梯度归一化第6页

matlab图形矫正,图像畸变矫正算法实现 matlab版

%K为内参矩阵，用来归一化坐标的，给定的%D为径向畸变参数，给定的[height,wi

张辰LMY·2024-02-09 00:08

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

Pytorch | Tensor张量

来源：知乎—秦一地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39935050501Tensor的裁剪运算对Tensor中的元素进行范围过滤常用于梯度裁剪（gradientclipping

机器学习与AI生成创作·2024-02-08 20:29

three.js 向量方向(归一化.normalize)

效果：沿着AB方向移动100重置已知直线AB上两个坐标，A点(-50,0,-50)、B点(100,0,100)。物体默认在A点，希望从A点开始沿着直线AB移动距离100,单位向量每个分量乘以100，得到的向量长度就是100，相当于得到一个沿着AB方向移动100的向量，这就是单位向量的意义，单位向量长度位1，乘以任何一个值S，就可以得到一个长度为S的向量。//引入轨道控制器扩展库OrbitContr

汉武大帝··2024-02-08 19:28

PyTorch 的张量与 numpy对比

numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。

yanglamei1962·2024-02-08 16:01

157基于matlab的GVF-snake算法能自动收敛到目标区域

关键技术GVFsnake模型算法matlab源程序，GVF是根据光流场原理,利用变分方法,从图像中得到的一种向量场,该向量场被称为梯度矢量流(GVF)场。

顶呱呱程序·2024-02-08 11:15

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

本文将介绍另一种技术:梯度检查点（gradientchec

javastart·2024-02-08 09:38

层次分析法（附实例）

层次分析法-AHP问题：选择一部适合自己的手机一、确定评价对象与评价指标评价对象评价指标二、确定打分比较矩阵两两比较得到比较矩阵判断比较矩阵是否能通过一致性检验得分向量归一化处理求解得分向量打分矩阵模型评价优点系统性的分析方法简洁实用的决策方法所需定量数据信息较少缺点不能为决策提供新方案定量数据较少

陌雨’·2024-02-08 07:07

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-08 07:35

CSP-202206-1-归一化处理

CSP-202206-1-归一化处理知识点总结设置浮点数输出位数包含头文件#include设置输出位数cout#include#include//设置浮点数输出位数usingnamespacestd;intmain

LOST P·2024-02-08 05:50

（2）基础

包含三个部分：data（数据）、grad（梯度）、grad_fn（操作

顽皮的石头7788121·2024-02-08 04:19

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

梯度提升树系列3——利用GBDT进行回归分析

目录写在开头1.回归问题的基本概念1.1回归分析的定义和目的1.2GBDT在回归中的特点2房价预测模型案例研究2.1数据准备和预处理2.2模型构建和评估方法2.3具体代码3模型调优和评估3.1参数调优的详细策略3.2模型性能评估的详细方法3.3模型优化3.4可视化写在最后写在开头回归分析在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色。它允许我们预测数值型目标变量，并揭示自变量与目标之间的关系。在本文中，我们将

theskylife·2024-02-07 23:58

梯度提升树系列4——GBDT在排序问题中的应用

目录写在开头1学习排序的基础1.1排序问题的定义1.2GBDT在排序中的应用场景1.3结合GBDT的排序模型2.搜索引擎应用实例2.1案例背景2.2数据构建2.3具体实现代码3.模型评估和优化策略3.1常见的评估指标3.1.1评估指标举例3.1.2评估指标示例3.2优化方法和技巧写在最后排序问题在信息检索、推荐系统等领域发挥着举足轻重的作用。它们帮助系统高效地从大量信息中挑选出用户最可能感兴趣的内

theskylife·2024-02-07 23:58

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

本文将深入探讨如何使用梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）进行特征选择，并强调这一方法在实践中的重要性和效果。

theskylife·2024-02-07 23:56

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

这些网络引入了残差学习的概念，解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使

程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

Android智能识别 - 银行卡区域裁剪

机器学习2.智能识别需要的基础1>：c/c++语法编程基础；2>：opencv常用基础；3>：图像的算法基础；3.银行卡识别步骤第一步：从相册或者拍照一张银行卡图片，然后截取到银行卡区域；a：轮廓增强（梯度增强

世道无情·2024-02-07 22:58

《深度学习入门：基于python的理论与实现》读书笔记

求梯度的函数：f是需要求梯度的函数，x是求梯度的点image.pngdefnumerical_gradient(f,x):h=1e-4#0.0001grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组

莫里衰·2024-02-07 21:32

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。

编程到天明·2024-02-07 15:59

Tensorflow2.0实现像素归一化与频谱归一化，一次彻底地梳理

一、前言归一化技术的改进是生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)中众多改进的一种，本文介绍常用于当前GAN中的像素归一化(Pixelnormalization

人工智能T哥·2024-02-07 12:29

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

b.数据转换：对数据进行归一化、标准化、离散化等处理，使得数据更

诗雅颂·2024-02-07 12:35

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

在深度学习中，自动微分对于有效地计算和更新模型参数至关重要，特别是在反向传播算法中用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。

科学禅道·2024-02-07 10:05

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

这个模块提供了多种常用的优化器（Optimizer），如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。

科学禅道·2024-02-07 10:05

Mysql-数据库压力测试

njnu@liyong·2024-02-07 08:10

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

目录一、卷积神经网络1.特征2.结构二、循环神经网络1.网络结构2.应对梯度消失问题三、CN

半亩花海·2024-02-07 07:18

MinMaxScaler, StandardScaler数据预处理中常用的两种缩放方法，用于将数据标准化或归一化到特定的范围或分布

MinMaxScaler和StandardScaler是数据预处理中常用的两种缩放方法，用于将数据标准化或归一化到特定的范围或分布。这两种缩放方法的主要区别在于它们的目标和实现方式。

路人与大师·2024-02-07 07:10

内积为什么能表达向量之间的相关（似）性

蒲公英smile·2024-02-07 06:17

【转载】详解残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过

yepeng2007fei·2024-02-07 05:15

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

【数字图像处理】2021期末复习考试重点大纲

4、对于一张灰度图像，其梯度是如何定义的？图像梯度的物理意义是什么？3.

Rose J·2024-02-07 00:50

dx12 龙书第五章学习笔记 -- 渲染流水线

为了描述光的强度,我们常将它量化为范围为0~1归一化区间的值。0表示无强度,1表示强度最大。颜色计算：混合两种颜色：加减标量乘法--适合显然点积和叉积就不适合颜色向量了颜色向量专属的颜色运算,

帅狗狗灬·2024-02-06 22:27

读书进行时||猜猜它是谁？（续）

这种气候冬夏气温对比强烈，夏季南北温差小，冬季温度梯度大，纬度越高，表

韶华不负韶华·2024-02-06 22:10

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

1.哪些机器学习算法不需要(需要)做归一化?概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF、XGboost。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

API解析------------特征工程标准化StandardScaler()函数

StandardScaler类是处理数据归一化和标准化。

西安人走哪都要吃泡馍·2024-02-06 22:34

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

GradNorm理解

主要参考这一篇，GradNorm：GradientNormalizationforAdaptiveLossBalancinginDeepMultitaskNetworks，梯度归一化_gradnorm-CSDN

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

对话系统介绍和基础神经网络模型(二)

接上一篇对话系统介绍和基础神经网络模型（一）2.2.2、长短期记忆网络（LSTM）LSTM（如图2-3）通过引入门机制来解决梯度消失问题，输入门、遗忘门、输出门被用来决定从当前输入和过去的记忆中应该保留多少信息

浅白Coder·2024-02-06 17:24

人工智能：数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

这包括去除重复值、处理缺失值、处理离群值、归一化和标准化等操作。人工智能可以利用算法自动进行这些操作，减少人工处理的工作量并提高准确性。分析建模是利用统计和机器学习算法对数据进行建模和预测的过程。

独木人生·2024-02-06 12:24

LightGBM特征重要性和可视化

LightGBM是微软开发的一种高效的梯度提升框架，由于其处理各种机器学习任务的速度和准确性而广受欢迎。LightGBM以其卓越的速度和内存效率，在众多领域中找到了实际应用。

python收藏家·2024-02-06 11:19

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

阅读笔记——《RapidFuzz: Accelerating fuzzing via Generative Adversarial Networks》

恣睢s·2024-02-06 06:52

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

汀、人工智能·2024-02-06 06:51

「深度学习」门控循环单元GRU

一、梯度消失问题梯度消失：基础的RNN模型不善于处理长期依赖关系，有很多局部影响，很难调整自己前面的计算。y^{}仅仅受自己附近的值影响。

Sternstunden·2024-02-06 06:41

论文读后感

储粮害虫图像识别中的特征提取_张红涛二值化：0-255灰白图像归一化：把数据变成0-1之间的小数蚁群算法（用于特征提取）：是一种用来寻找优化路径的概率型算法。

XueDaxuan·2024-02-06 05:16

Xgboost

算法释义Xgboost是一种带有正则化项，并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。

大雄的学习人生·2024-02-06 03:05

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。

登龙zZ·2024-02-06 02:04

动手学深度学习-13 循环神经网络进阶

循环神经网络进阶GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系•重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；•更新⻔有助于捕捉时间序列

Xavier学长·2024-02-06 00:52

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。

Liam_ml·2024-02-05 23:02

推荐频道

梯度归一化