梯度方向第10页

机器学习优化算法——梯度下降法

梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。

即将拥有人鱼线的羊·2020-08-16 05:19

【Matlab】【原创】【数字图像处理】经典Canny边缘检测算子的手动实现

（2）其次，由于我们使用的arctan函数计算梯度方向，那么得到的角度矩

WilliamS1995·2020-08-16 05:20

关于梯度优化算法的一点点思考

当然一阶梯度算法实现简单，容易工程实现，针对学习率，梯度方向衍生了动量梯度等一些列优化算法，优化速度非常快。二阶梯度算法实际上是在函数某个点的局部二阶泰勒展开去近似逼近函

cxp12345678·2020-08-16 04:28

【opencv源码剖析】霍夫圆hough circle

2.分别计算x,y方向的sobel梯度，用来判断edges点的边缘梯度方向，一个点需计算正、反两个梯度方向(由源码中的k1控制)。

abc20002929·2020-08-15 22:57

HOG特征提取matlab代码

HOG特征提取，HOG特征是图像梯度方向的直方图，且是对window进行的处理，是局部feature，提取的是一个window的特征，即将区域的梯度幅值根据不同角度进行统计。

z6491679·2020-08-15 17:22

Canny算法简解

Canny算子中的非极大值抑制是沿着梯度方向进行的，

weixin_30337251·2020-08-15 16:44

opencv 通过颜色提取显示屏数字

gaussian=cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0,0,cv2.BORDER_DEFAULT)#中值滤波median=cv2.medianBlur(gaussian,5)#Sobel算子#梯度方向

luoganttcc·2020-08-15 14:10

Canny算子中的非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）分析

本文将介绍Canny算法中的非极大值抑制，Canny算子中的非极大值抑制是指沿着梯度方向上

Belial_2010·2020-08-15 14:23

理解人脸图像特征提取的各种方法(包括HoG、Dlib和卷积神经网络特征)

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+SVM进

p唯唯唯eng·2020-08-14 21:26

深度学习常用优化器优缺点

当存在多维变量时，若某一维度的梯度过大，会使得下降方向在该梯度方向的分量过大，偏离了真正的轨道。优点：针对大数据集，训练速度很快。从训练集样本中随机选取一个batch计算一次梯度，更新一次模型参数。

xia.sir·2020-08-13 22:52

梯度下降法

想象我们在上山，从我所在的位置出发可以从很多方向上山，而最陡的那个方向就是梯度方向。对函

易雷·2020-08-13 14:09

梯度

为什么这么说，因为方向导数=cos()×梯度，而是方向导数的方向和梯度方向的夹角。所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。梯度法神经网络的主要任务是在学习时找到最优的参数（权重和偏置），这

语亦情非·2020-08-13 12:29

PyTorch入门实战教程笔记（十八）：过拟合2

）动量和学习率衰减动量（momentum）我们先来回顾一下梯度更新的公式：wk+1=wk-α▽f(wk),而动量再次基础上增加了一个zk参数（多减去一个β倍的zk）,我们知道，当它减去梯度的时候，是往梯度方向走

Star·端木·2020-08-13 12:55

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

梯度下降法的迭代公式为：根据函数的一阶泰勒展开，在负梯度方向，函数值是下降的。只要学习率设置的足够小，并且没有到达梯度为0的点处，每次迭代时函数值

CDA·数据分析师·2020-08-12 14:29

各种边缘检测算子特点比较（canny）

边缘检测算子一阶的有RobertsCross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子，Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过

weixin_30783913·2020-08-12 13:45

Opencv图像识别从零到精通（19）----Robert,prewitt,Sobel边缘检测

、梯度首先介绍下梯度，梯度并非是一个数值，梯度严格意义上是一个向量，这个向量指向当前位置变化最快的方向，可以这么理解，当你站在一个山上，你有360°的方向可以选择，哪个方向下降速度最快（最陡峭），便是梯度方向

小木匠_·2020-08-12 12:56

Pyhton实现边缘检测Robert算子、Sobel算子、Canny算子

1、Canny算法，主要有以下步骤：（1）灰度化(通常灰度化采用的公式是:Gray=0.299R+0.587G+0.114B;) （2）高斯滤波（3）计算图像的梯度和梯度方向，(本文使用Sobel

zhulu_20·2020-08-12 10:35

Opencv中计算梯度、梯度幅值以及梯度方向的相关函数

在进行图像处理中，经常会计算图像的梯度、梯度幅值以及梯度等，对于不太了解opencv的，可能会自己写计算梯度、梯度幅值和梯度方向的函数，其实这些工作OpenCV都已经为我们做了。

Belial_2010·2020-08-11 17:15

梯度下降法和反向传导法

首先我们应该清楚，一个多元函数的梯度方向是该函数值增大最陡的方向。具体到假如是一元函数，其梯度方向就是切线方向。举个例子：有函数y=x*x-3*x+2,有x0=0,步长为0.5，收敛精度

huaibei_北·2020-08-10 11:44

【模式识别】反向传播神经网络 BPNN

回顾感知器学习算法，其核心思想是梯度下降法，即以训练样本被错分的程度为目标函数，训练中每次出现错误时便使权系数朝着目标函数相对于权系数负梯度方向更新，知道目标中没有被错分的样本为止。

iteye_18800·2020-08-10 09:13

我来介绍一下"反向传播学习算法"和"梯度下降法"

梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。

windy444·2020-08-10 08:15

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

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。

南丶烟·2020-08-09 09:28

2.基于梯度的攻击——FGSM

arxiv.org/abs/1412.65721.FGSM的原理FGSM的全称是FastGradientSignMethod(快速梯度下降法），在白盒环境下，通过求出模型对输入的导数，然后用符号函数得到其具体的梯度方向

weixin_34037173·2020-08-09 00:02

用RDA进行微生物环境因子分析

Β多样性是指在地区尺度上，物种组成沿着某个梯度方向从一个群落到另一个群落的变化率。即沿着某一环境梯度，物种替代的速率、物种周转率等。

猴头菇5518·2020-08-08 01:22

用ggvegan包进行db-RDA微生物环境因子分析

β多样性是指在地区尺度上，物种组成沿着某个梯度方向从一个群落到另一个群落的变化率。即沿着某一环境梯度，物种替代的速率、物种周转率等。

刘永鑫Adam·2020-08-08 01:59

用db-RDA进行微生物环境因子分析-“ggvegan“介绍

β多样性是指在地区尺度上，物种组成沿着某个梯度方向从一个群落到另一个群落的变化率。即沿着某一环境梯度，物种替代的速率、物种周转率等。

刘永鑫Adam·2020-08-08 01:45

车辆检测 HOG+SVM

首先引出Hog特征，Hog特征是梯度方向直方图，是一

红泥_凛冬将至·2020-08-07 21:51

阿默mini·2020-08-07 16:22

利用opencv函数计算图像的梯度幅度和梯度方向

没有难点，就是为了方便使用记录，自己实现的话比较麻烦，直接使用内置函数计算比较省心。重点是这个函数：C++:voidgpu::cartToPolar(constGpuMat&x,constGpuMat&y,GpuMat&magnitude,GpuMat&angle,boolangleInDegrees=false,Stream&stream=Stream::Null())¶Parameters:x

jiajiadejiali21·2020-08-07 14:00

【机器学习--opencv3.4.1版本基于Hog特征描述子Svm对经典手写数字识别】

HOG特征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。

树莓派派酒·2020-08-05 13:43

特征描述子（-）—HOG具体实现过程

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。其提取算法具体实现过程如下：1.图像灰度化处理（降低图像局部阴影和光照变化的影响）。

flowerboya·2020-08-05 13:12

在OpenCV里使用SVM识别手写数字

对于SVM算法来说，可能要采用另外一个特征方式，叫做梯度方向直方图HOG（HistogramofOrientedGradients）。

caimouse·2020-08-04 13:16

LMS与RLS算法学习笔记

1.3$RLS$算法1.4研究目标二、代码解析三、结果实现代码点击这里下载一、研究目的1.1最陡下降法理论LMS算法总是与最陡下降法联合使用,顾名思义，最陡下降法就是沿着性能曲面最陡放方向向下(曲面负梯度方向

Code我敲你·2020-08-04 10:06

神经网络中常见错误问题

在使用大的数据集训练神经网络时候先使用小数据集测试排除一些常见错误，对于数据我们一一般会使用三种处理方法：min-batchSGD将所有数据作为一个批次，这种做法能保证训练一个大的批时候能够保证梯度朝着一个正确的梯度方向

adamBug391·2020-08-04 09:34

图解非线性优化中不等式约束下的KKT条件

同时，由于边界的g(x)=0，要使得图中大于0的可行域在边界内，如图中所示，g(x)的梯度方向（函数的最快增长方向）是指向内侧。由于我们是要最小化目标函数，那么在这样一个封闭的可行域下，由

何伯特·2020-08-04 07:21

基于Jupyter python实现梯度下降和最小二乘法

代码实现最小二乘法概念：三、分析一、利用梯度下降算法求解多元线性回归方程梯度下降法(GradientDescent)接下来我们使用梯度下降法来求解上文中的目标函数J(θ),步骤如下1.随机初始化θ2.沿着负梯度方向迭代

w²大大·2020-08-03 23:29

图像偏导数（比较有用的知识）；光流法（看了就懂的程序分析讲解）

没错，我们这里求导的输出：两个数一个x方向的偏导，一个y方向的偏导，合成就是总的梯度方向和大小。我们需要用的信息是点附近的点，那么如何用呢？用窗操作，卷

三眼二郎·2020-08-03 14:11

Day2 设立计算图并自动计算

Day2设立计算图并自动计算(给代码截图参考)numpy和pytorch实现梯度下降法1.2.设定初始值1.3.求取梯度1.4.在梯度方向上进行参数的更新1.5.numpy和pytorch实现线性回归pytorch

ZdeQ·2020-08-03 14:19

5月深度学习班第1课机器学习中数学基础

梯度方向：上升的方向梯度下降：沿着梯度的反方向下降，来最小化损失函数，也就是沿着梯度的反方向泰勒级数：展开式通项贝叶斯公式：后验概率=先验概率*条件概率特征值与特征向量：特征值不同，特征向量线性无关PCA

weixin_30901729·2020-08-03 06:53

HOG：用于人体检测的梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

用于人体检测的方向梯度直方图NavneetDalal，BillTriggs摘要我们研究了视觉目标检测的特征集问题，并用线性SVM方法进行人体检测来测试，通过与当前的基于边缘和梯度的描述子进行实验对比，得出方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradient,HOG)描述子在行人检测方面表现更加突出。我们研究了计算过程中每一阶段的影响，得出小尺度梯度(fine-scalegrad

masikkk·2020-08-03 01:52

进退法例子

进退法例子，遇到具体问题还得修改，以后最速下降梯度法的梯度方向是变化的，这是其中一个要考虑的改变。

ky25103378·2020-08-03 01:13

HOG特征和人体检测学习笔记

HOG特征即在网格上提取梯度方向直方图。HOG特征与SIFT一样，采用的是方向梯度直方图，但是HOG特征是在一致

九月恒心·2020-08-03 01:14

深度学习的基础概念

实际应用为了保证负梯度的传播，还有在负梯度方向加一个线性梯度来解决流行的激

xingzhe2001·2020-08-02 21:08

梯度下降算法及其他算法的介绍

1.为什么梯度方向是斜率最大的方向？

dreamsfuture·2020-08-01 09:41

各种最优化方法比较

梯度下降法：用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。

SCAU_Jimmy·2020-08-01 01:20

sift算法特征描述子构建代码实现--梯度直方图生成原理及代码

3.1梯度计算经过第二步骤，关键点已经有了尺度和位置信息，缺少的梯度方向信息。首先计算梯度。/********************

rrr2·2020-07-31 22:57

DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略

沿着梯度方向，函数值下降最快。2、二元曲面具

一个处女座的程序猿·2020-07-30 20:54

梯度下降算法原理python实现，更易理解

若寻找某函数最大值，则沿着梯度方向找。

大太阳小白·2020-07-30 12:24

图像特征提取HOG特征介绍

q123456789098/article/details/52748918（一）HOG特征1、HOG特征方向梯度直方图特征是在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述梯度直方图特征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

a1111111111ss·2020-07-30 07:27

【自己笔记】逻辑回归代价函数导数求解过程，softmax loss

1)梯度下降θθ的更新过程，走梯度方向的反方向：Sigmoid函数求导：函数：f(z)=1/(1+exp(−z))导数：f(z)'=f(z)(1−f(z))求导过程如下：softmax的损失函数：对于给定的测试输入

zlsjsj·2020-07-30 06:58

推荐频道

梯度方向