梯度方向

国科大-算法中的最优化方法-林

考过内容汇总：A前面是几个填空题，主要考察凸函数，拟凸函数，单峰函数这些的图像判断，以及通过等高线图找到梯度方向（第一个ppt上的最后一页的那个图）。填空题主要就是考察这些基本概念。

手板心里煎鱼吃·2025-01-29 21:57

openCV【实践系列】2——OpenCV方向梯度直方图

在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数）是有用的，因为在边缘和角落

一只长尾巴·2024-09-05 09:31

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

【机器学习】梯度下降算法

其基本思想是沿着梯度方向的反方向更新参数，直到逼近函数的极值或者函数值足够小，或者是到达最大迭代次数。

de-feedback·2024-08-27 18:50

神奇的微积分

梯度指出了函数值增加最快的方向，通过沿着负梯度方向更新权重，可以最小化损失函数并优化模型。

科学的N次方·2024-03-19 05:14

[机器学习]全局最小与局部最小

每次迭代计算误差函数在当前点的梯度，然后根据梯度确定搜索方向：负梯度方向是函数值下降最快的方向，因此梯度下降法就是沿着负梯度方向搜索最优解。

3points·2024-02-12 11:01

机器学习之局部最优和全局最优

梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码

负荷预测是其运行和规划的重要依据之一.因此,针对粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine,LSSVM)存在的速度变化梯度方向产生的非最优粒子问题

Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

R-CNN阅读笔记

blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者：hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG（这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法

tang-0203·2024-02-04 02:40

12.1 关键点提取------Harris原理及代码

我们可以直观的概括下角点所具有的特征：>轮廓之间的交点；>对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征；>该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化；2.角点检测

YANQ662·2024-02-03 14:48

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

图像处理常用算法介绍

Scale-Invariantfeaturetransform)特征重点是了解DOG(DifferenceofGaussian)高斯差分图像是如何生成的，以及求取关键点，求取关键点的主方向，并以此主方向来做坐标系，梯度方向和梯度幅值按新的坐标系进行计算

竹叶青lvye·2024-01-28 12:52

SIFT特征提取及其opencv实现

方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或

小方爱自律·2024-01-27 07:29

利用梯度下降实现线性拟合

为此我们使用梯度下降法，使得LOSS沿着负梯度方向下降，从而在规定的迭代次数内搜索到相应的符合要求的点。我们使用的负

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响？

η是学习率，决定了每一步沿梯度方向调整参数的幅度。∇f(θ)是目标函数f

小oo呆·2024-01-18 07:12

geemap学习笔记045：单波段图像梯度计算

1导入库并显示地图importeeimportgeemapee.Initialize()2单波段图像的加减乘除幂、平方根、梯度方向运算#Sentinel-2表面反射率图像。img=ee.Image(

静观云起·2024-01-15 09:51

梯度下降法

基本思想：通过不断迭代，沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数，直到达到损失函数的最小值。具体来说，对

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

HOG特征人体检测

它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。

lingllllove·2024-01-09 23:23

Canny算法原理和应用

Canny算法的原理使用高斯滤波器滤波使用Sobel滤波器滤波获得在x和y方向上的输出，在此基础上求出梯度的强度和梯度的角度edge为边缘强度，tan为梯度方向上图表示的是中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向

资料加载中·2024-01-08 20:43

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。

撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

第四章图像的局部特征笔记

第四章图像的局部特征摘要：角点检测（Harris角点检测、SIFT检测）、区域表示（梯度方向直方图、SIFT表示）图像特征分为：全局特征和局部特征。

seasonsyy·2024-01-02 08:26

图像特征提取之Hog特征提取

HOG特征提取步骤图像预处理（gamma校正和灰度化）【option】计算每一个像素点的梯度值，得到梯度图（尺寸与原图一致）sobel计算水平和竖直梯度，并通过公式求得梯度的方向（边缘方向与梯度方向垂直

资料加载中·2024-01-02 00:08

最优化共轭梯度法matlab代码实现

FR共轭梯度法实际上是利用梯度和上一次的搜索方向来构造本次搜索方向：dk=-gk+βk-1dk-1即：用上一次的搜索方向修正最速下降法的负梯度方向，不仅避免了锯齿现象，与牛顿法相比也节约了计算量。

deer(écho)·2023-12-30 03:03

机器人中的数值优化之线性共轭梯度法

同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1.无约束优化方法对比2.Hessian-vecproduct3.线性共轭梯度方法的步长编辑4.共轭梯度方向的求解

无意2121·2023-12-29 07:58

优化算法2D可视化的补充

这导致参数更新非常不稳定，每个样本的梯度方向不一致，从而产生了"之字形"的更新路径。其他算法相对比较平滑的原因是它们引入了不同的策略来平衡参数更新的稳定性和速度。

Simon52314·2023-12-28 10:08

NNDL 作业12 优化算法2D可视化

目录1.简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数编辑2.被优化函数编辑3.编程实现图6-1，并观察特征4.观察梯度方向5.编写代码实现算法，并可视化轨迹6.分析上图，说明原理（选做）7

几度雨停393·2023-12-24 18:05

梯度下降（GD）

介绍梯度下降法（gradientdescent），又名最速下降法（steepestdescent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向

王荣胜z·2023-12-22 23:53

为什么梯度是上升方向，梯度下降要取负？

上图lll对xxx,yyy的偏导，分别在xxx和yyy的方向上，两偏导线垂直映射到绿色线方向上，再求和就是绿色线向量长度； θ=0θ=0θ=0时，也就是绿色线和灰色线重合，也就是梯度方向上的最大方向导数

明天,今天,此时·2023-12-18 07:05

pytorch中的loss.backward()和optimizer.step()中的使用的梯度方向问题

#举例：梯度下降更新模型参数optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)#在每个训练步骤中optimizer.zero_grad()#清零梯度output=model(input)loss=loss_function(output,target)loss.backward()#计算梯度optimizer.step()#

Mariooooooooooo·2023-12-06 07:51

梯度下降与损失函数的基础知识

梯度下降的基本思想是沿着损失函数或目标函数的负梯度方向进行参数更新。梯度可以理解为函数在某一点的变化率或斜率，负梯度方向表

_刘文凯_·2023-12-05 17:09

[PyTorch][chapter 4][李宏毅深度学习][Gradient Descent]

前言：目录:1:梯度下降原理2:常见问题3：梯度更新方案4：梯度下降限制一梯度下降原理机器学习的目标找到最优的参数,使得Loss最小为什么顺着梯度方向loss就能下降了。主要原理是泰勒公式。

明朝百晓生·2023-12-05 07:39

梯度方向直方图

第一步:平滑图像第二步.m(x,y)=sqrt{square[img(x+1,y)-img(x-1,y)]+square[img(x,y+1)-img(x,y-1)]};θ(x,y)=atan{[img(x,y+1)-img(x,y-1)]/[img(x+1,y)-img(x-1,y)]};第三步,用高斯系数来统计特征点周围的梯度信息.Themostimportantis:以梯度信息里的矢量方向为

well3216·2023-12-03 14:43

智能优化算法-理论

一、常用的无约束优化方法1.最速下降法：负梯度方向使目标函数下降最快2.牛顿法二、分类1.兔子理论：为了找出地球上最高的山，一群兔子开始想办法。（1）局部搜索：兔子朝着比现在高的地方跳去。

嗯哼丶是你呀·2023-12-02 16:24

机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降

建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN博客机器学习第2天：训练数据的获取与处理-CSDN博客机器学习第3天：线性回归-CSDN博客梯度下降原理简述介绍在一个多元函数中，某点的梯度方向代表函数增加最快的方向

Nowl·2023-11-19 00:20

JMSA（Jacobian Saliency Map Attack）算法源码解析

：https://github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch/tree/master解析FGSM、PGD等算法生成的对抗样本的扰动方向都是损失函数的梯度方向

Sankkl1·2023-11-15 18:45

【深度学习实验】网络优化与正则化（三）：随机梯度下降的改进——Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4.自适应学习率RMSprop算法5.Adam算法更新公式算法实现算法测试6.代码整合任何数学技巧都不能弥补信息的缺

QomolangmaH·2023-11-15 06:34

LaTeX：枚举enumerate项目空两格的设置

\item充分利用梯度方向信息进行非极大值的抑制；\item使用双阈值代替传统的单阈值判断。\end{enu

胜负55开·2023-11-06 02:00

C#自学37一 OpenCvSharp之Canny算法边缘检测

GaussianBlur2.灰度转化—CvtColor3.计算梯度—Sobel/Scharr4.非最大信号抑制：边缘信号很强，但只能有一个信号（边缘只能是一条线，而不能是一个有宽度的面），对其他的非边缘信号进行压制（在梯度方向上

Expect for future·2023-11-03 17:43

opencv c++ canny 实现以及与halcon canny的对比

博客一、canny实现步骤1、图像必须是单通道的，也就是说必须是灰度图像2、图像进行高斯滤波，去掉噪点3、sobel算子过程的实现，计算xy方向、梯度（用不到，但是可以看看xy两个组合起来的结果）以及梯度方向

Σίσυφος1900·2023-11-01 07:41

《动手学——梯度下降》笔记

\epsilon)=f(x)+\epsilonf^{\prime}(x)+\mathcal{O}\left(\epsilon^{2}\right)f(x+ϵ)=f(x)+ϵf′(x)+O(ϵ2)代入沿梯度方向的移动量

lqqqqqc·2023-11-01 02:12

最优化基础知识总结（1）

最优化基础知识总结（1）最速下降方向：负梯度方向梯度：沿各个坐标轴方向的偏导数组成的函数向量。方向导数：梯度·某一方向的单位向量。黑塞矩阵：二阶偏导数，按列排列。

风声holy·2023-10-30 01:28

NNDL：作业五

梯度下降：在激活函数的导数方向进行更新【因为梯度方向下降速度最快】。零均值化：对于一个样本特征，可以使用如下公式实现零均值化处理：x_new=(x-x_mean)/N，

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-28 22:48

基于卷积神经网络的笑脸数据集（GENKI4K）训练

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+

m0_47297839·2023-10-27 23:32

LM(列文伯格-马夸尔特)方法的个人理解，以及实现问题

不同之处:LIneSearch:不管当前迭代点X(k)到最优解X*之间的路径，每次迭代X(k)得到X(k+1),都是使用该点的反向梯度方向进行值得寻找，这就导致了这样一种可能得问题：‘在靠近X*的时候，

慷仔·2023-10-27 03:15

边缘检测——Prewitt算子

缺点没有充分利用边缘的梯度方向最后输出的边缘二值图，只是简单地利用阈值进行处理。如果阈值过大，则会损失很多边缘信息；如果阈值过小，会出现很多噪声。

小鼠2021·2023-10-24 07:14

全连接网络参数Xavier初始化

1.梯度消失考虑下图的神经网络，在使用梯度下降法迭代更新W_ki和W_ij时，它们的梯度方向间有什么关系？

天津泰达康师傅·2023-10-21 05:01

OpenCV——HOG特征检测

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。

DDsoup·2023-10-20 05:59

非线性数据类型预测之BP神经网络——基于MATLAB

通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。

X_dmword·2023-10-15 08:59

计算快速汉明距离

我是在图像处理中用到的，项目中需要计算图像梯度方向，我选择了四个方向，这样就可以用二位二进制表示，分别为0,1,2,3，也就是00,01,10,11，这四种情况。

AdrianHust·2023-10-11 20:30

汉明距离的计算