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梯度归一化
Python实现分水岭图像分割算法
目录Python实现分水岭图像分割算法的详细博客一、引言二、分水岭算法的原理三、Python实现分水岭算法四、算法步骤解析1.图像预处理2.计算
梯度
图像3.阈值分割4.距离变换与标记操作5.分水岭变换五
闲人编程
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2024-08-29 16:29
图像处理
python
算法
开发语言
图像分割
分水岭
【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码
load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据
归一化
天天酷科研
·
2024-08-29 16:27
粉丝福利
算法
回归
学习
SSA-KELM-Ada
【技术博客】生成式对抗网络模型综述
判别器所作的其实就是一个二分类任务,我们可以计算他的损失并进行反向传播求出
梯度
,从而
MomodelAI
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2024-08-29 13:23
L1正则和L2正则
Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线(菱形),这两个组成了最终的目标函数.在
梯度
下降的过程中
wangke
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2024-08-29 10:19
EMGU.CV入门(十四、图像轮廓)
一、轮廓1.1边缘和轮廓的区别边缘:离散的,断开的轮廓:整体的,连续的边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即
梯度
变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化。
LyRics1996
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2024-08-28 19:30
计算机视觉
opencv
图像处理
EMGU.CV
c#
【ShuQiHere】SGD vs BGD:搞清楚它们的区别和适用场景
在众多优化算法中,
梯度
下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere
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2024-08-28 13:20
机器学习
python
人工智能
【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
局部极小值与鞍点
梯度
为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的
梯度
都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。
MoyiTech
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2024-08-28 11:38
人工智能
学习
笔记
第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程
目录摘要一.问题重述二.模型假设三.符号说明四.问题分析五.数据预处理5.1异常值剔除5.2
归一化
处理5.3预处理后的数据六.问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2
格图素书
·
2024-08-28 09:28
大数据竞赛赛题解析
数学建模
神经网络
人工智能
反向传播算法:深度神经网络学习的核心机制
反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了
梯度
下降优化和链式法则,通过计算损失函数关于网络参数的
梯度
来更新网络权重。1.损失函数
2402_85758936
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2024-08-28 08:22
算法
dnn
学习
【机器学习】
梯度
下降算法
梯度
下降算法这篇博客更加详细,以下只是我个人的理解
梯度
下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客
梯度
下降算法是一种优化算法,通过
梯度
下降找到函数最小值时的自变量值。
de-feedback
·
2024-08-27 18:50
机器学习
算法
人工智能
神经网络深度学习
梯度
下降算法优化
【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[
梯度
下降法及其优化算法],这一篇就足够(很全很详细)_
梯度
下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069
海棠如醉
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2024-08-27 15:00
人工智能
深度学习
局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
当参数对损失微分为零的时候,
梯度
下降就不能再更新参数了,训练就停下来了,损失不再下降了,此时
梯度
接近于0。我们把
梯度
为零的点统称为临界点(criticalpoint)。
千740
·
2024-08-27 09:23
人工智能
深度学习
机器学习
24.8.24学习心得
x.grad.zero_()y=x.sum()y.backward()x.gradtensor([1.,1.,1.,1.])因为y是x中所有元素的总和,所以x的每个元素对y的贡献都是相等的,因此每个元素的
梯度
都是
kkkkk021106
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2024-08-27 05:00
学习
OpenCV中的轮廓检测cv2.findContours()
文章目录前言一、查找轮廓二、绘制轮廓轮廓面积轮廓周长前言轮廓提取的前提,将背景置为黑色,目标为白色(利用二值化或Canny)边缘检测,例如Canny等,利用
梯度
变化,记录图像中的边缘像素点,返回和源图片一样尺寸和类型的边缘图
Limiiiing
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2024-08-27 05:58
OpenCV
opencv
python
图像处理
人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数
现在一般求解权值和阈值,都是采用
梯度
下降之类的搜索算法(
梯度
下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动步长(各种法算确定方向和步长的方法不同
小浣熊的技术
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2024-08-27 04:20
神经网络
matlab
算法
深度学习多GPU训练原理
每个GPU根据自己所分到的数据,计算本地
梯度
所有GPU的本地
梯度
相加(这里的
梯度
只是模型参数的
梯度
,不包括中间变量的
梯度
),得到总的
梯度
。
浦东新村轱天乐
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2024-08-25 22:31
深度学习
深度学习
人工智能
LSTM--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码
RNN在处理长序列时,由于
梯度
消失或
梯度
爆炸问题,难以捕捉到长期依赖关系,而LSTM通过引入“记忆单元”(memorycell)和“门控机制”(gatin
Ambition_LAO
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2024-08-25 21:28
lstm
rnn
深度学习
机器学习——逻辑回归
目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、
梯度
上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果:四、总结优点:缺点:一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型
wsdswzj
·
2024-08-25 17:06
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习最优化方法之
梯度
下降
1、
梯度
下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时,求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大,而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵,影响精度。
whemy
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2024-08-25 17:45
深度学习(十一):YOLOv9之最新的目标检测器解读
物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响:解决信息丢失1.2.4可编程
梯度
信息
从零开始的奋豆
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2024-08-25 13:39
深度学习
深度学习
人工智能
粒子群优化算法和强化算法的优缺点对比,以表格方式进行展示。详细解释
以下是它们的优缺点对比,以表格的形式展示:特性粒子群优化算法(PSO)强化学习算法(RL)算法类型优化算法学习算法主要用途全局优化问题,寻找最优解学习和决策问题,优化策略以最大化长期奖励计算复杂度较低,通常不需要
梯度
信息
资源存储库
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2024-08-25 09:44
笔记
笔记
matlab实现
梯度
下降优化算法
梯度
下降(GradientDescent)是一种常用的优化算法,用于寻找函数的局部最小值。在机器学习领域,它常被用来优化模型的参数,比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。
孺子牛 for world
·
2024-08-25 09:13
matlab
算法
开发语言
数学基础 --
梯度
下降算法
梯度
下降算法
梯度
下降算法(GradientDescent)是一种优化算法,主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。
sz66cm
·
2024-08-24 15:25
算法
人工智能
数学基础
Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法
要点使用受控物理变换序列实现可训练分层物理计算|多模机械振荡、非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据,物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的
梯度
|多模振荡对输入数据进行可控卷积
亚图跨际
·
2024-08-24 07:35
算法
Python
神经网络
物理变化
分层物理计算
多模机械振荡
非线性电子振荡
光学谐波
可微分数学模型
动力方程
pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,SGD与Adam优化器)
接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机
梯度
下降基本概念定义:随机
梯度
下降(SGD)是一种
梯度
下降形式
不是浮云笙
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2024-08-24 05:49
pytorch实战
深度学习
pytorch
人工智能
pytorch中的zero_grad()执行时机
在反向传播(backward())前执行即可zero_grad()用以清除优化器的
梯度
对张量执行backward(),以计算累积
梯度
执行optimizer.step(),优化器使用
梯度
更新参数当优化器更新完成
TomcatLikeYou
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2024-08-24 05:16
pytorch
人工智能
python
python库——sklearn的关键组件和参数设置
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和
归一化
scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库
零 度°
·
2024-08-23 21:26
python
python
sklearn
Logistic 回归
文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3
梯度
下降法
零 度°
·
2024-08-23 21:56
机器学习
回归
数据挖掘
人工智能
四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型
机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-
梯度
提升机
暴躁的大熊
·
2024-08-23 19:46
人工智能
人工智能
机器学习
算法
python实现
梯度
下降优化算法
梯度
下降(GradientDescent)是一种常用的优化算法,用于求解无约束优化问题。在机器学习中,它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。
孺子牛 for world
·
2024-08-23 15:49
python
算法
机器学习
机器学习·day4
梯度
下降
参考原文地址:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、
梯度
下降?
#include<菜鸡>
·
2024-08-23 10:20
机器学习
机器学习
人工智能
图像处理 -- 角点的概念与作用
角点是指图像中具有局部最大曲率或
梯度
变化明显的位置,通常出现在两条或多条边缘的交汇处。例如,图像中的建筑物拐角、棋盘格的角等位置都可能被检测为角点。
sz66cm
·
2024-08-22 18:44
图像处理
人工智能
网络安全: 模型的脆弱性,鲁棒性和隐私性
例如,模型可能对对抗性攻击或
梯度
泄露攻击敏感。鲁棒性(Robustness):指模型抵御攻击和在恶劣环境下保持性能的能力。提高模型的鲁棒性是增强其抵御攻击能力的关键。
不当菜鸡的程序媛
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2024-08-22 16:30
学习记录
web安全
安全
24 优化算法
目录优化和深度学习深度学习中的挑战局部最小vs全局最小鞍点(saddlepoint)
梯度
消失小结凸性(convexity)凸集凸函数(convexfunction)凸函数优化凸和非凸例子小结
梯度
下降(gradientdescent
Unknown To Known
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2024-08-22 01:31
动手学习深度学习
算法
【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用
梯度
裁剪5使用混合精度训练
CX330的烟花
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2024-03-27 04:51
rnn
人工智能
深度学习
算法
python
机器学习
数据结构
深度学习如何入门?
•数学基础:理解线性代数(矩阵运算、向量空间等)、微积分(导数、
梯度
求解等)、概率论与统计学(期望、方差、概率分布、最大似然估计
科学的N次方
·
2024-03-26 16:36
深度学习
神奇的微积分
微积分在人工智能(AI)领域扮演着至关重要的角色,以下是其主要作用:优化算法:•
梯度
下降法:微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的
梯度
,这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。
科学的N次方
·
2024-03-19 05:14
人工智能
人工智能
ai
加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理
目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用
梯度
计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时,可以通过多种方法来加快推理速度
samoyan
·
2024-03-17 16:54
pytorch
pytorch
人工智能
python
【深度学习笔记】1 数据操作
然而,Tensor提供GPU计算和自动求
梯度
等更多功能,这些使
RIKI_1
·
2024-03-16 02:02
深度学习
深度学习
笔记
人工智能
C++ 多路音频pcm混音算法
声音的损失比较大,不建议用,建议用第二种声音混音shortremix(shortpcm1,shortpcm2){intvalue=pcm1+pcm2;return(short)(value/2)}2、
归一化
混音算法输入数据为
独行者717
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2024-03-15 18:50
音视频
pcm
Canny详解
计算图像
梯度
kxg916361108
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2024-03-15 06:31
计算机视觉
图像处理
人工智能
图像算法实习生--面经1
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行
梯度
置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?
小豆包的小朋友0217
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2024-03-14 17:44
算法
深度学习——
梯度
消失、
梯度
爆炸
本文参考:深度学习之3——
梯度
爆炸与
梯度
消失
梯度
消失和
梯度
爆炸的根源:深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想,即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式,指导深度网络权值的更新
小羊头发长
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2024-03-14 12:07
深度学习
机器学习
人工智能
CatBoost高级教程:分布式训练与大规模数据处理
导言CatBoost是一种高效的
梯度
提升算法,可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中,处理大规模数据集时,分布式训练可以大大加快模型训练的速度,并提高训练效果。
Echo_Wish
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2024-03-13 05:25
Python算法
Python
笔记
分布式
186基于matlab的信号盲源分离算法
基于matlab的信号盲源分离算法,包括变步长盲源分离(EASI),RLS(自然
梯度
和普通
梯度
),并将三种方法分离结果进行对比。程序已调通,可直接运行。
顶呱呱程序
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2024-03-10 12:10
matlab工程应用
matlab
开发语言
自然梯度和普通梯度
RLS
变步长盲源分离
EASI
信号盲源分离算法
在图片上绘制 seaborn 热力图代码
#定义从白色到黑色的颜色
梯度
colors=["white","black"]cmap_name="white_black"n_bins=4#定义
梯度
中的颜色数量#创建LinearSegmentedColormap
氵文大师
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2024-03-09 10:36
python
计算机设计大赛 深度学习的智能中文对话问答机器人
项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分:4.2损失函数:4.3搭建seq2seq框架:4.4测试部分:4.5评价NLP测试效果:4.6
梯度
截断
iuerfee
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2024-03-07 20:46
python
[转载] Python 快速入门实战教程
参考链接:Python|如何以及在哪里应用特征缩放/
归一化
课程介绍2017年末,Python在国务院《新一代人工智能发展规划的通知》中被列入教学大纲,一时风头无两。
ey_snail
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2024-03-04 15:38
LightGBM高级教程:时间序列建模
LightGBM作为一种高效的
梯度
提升决策树算法,可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模,并提供相应的代码示例。
Echo_Wish
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2024-03-02 17:36
Python算法
Python
笔记
人工智能
深度学习
机器学习
数据挖掘
VIO第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差雅可比推导
第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差函数构建3视觉重投影残差的Jacobian3.1视觉重投影残差①估计值(预测值)推导引出因子图-优化变量简化形式②观测值3.2重投影残差雅可比J①残差对
归一化
坐标点
兔子不吃草~
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2024-02-25 06:15
从零开始手写
VIO
视觉重投影残差与雅可比推导
从0手写vio
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