极值第13页

深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？

5）由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此B

CV矿工·2023-01-04 08:19

高等数学笔记

单调有界数列必有极限1.8两个重要极限第一个重要极限第二个重要极限1.9无穷小的比较1.10函数的连续性2.1导数的定义2.2求导法则2.5微分3.1微分中值定理3.2洛必达法则3.3单调性凹凸性3.4极值和最值

astudybear·2023-01-03 18:54

matlab拉普拉斯算子代码_从头开始在python中实现拉普拉斯斑点检测器

拉普拉斯斑点检测器的想法是将图像与多个尺度的“斑点滤波器”进行卷积，并在得到的尺度空间中寻找滤波器响应的极值。

陆贽·2023-01-03 17:12

多元高斯分布异常检测代码_基于极值理论的流数据实时异常检测(SPOT/DSPOT, KDD'17)...

本文翻译整理自AnomalyDetectioninStreamswithExtremeValueTheorydl.acm.orgSPOT/DSPOT优势与贡献针对高吞吐的单变量流模型设计该方法无需针对每条数据手动设置阈值（实际上还是需要一个定义异常发生概率的参数）对数据分布不作假设（适应能力更强）对固定的数据分布和存在概念漂移的数据分布，分别用SPOT和CSPOT算法进行了讨论原理简单，实现简单对

weixin_39552768·2023-01-03 11:20

极值理论在时序数据异常检测中的应用

极值理论在时序数据异常检测中的应用极值理论是用来对极值的分布进行建模的工具，该理论专注于尾部数据，即对数据的分布的尾部进行建模，尾部数据由于其数据量少，从而中心极限定理在这里不再适用。

NOtargetSaltyfish·2023-01-03 11:15

基于极值理论的单变量时间序列流式异常检测算法SPOT/DSPOT

GitHub-Amossys-team/SPOT:SPOTalgorithmimplementation(withvariants)https://github.com/Amossys-team/SPOT算法简介SPOT是基于极值理论的流式数据异常检测算法

云若祯初·2023-01-03 11:13

matlab——非线性规划

matlab——非线性规划非线性规划的定义非线性规划的Matlab解法无约束问题的Matlab解法无约束问题的符号解无约束极值问题的数值解约束极值问题二次规划罚函数法Matlab求约束极值问题非线性规划的定义如果目标函数或约束条件中包含非线性函数

Nirvanae·2023-01-02 16:25

用Excel体验梯度下降法计算函数极值

计算机在数值计算的时候主要是使用梯度下降法来计算函数极值的，之前一直认为这个过程需要用matlab或者python,c等语言编程来做，不成想在一本书上发现使用Excel就可以简单的演示梯度下降法的过程，

papaofdoudou·2023-01-01 11:14

MATLAB演示梯度上升寻找极值

MATLAB演示梯度上升寻找极值梯度梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

RedJACK~·2023-01-01 11:06

遗传算法结合非线性规划求解问题

阅读文本前，建议了解上一篇文章非线性规划研究一个n元实函数在一组等式或不等式的约束条件下的极值问题。

lxy_1015·2023-01-01 01:58

人工智能第二次课——逻辑回归

手工推导逻辑回归梯度下降实现二、用逻辑回归实现鸢尾花分类鸢尾花数据集简介线性分类器简介设计线性分类器的主要步骤1.收集一组具有类别标志的样本X={x1,x2,…,xN}2.按需要确定一准则函数J，其值反映分类器的性能，其极值解对应于

_程序媛·2022-12-31 17:49

图像处理数学基础

泛函分析函数：数域->数域泛函：函数->数域算子：函数->函数在适当的函数类中选择一个函数使得某值取得最值，变分法就是求泛函极值的方法。

Caramel_biscuit·2022-12-31 14:05

多层神经网络 —— 梯度下降法的优化

驻点和鞍点梯度下降法是一种求解函数极值的方法，函数在某一点的梯度是一个向量，梯度方向为函数值变化最快的方向（也就是取得最大方向导数的方向）。

xuechanba·2022-12-31 09:16

图像特征-sift(scale invariant feature transform)

目录图像尺寸空间多分辨金字塔高斯差分金字塔(DOG)编辑DOG空间极值检测关键点的精确定位消除边界响应特征点的主方向生成特征描述编辑特征向量生成opencv中sift函数的使用图像尺寸空间在一定的范围内

lllliliha·2022-12-31 09:24

排序算法（二）堆排序

一、选择排序的问题如果有n个数排序，简单排序需要选取一个极值（最大值或者最小值）需要比较n-1次。

weixin_34318326·2022-12-31 02:27

线性规划求解-MATLAB Lingo Python实现

线性规划求解-MATLABLingoPython实现线性规划线性规划是辅助人们进行科学管理的一种数学方法，是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。

RedJACK~·2022-12-30 10:11

【计算机视觉】HARRIS\SIFT特征匹配/匹配地理标记图像

一、SIFT特征匹配原理尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置

来杯金桔柠檬·2022-12-30 03:13

SIFT检测特征点之去除边缘不稳定噪声点

article/details/7639681所述，在用SIFT得到候选特征点之后还要进一步精确特征点因为候选特征点中有两部分特征点需要去除掉第一个是灰度伪特征点即从一个灰度比较小的区域由26个像素比较得到的极值点其实并不是特征点第二个是边缘不稳定噪声点因为第一个难编一点我先去除第二个边缘不稳定噪声点公式里是对

元气少女缘结神·2022-12-30 03:11

kkt条件的理解_直观理解KKT条件

发表之后才逐渐受到重视，因此许多情况下只记载成库恩塔克条件(Kuhn-Tuckerconditions)库恩塔克条件(Kuhn-Tuckerconditions)是非线性规划领域里最重要的理论成果之一，是确定某点为极值点的必要条件

龙承号·2022-12-29 20:33

SVM之KKT条件理解

关于约束：1.目标函数极值点在约束范围内：此时不等式约束失效，问题即退化为无约束优化问题

weixin_30487201·2022-12-29 20:02

判断kkt条件的例题_kkt条件例题(kkt条件例题求解)

(kkt条件例题求解)2020-05-0810:54:39共10个回答要看目标函数的斜率,不能单凭横坐标或纵坐标确定追问能举例说明吗回答一般线性规划的图像解法是通过平移一条直线,观察与可行域的焦点来求极值的这个还是线性规划里比较基础的问题

文刀吉吉·2022-12-29 20:02

KKT条件

2.函数优化问题1）对于无条件极值问题，可以通过函数极值存在的必要条件寻找极值点（一阶导求驻点、二阶导数测试）2）对于等式条件极值问题，可以通过引入拉格朗日乘子构造拉格朗日函数，将原问题等价转换为无条件极

小琳猫·2022-12-29 20:02

约束极值问题

KKT条件正是这类最优化问题的最优解必须要满足的条件，言外之意便是只要是最优解，必然满足这个条件，反之则不然；但对于凸问题，确是充分必要条件，这一点很重要，很多问题是凸的，这就为问题求解带来很大的便利性。由于是等式约束，解一定在边界上，其最优解一定满足等式约束条件。

爱听雨声的北方汉·2022-12-29 20:01

指数函数泰勒展开式与泰勒展开公式

泰勒公式的几何意义是利用多项式函数来逼近原函数，由于多项式函数可以任意次求导，易于计算，且便于求解极值或者判断函数的性质，因此可以通过泰勒公式获取函数的信息，同时，对于

爱听雨声的北方汉·2022-12-29 20:01

KKT条件理解

可以发现，相比等式约束极值的求解方法拉格朗日乘子法，这里由于不等式的约束增加了（5）和（6）两个条件，这个条件如何理解呢：假设我们已经得到了由约束问题构成的约束集合,那

爱听雨声的北方汉·2022-12-29 20:28

python混合整数线性规划_【Python代码】混合整数规划MIP/线性规划LP+python(ortool库)实现...

张哲华·2022-12-29 15:19

Python线性规划实例，用PuLP 库求解线性规划的建模与编程

什么是线性规划线性规划（Linearprogramming），在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题，常用于解决资源分配、生产调度和混合问题。

神仙别闹·2022-12-29 15:47

机器学习中最优化问题

KKT算法对偶问题最优化问题：minf(x)s.t.hi(x)=0i=1,2,3,4,5,...,mgj(x)<=0j=1,2,3,4,5,...,m对于无约束条件，我们对变量求导，并让导数为0，求得极值对于等式约束条件

&永恒的星河&·2022-12-29 14:59

PytorchZerotoAll学习笔记（二）--梯度下降之手动求导

那么损失值可以由一下公式计算得出：要使得loss的值尽可能的小，才会让预测的值接近于标签值：这里arg是（argument的缩写），数学中我们常常会遇到求最大最小值问题，通常会用argmax（F）、argmin（F）来求F函数的极值

weixin_30474613·2022-12-28 16:33

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

p=16845最近我们被客户要求撰写关于极值理论EVT的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。

·2022-12-27 23:19

Task_4

图像统计信息像素值统计均值方差极值函数支持cv.mean(src[,mask])->retvalcv.meanStdDev(src[,mean[,stddev[,mask]]])->mean,stddevcv.minMaxLoc

Alizestl·2022-12-27 20:04

统计语言类教程：R语言贝叶斯统计学、Copula、SEM、极值统计学、混合效应模型、R\Python\matlab机器学习、科研数据可视化、线性回归、分位数回归、GAMS、meta分析、近红外光谱等.

查看原文>>>统计语言类教程：贝叶斯统计学、Copula、SEM、极值统计学、混合效应模型、PyTorch深度学习、科研数据可视化以下给大家整理了一些常用的统计学内容和python、R、matlab等语言的应用教程

吹翻书页的风·2022-12-27 16:07

使用EMD【经验模态分解】对一维波形信号进行滤波去噪以及Python实现代码[emd eemd ceemdan]

EmpricalModeDecomposition]经验模态分解方法此处不再过多用赘述，该信号处理方法可以把输入信号分解为若干个IMF之和，除最后一个IMF分量为分解余项外，其余分量均满足如下两个约束条件：1）在整个数据段内，极值点的个数和过零点的个数必须相等或相差最多不能超过一个

霏梦·2022-12-27 15:18

差分进化(DE)算法的Python实现

简单来说DE算法可用于求函数的极值点，例如：函数的最小值点在，最小值为0。差分进化算法对于不可导或者不连续也可以进行求解。原理这里只讲一下算法的思路，具体的细节可以在这里查看。

Light-V·2022-12-27 14:20

OpenCV 找出图像中最小值最大值函数minMaxLoc的使用

极值是遍历整个矩阵找到，或者当掩码不是一个空矩阵时，是通过遍历指定矩阵区域找到。函数不适用于多通道矩阵，如果需要遍历所有的通道来找到最大和最小值，首先使用函数Mat::reshape转换为单通道矩阵。

jndingxin·2022-12-27 07:45

Matlab粒子群优化算法（PSO）求函数最大值（最小值）

粒子群优化算法（PSO）求函数最大值（最小值）一、使用步骤初始化粒子计算适应度值计算极值更新位置与速度计算适应度更新极值二、注意适应度值一般为优化种群目标函数值更新位置与速度：三、代码test.m%%I

烟雨金城·2022-12-26 16:22

【老生谈算法】matlab实现PSO算法程序求解简单的函数极值问题——PSO算法

用MATLAB编制PSO算法程序求解简单的函数极值问题1、文档下载：本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载序号文档（点击下载）本项目文档【老生谈算法】用MATLAB编制PSO算法程序求解简单的函数极值问题

阿里matlab建模师·2022-12-26 16:21

量子遗传算法

GA会由于选择、交叉或变异等方式的不当而出现迭代次数多、收敛速度慢、容易陷入局部极值的现象。

lxy_1015·2022-12-26 08:53

第三章进化算法之遗传算法及其应用

遗传算法设计的基本内容3.2遗传算法的基本算法3.2.1编码3.2.2群体设定3.2.3适应度函数3.2.4选择3.2.5交叉3.2.6变异3.2.7遗传算法的一般步骤3.3遗传算法的应用3.3.1计算函数极值的遗传算法实现过程

糊涂脑袋不糊涂·2022-12-26 08:50

OpenSMax: Unknown Domain Generation Algorithm Detection ECAI2020开放集识别论文解读

openmax的去呗在于建立的单类模型不是极值机，而是ocsvm，并且用来建模的不仅仅是penultimate层,还包括最后一层在训练中，就用普通的交

appron·2022-12-25 23:57

Towards Open Set Deep Networks CVPR2016开放集识别论文解读

在测试时，对每个每个类正确分类样本激活值建立一个极值分布（算法1），并

appron·2022-12-25 23:56

【读书笔记】周志华机器学习第五章神经网络

第五章神经网络1神经元模型2感知机和多层网络3误差反向传播算法4局部极值点和鞍点5其他神经网络6参考文献1神经元模型在生物神经网络中，一个神经元A与其他神经元相连。

CQ小熊家·2022-12-25 12:31

SIFT特征点提取与匹配

它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由DavidLowe在1999年所发表，2004年完善总结。

X i e·2022-12-25 08:03

基于PSO粒子群优化的WSN无线传感器网络部署matlab仿真

然而，PSO算法的缺点在于：（1）对于有多个局部极值点的函数，容易陷入到局部极值点中，得不到正确的结果。

Simuworld·2022-12-25 00:17

【手把手陪你学R】用ggplot2包画箱线图

箱线图（boxplot），又称箱形图或盒式图，不仅可以展示不同类别数据的平均水平差异，还能展示数据间的极值、离散程度、异常值等信息箱子的中间线，是数据的中位数，反映了数据的平均水平箱子的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数

Yif18·2022-12-24 20:49

优化问题---线性求解、凸规划、优化问题

目录一、线性规划与凸优化概念二、优化问题概念一、线性规划与凸优化概念（1）线性规划是在满足一组线性等式或不等式约束的条件下，使一个线性函数达到极值。即，目标函数与约束均为线性的规划称为线性规划。

爱听雨声的北方汉·2022-12-24 18:05

最优化理论——（一）绪论1 模型与实例

文章目录1.形成和发展2.经典极值问题的一个实例3.最优化问题的模型与分类4.最优化问题举例5.最优化方法解决问题一般步骤1.形成和发展公元前500年古希腊在讨论建筑美学中就已发现长方形长与宽的最佳比例为

TUTOU程序猿·2022-12-24 18:35

最优化问题及其分类——决策变量、目标函数、约束条件

最优化问题：在一定的约束条件下，求解最优的输入，以使得目标函数取得期望极值。

Neurant·2022-12-24 18:04

(三) 深度学习笔记｜关于梯度、导数、偏导数和方向导数的理解

delta法则的核心思想在于，使用梯度下降（gradientdescent）的方法找极值。2.一维梯度如果这个斜率越大，就表明其上升趋势越强劲。当这个斜率为0时，就达到了这个函数的

Viviana-0·2022-12-24 13:15

你不知道的redis四-redis执行原理

目录一、Redis运行原理二、redis执行协议RESP协议模拟resp协议进行redis写入三、redis性能测试Redis慢查询分析Redis慢查询极值设置慢查询原理慢查询命令一、Redis运行原理

王老狮·2022-12-24 12:56

推荐频道

极值