斜率第14页

深度学习复习注意

1.梯度下降梯度(Gradient)：陡峭度，代价函数的导数，对抛物线而言即曲线的斜率。

生命苦短必须喜感·2022-11-23 15:02

tf.nn.leaky_relu()函数

LeakyReLU激活函数tf.nn.leaky_relu(features,alpha=0.2,name=None)参数：features:一个Tensor,表示预激活alpha:x<0时激活函数的斜率

qq_41621342·2022-11-23 13:32

小白学GAN系列2——nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别

结果今天发现高老师给的代码中又有一个LeakyReLU，所以今天这个小白贴来对比下两者：下图是ReLU、LeakyReLU、PReLU和RReLU的比较：ReLU是将所有的负值都设为零，相反，LeakyReLU是给所有负值赋予一个非零斜率

崔可爱的胖肉肉·2022-11-23 13:00

[论文笔记] Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

比如LReLU[1]就将ReLU左侧的常数0改为斜率非常小的线性区域，而它

Alexzhuan·2022-11-23 13:06

Python下opencv使用笔记之hough变换

Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数（比如说直线，那么就会得到直线的斜率k与常熟b，圆就会得到圆心与半径等等

一个新新的小白·2022-11-23 05:57

AI学习[随堂笔记1109]_交叉熵损失函数_方差损失函数_基础

和正确答案越接近，则计算结果：交叉熵越低，模型质量越好和错误答案越接近，则交叉熵越大，模型质量越差下图为交叉熵损失函数的图像横轴为“输出与标答的符合程度”，横轴为“交叉熵大小”优点：①值域（0~+∞），且斜率变化在整个定义域中都很明显

麦没了块QAQ·2022-11-22 22:17

智能车图像处理1-中线的提取

基础扫线效果图片如下一、变量声明图像处理专栏中所使用的各种变量定义如下//各种定义开始//拟合floatparameterB;//斜率floatparameterA;//截距//模拟赋值intmonileft

@白圭·2022-11-22 21:03

算法之动态规划总结

状态压缩模型5、树状模型三、动态规划的常用状态转移方程1、1D/1D2、2D/0D3、2D/1D4、2D/2D四、动态规划和数据结构结合的常用优化1、滚动数组2、最长单调子序列的二分优化3、矩阵优化4、斜率优化

YiDaMi·2022-11-22 15:34

2021亚太数学建模竞赛A题简要思路

用灰度值开运算降低图像Pic1_3的噪声；对三个图像进行二值化处理，将灰度图像转化为二值化图像，其次用圆形元素对区域进行膨胀，再用改进的canny方法提取亚像素精确边缘，对XLD轮廓用最小二乘近似线平滑，再根据斜率以及拐点将

aeeeeeep·2022-11-22 09:59

智能车学习----最小二乘法求拟合曲线(中线)的斜率

最小二乘法：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小，简单来说，就是通过最小化误差的平方和，使得拟合对象无限接近目标对象，这就是最小二乘的核心思想。最小二乘法还可用于曲线拟合。在此先列举一下最小二乘家族成员。最小二乘法直线拟合，最小二乘法多项式（曲线）

Z小旋·2022-11-21 19:14

python opencv图像对比度_Python OpenCV cv2使图像亮度和对比度提高100%的简单方法

对比度控制输出值与输入值绘图中直线方程的斜率。截距取决于亮度和对比度。亮度控制直线坡度的轴点，以便所需结果越亮，轴点越高。

TOOP精选·2022-11-21 09:53

opencv中如何调整图像亮度和对比度，以及亮度和对比度调整的原理

关于对比度和亮度的误解通过设计一个映射曲线就可完成对比度、亮度调整，具体过程如下图所示，a)为原图；b)把亮度调高，像素强度+固定值；c)把亮度调低，像素强度-固定值；d)增大像素强度75附近的对比度；增大附近的斜率

tony365·2022-11-21 09:22

超参数（Hyperparameter）

比如，线性回归直线的加权系数（斜率）及其偏差项（截距）都是模型参数。还有一类则是机器学习算法中的调优参数（tuningparameters），需要人为设定，称为超参数（Hyperparameter）。

我闻如是·2022-11-20 15:58

神经网络基础

然后反向计算，使用Sigmoid为激活函数，根据误差和斜率来计算增量，不断迭代更新权重矩阵wfrom

trnbf·2022-11-20 11:09

模拟电路设计（29）---几种典型模拟滤波器

上限频率之前的幅度变化接近于0dB，之后幅度按斜率-20dB/十倍频。2、相位从0.1f处的0度滞后到10f处的90度滞后。

diudiulala·2022-11-20 10:57

深度学习基础问题

激活函数和梯度消失问题1、Sigmoid函数梯度消失：sigmoid函数只有在0附近梯度值正常，在两侧都接近于0，出现梯度消失ReLU函数在大于0的部分梯度为常数，所以不会产生梯度消失，具有较好的激活性注：梯度可以理解为斜率图片参考

Guycynnnnn·2022-11-20 00:13

动手学深度学习--课堂笔记 autograd

导数用来反映某一函数的变化率，某一特定点的导数就是该点的“瞬间斜率”，即切线斜率。所以，在单变量的实值函数中，梯度可简单理解为只是导数，或者说对于一个线

weixin_46480637·2022-11-19 22:19

机器学习算法汇总ML

回归线的斜率和截距可以通过最小化因变量误差的平方和得到（最小二乘法）线性回归主要有两种：一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归只有一个自变量，而多元线性回归有多个自变量。

进入状态的贪玩的北笙·2022-11-19 13:12

【计量统计】计量经济学导论常见公式原理及习题解答

b1b_1b1代表了回归元x的边际效果，也被称为斜率参数;uuu为误差项或扰动项，它代表了除了x之外可以影响y的因素wage=b0+b1educ+uwage=b_0+b_1

CodeLuweir·2022-11-19 10:21

线性二分类的实现

Logistic(z)权重参数为：=(1,2)^,=()损失函数为交叉熵损失函数，反向传播公式为：线性二分类工作原理回忆一下前面学习过的线性回归，通过用均方差函数的误差反向传播的方法，不断矫正拟合直线的斜率和截距

唯见江心秋月白、·2022-11-18 08:22

matlab模糊度函数,模糊函数 matlab 模糊度

【实验2】——模糊函数改进后的：Lfm信号的模糊函数clc;clearall;%LFMf0=100;%单频信号频率fs=400;%采样率T=2;%脉冲时间ts=3;%信号持续时间k=0.5;%调频斜率t

iRent香港租房·2022-11-16 18:15

任务分配——斜率优化dp——运输小猫

任务分配思路：fi：分配前i个任务的最小花费状态转移：考虑前一批的选择方法f[i]=f[j]-s*c[j]-t[i]c[j]+sc[n]+t[i]c[i];当数据增大的时候：双重循环可能会超时，所以需要优化：考虑转移方程f[i]=f[j]-sc[j]-t[i]c[j]+sc[n]+t[i]c[i];阔以得到：f[j]=sc[j]+t[i]c[j]+f[i]-sc[n]+t[i]*c[i];可以看作

束照·2022-11-15 20:18

机器学习中的数学知识1——导数、向量、偏导与梯度

导数的几何意义就是函数在某一点处的切线的斜率。以下列出了各种基本函

qq_37791263·2022-11-14 13:44

霍夫变换原理基于直线提取介绍

已知直线的方程可式子（1）来表示，k和b为参数，表示直线的斜率和截距。过点P

花雨仙晨·2022-11-13 17:01

切线和倒数_导数法求切线

根据导数的几何意义，切点处导数等于切线斜率，这也作为我们求解函数切线方程的基础.求切线，我们需要两个要素：①切点坐标，②切点斜率.1、已经切点：直接通过求切点导数来求切线斜率，然后用点斜式方程求解切线方程

恋之心缘·2022-11-13 11:11

计算几何求线段与交点

设两点坐标分别为(x1,y1),(x2,y2)(x_1,y_1),(x_2,y_2)(x1,y1),(x2,y2)，解析式为ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0则直线斜率为y2−y1x2

tanjunming2020·2022-11-13 11:39

导数与梯度，切线和法向量

见到形如之类的函数，不管三七二十一直接求导得到，这就是切线的斜率，然后就得到了处的切线。上大学又学习了曲面切线和法向量的求法，求偏导是法向量，然后套公式求出切线。

李柒岁·2022-11-13 11:37

什么是导数和切线？以及他们的关系？

所以说：函数y=f（x）在x0点的导数f'（x0）的几何意义：表示函数曲线在点P0（x0,f（x0））处的切线的斜率（导数的几何意

土地公公爷·2022-11-13 11:07

导数求切线

对于一个连续的函数，切点处的导数等于切线斜率。我们只需要知道切点坐标和切点斜率，就能求切线方程。例1过(1,e)(1,e)(1,e)作y=exy=e^xy=ex的切线，求切线方程。

tanjunming2020·2022-11-13 11:26

神经网络中常见的几种激活函数

sigmod函数曾经是比较流行的，它可以想象成一个神经元的放电率，在中间斜率比较大的地方是神经元的敏感区，在两边斜

Tc.小浩·2022-11-08 17:08

神经网络中中常见的激活函数

如果X的值很大或者很小的时候，那么函数的梯度（函数的斜率）会非常小，在反向传播的过程中，导致了向低层传递的梯度也变得非常小。此时会出现梯度消失，现象，一般来讲训练效果都不会太好。

福将～白鹿·2022-11-08 17:37

matlab 计算DFN（去趋势波动分析） regress回归分析

‐K.Peng,ShlomoHavlin,H.EugeneStanley,andAryL.Goldberger输入：一个数组B，长度为len输出：斜率b（2）第一步：计算y(k),其中Bave位B的均值

TheWise_lzy·2022-11-08 01:42

数学小抄:线性回归与协方差

前言最近在阅读论文时,有一篇论文提到了一个广义的线性回归.在介绍中,它提到了线性回归的斜率与协方差的关系.下面简单推导一下,加深理解.正文线性回归:寻找一条直线y=xβ+αy=x\beta+\alphay

平凡矩阵·2022-11-02 20:54

MATLAB 图片画线（简简单单一根线）

为防止单独沿着一个坐标计算另一个坐标时，斜率过大或者过小导致短线的情况，此处分别沿x与y绘制两次。因为“:”只能朝向一个方向，此处单独处理。

i道i·2022-10-31 11:13

梯度、散度、旋度、拉普拉斯算子

可以理解梯度是对于某一点它分别在X轴，Y轴，Z轴上的斜率。散度运算的对象是向量，最终的运算结果是纯量（向量的点乘）散度的作用对象是向量场，如果我们现在只考虑一个点，在这个点上，观察向量场的发散程度。

纵有千堆雪与长街·2022-10-31 07:37

龙格库塔法

龙格库塔法的基本思想就是利用f(x,y)在某些特殊点上的函数值的线性组合，来估算高阶单步法的平均斜率。

UQI-LIUWJ·2022-10-30 02:04

牛顿法python实现_牛顿法求极值及其Python实现

对于懵的原因，是忘记了高中所学的点斜式(PointSlopeForm)，直接贴一张高中数学讲义：因为我们一路沿着x轴去寻找解，所以迭代求f(x)=0的解得通用式为：与梯度下降相比，牛顿法也同样是沿着曲线的斜率去寻找极值

weixin_39719585·2022-10-28 15:32

每天五分钟机器学习：线性回归算法的损失函数是什么？

其中θ0和θ1，便是直线在轴上的截距和斜率。其中θi我们称为模型参数，现在θ0和θ1是未知的，如果我们求出θ0和θ1，那么就求出这个假设函数hθ(x)了。那么θ0和θ1选择的标准是什么呢？这个

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:12

用几何法推导三角形重心坐标

模长(绝对值)表示曲线在x处的斜率。二元函数的梯

程序鸡·2022-10-24 17:05

机器学习---一元线性回归（实战）

np.genfromtxt("data.csv",delimiter=",")print(data)2.定义损失函数和梯度下降法3.333#学习率learningratelr=0.0001#截距b=0#斜率

fulfilled·2022-10-22 07:23

机器学习——一元线性回归和多元线性回归

只不过这里的斜率和截距要通过最小二乘和梯度下降法不断迭代找到最优解。我们先来看看运用到的代价函数：最小二乘法。

iownlucky·2022-10-22 07:37

机器学习（一元线性回归）

一元线性回归模型回归分析一元线性回归模型如下所示：（我们只需确定此方程的两个参数即可）第一个参数为截距，第二个参数为斜率为了求解上述参数，我们在这里引入代价函数（costfunction）,在这里以一元线性回归模型为例

NPU_Li·2022-10-22 07:35

使用Matlab-仿真雷达信号处理系统

T=10e-6;%发射脉宽10usB=30e6;%调频带宽30MHzK=B/T;%频率调制斜率Fs=2.5*B;Ts=1/Fs;%计算机仿真的采样频率和采样周期N=T/Ts;%采样点数t=linspace

fpga和matlab·2022-10-18 08:19

OpenCV实战案例之车道线识别详解

目录一、首先进行canny边缘检测，为获取车道线边缘做准备二、进行ROI提取获取确切的车道线边缘（红色线内部）三、利用概率霍夫变换获取直线，并将斜率正数和复数的线段给分割开来四、离群值过滤，剔除斜率相差过大的线段五

·2022-10-17 16:43

蓝桥杯单片机(七)NE555

首先看原理图：由数电的知识：NE555的周期T=0.7(Ra+Rb)C频率f=1/T图中R8为定值电阻，所以NE555的斜率主要由Rb3这个滑动变阻器决定。

月明Mo·2022-10-17 07:46

OpenCV实战案例——车道线识别