状态的问题

oceancoco·2024-01-11 08:56

PINN物理信息网络 | 泊松方程的物理信息神经网络PINN解法

基本介绍泊松方程是一种常见的偏微分方程，它在物理学和工程学中具有广泛的应用。它描述了在某个区域内的标量场的分布与该场在该区域边界上的值之间的关系。

算法如诗·2024-01-11 07:34

各种不定积分的技巧

在数学上，积分概念的引入，催生了诸如微分方程、无穷级数、微分几何、复变函数等数学分支，丰富了数学的内涵，推动了数学的发展。在实际应用中，定积分可以计算具体的值，具有实际价值。

liuzibujian·2024-01-11 07:31

Gradient Descent补充

1、AdaGrad在梯度下降法中，学习率的选择和调整是非常重要的，有时直接决定了训练的质量和收敛的速度。上图展示了学习率过大或过小会产生的问题。

单调不减·2024-01-11 06:15

Deep Learning常见问题（一）

答：sigmoid在正无穷和负无穷导数非常小，此时学习速度非常慢（梯度消失），用relu可以加快学习速度。虽然relu在负半段导数为0，但在数据集足够大的情况下，一般可以让值落在正半段。

小弦弦喵喵喵·2024-01-11 04:08

AlexNet论文精读

使用SGD（随机梯度下降）来训练，每个batch128，动量为0.9，权重衰减为0.0005（防止过拟合，

warren@伟_·2024-01-11 02:02

微积分的本质

微分还记得我们刚接触高数时先学的是什么吗？极限。极限这个名词从字面意思十分简单，就是到最终的临近状态，只可意会不可言传。然而在数学中确实不容易理解。

何同尘·2024-01-10 22:43

【机器视觉】机器视觉实验一——图像边缘检测

构建一个简单的基于梯度的边缘检测器，包括以下功能;function[mag,theta]=gradientMagnitude(im,sigma)此函数应将R

yuzhangfeng·2024-01-10 22:48

RayMarching2：给球加上光照

接上文：RayMarching1：用射线的方式画一个圆四、法线与光照如果对偏导或者梯度场有了解，那么对于一个规则的平面想要得到某一点的法线就不是难题考虑到第一节SDF函数，我们知道：对于刚好在当前表面上的点

Jaihk662·2024-01-10 20:51

中值定理与导数应用

微分中值定理罗尔定理以法国数学家米歇尔·罗尔命名的罗尔中值定理（英语：Rolle'stheorem）是微分学中一条重要的定理，是三大微分中值定理之一，叙述如下：如果函数f(x)满足：（1）、在闭区间[a

君慕獨奏·2024-01-10 20:38

机器学习-线性回归实践

目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

梯度下降法

前言：在均方差损失函数推导中，我使用到了梯度下降法来优化模型，即迭代优化线性模型中的和。现在进一步了解梯度下降法的含义以及具体用法。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

一、矢量定义：按照特定顺序排列的元素集合。可以被视为一维数组。在机器学习中的作用：特征表示：在机器学习任务中，输入数据通常以矢量的形式表示。例如，图像可以表示为像素值的矢量，文本可以表示为词向量的矢量。矢量工具可以用来处理和表示这些特征向量，以便机器学习模型能够对其进行处理和学习。模型参数表示：在机器学习模型中，参数通常以矢量的形式表示。例如，线性回归模型的参数可以表示为一个包含权重和偏置的矢量。