梯度方向第2页

优化小知识：梯度方向垂直于函数等值线的方向的证明

梯度方向垂直于函数等值线的方向小唠嗑证明：梯度方向垂直于函数等值线的方向结尾小独白小唠嗑上一周整个人状态不太对劲，可能是碰到了很多杂七杂八的事情，人在矛盾当中就会陷入更深的矛盾，一直想一直想不到结果，得尝试做

争取不拉垮的ccc·2023-10-08 06:55

基于传统方法的车道线检测

检查每个像素值在先前计算的梯度方向上是

徐凯_xp·2023-10-04 07:14

pytorch梯度下降函数_PyTorch学习笔记2 - 梯度下降

1在numpy和pytorch实现梯度下降法(线性回归)梯度下降法的一般步骤为：(1)设定初始值(2)求取梯度(3)在梯度方向上进行参数的更新1.1Numpy版本假设欲拟合的目标函数为y=2*x1-4*

weixin_39636057·2023-10-03 23:47

OpenCV自学笔记十四：Canny边缘检测

2.计算梯度：通过对平滑后的图像应用Sobel算子（或其他梯度算子），计算图像的梯度幅值和梯度方向。梯度表示了图像灰度变化的强度和方向。

ironmao·2023-09-22 06:23

【线性回归】梯度下降

也就是梯度方向一、梯度下降法算法描述注意：新的θ0、θ1是依据上一次的θ0、θ1同时更新的。

阿瑟琴·2023-09-13 05:16

OpenCV（二十五）：边缘检测（一）

所以沿梯度方向找到有最大梯度值的像素，就可以获得图像中的边缘信息。2.Sobel算子边缘检测原理：Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它可以通过计算图像的

Hdnw·2023-09-08 07:09

梯度是向量，方向导数是一个数

分量分别为坐沿着坐标轴的偏导数梯度×l\times\spacel×l的单位方向向量=方向导数方便记忆方向导数是数梯度是向量方向导数是梯度在这个方向上的投影以某点为中心，有无数个方向导数，但是只有一个最大，就是沿着梯度方向的那个

简单点好不好·2023-09-07 06:09

（数字图像处理MATLAB+Python）第十一章图像描述与分析-第七、八节：纹理描述和其他描述

定义B：基于联合概率矩阵的特征C：程序（2）灰度差分统计法A：定义B：描述图像特征的参数（3）行程长度统计法A：定义B：使用灰度级行程长度的特征C：程序（4）LBP特征A：定义B：程序二：其他描述（1）梯度方向直方图

快乐江湖·2023-09-05 04:08

不同函数的梯度图像

梯度法中，函数的取值从当前位置沿着梯度方向前进一定距离，然后再新的地方重新求梯度，再沿着

papaofdoudou·2023-09-01 04:06

经典视觉处理20问--Opencv（9/20）

这里写目录标题一级目录二级目录三级目录1、颜色不变性色温白平衡2、模板匹配3、HOG3.1图像预处理3.2计算图像像素梯度图3.3细胞的梯度直方图3.4块内归一化梯度方向直方图3.5生成Hog向量3.6

飞翔的河马F·2023-08-31 05:14

再理解偏导数、方向导数、梯度之间的关系

Uncertainty!!·2023-08-29 04:41

【详解】神经网络梯度更新方法

向着参数的梯度的负方向改变（梯度方向是增加的方向）。x+=−learning_rate∗d

LeeZhao@·2023-08-24 06:35

神经网络基础-神经网络补充概念-43-梯度下降法

它通过迭代地调整模型参数，沿着梯度方向更新参数，以逐步接近目标函数的最优解。梯度下降法在训练神经网络等机器学习模型时非常常用，可以帮助模型学习数据中的模式和特征。

丰。。·2023-08-18 23:03

线性回归

损失函数预测值与真实值之间的误差有了目标函数，如何优化使用优化算法：随机梯度下降，重点是梯度下降的方向和学习率总结一下，优化函数的有以下两个步骤：1.初始化模型参数，一般来说使用随机初始化；2.我们在数据上迭代多次，通过在负梯度方向移动参数来更新每个参数

留下的脚印·2023-08-16 02:04

神经网络基础-神经网络补充概念-04-梯度下降法

它通过迭代地调整参数，沿着损失函数的负梯度方向移动，从而逐步逼近损失函数的最小值。

丰。。·2023-08-15 17:51

【深度学习】NLP中的对抗训练

1.FastGradientMethod（FGM）FGM的思想是针对词嵌入加入梯度方向的干扰，至于干扰的大小是我们可以调节的，增加干扰后的样本可以作为额外的对抗样本进行训练，以此提高模型的效

DonngZH·2023-08-15 07:23

HoG特征笔记

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述特征。HoG基于的底层原理是图像中局部目标的表象和形状（appearanceandshape），能够用物体边缘的方向密度分布较好地描述出来。

亦枫Leonlew·2023-08-11 00:08

kitchen角点检测算法--Apple的学习笔记

2.理解算法网上先搜索了下，kitchen和Rosenfeld提出的基于局部梯度幅度值和边界上梯度方向改变率的角点检测算法。因为他利用了边缘曲线曲率和梯度幅度值都很大的特点。

applecai·2023-08-09 03:31

BinaryNet

GradientComputationandAccumulationthereal-valuedgradientsoftheweightsareaccumulatedinreal-valuedvariablesSGD随机梯度下降，在梯度方向走小和随机的方向

王子冠·2023-08-08 04:05

4_回归算法（算法原理推导+实践）

1.1定义1.2题目分析1.3误差项分析1.4目标函数推导1.5线性回归求解1.6最小二乘法的参数最优解2目标函数（loss/costfunction）3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法5.1梯度方向

少云清·2023-08-07 21:52

【计算机视觉】关于图像处理的一些基本操作

目录图像平滑滤波处理均值滤波计算过程python实现高斯滤波计算过程python实现中值滤波计算过程python实现图像的边缘检测Robert算子计算过程python实现图像处理腐蚀算子计算过程python实现Hog（梯度方向直方图

zz的大穗禾·2023-08-07 08:13

每天五分钟机器学习:梯度下降算法和正规方程的比较

它的基本思想是根据目标函数的梯度方向，沿着负梯度方向迭代调整参数，直到达到最小值。而正规方程方式是通过求解目标函数的导数为零的方程来直接计算最优解。2.梯度下降算法可以应用于各种类型的最优

幻风_huanfeng·2023-08-07 08:40

自然梯度

然后我们可以调整梯度方向上的参数，通过一小

初七123·2023-08-03 03:48

机器学习-Gradient Descent

videopptblog梯度下降(GradientDescent)optimizationproblem:损失函数最小化假设本模型有两个参数1和2，随机取得初始值求解偏微分，梯度下降对参数进行更新Visualize:确定梯度方向

Teroin·2023-07-31 13:54

动手学深度学习v2笔记 —— 线性回归 + 基础优化算法

线性回归总结线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看作是单层神经网络2.基础优化方法梯度下降小批量随机梯度下降3.总结梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法两个重要的超参数是批量大小和学习率

王二小、·2023-07-30 16:43

最速梯度下降

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。

无涯2016·2023-07-30 05:19

2019-03-17神经网络——optimizer

小批量梯度下降法适用于训练数据规模大，数据冗余，对于小批量梯度下降，批量越大，梯度下降越快、曲线越平缓衍生出的optimizer都是通过改变学习率衰减和梯度方向变化来优化。

hhhhlyy·2023-07-28 12:49

深度学习：常用优化器Optimizer简介

深度学习：常用优化器Optimizer简介随机梯度下降SGD带动量的随机梯度下降SGD-MomentumSGDWAdamAdamW随机梯度下降SGD梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降，

cv-player·2023-07-28 11:48

25.4 matlab里面的10中优化方法介绍——最速下降法（matlab程序）

1.简述matlab实现最速下降法定义：沿负梯度方向进行搜索的算法（负梯度方向为最速下降方向）算法步骤：步0：选取初始点x0，容许误差是e=[0~1],令k=1步1：计算目标函数的梯度gk=▽f(xk)

素馨堂·2023-07-26 11:05

动手学深度学习V2的笔记小记

自动求导两种方式：正向，反向内存复杂度：O(n)计算复杂度：O(n)线性回归梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解两个重要的超参数是批量大小和学习率小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法训练误差和泛化误差训练误差

骨子带刺·2023-07-16 16:27

Opencv之角点 Harris、Shi-Tomasi 检测详解

角点，即图像中某些属性较为突出的像素点常用的角点有以下几种：梯度最大值对应的像素点两条直线或者曲线的交点一阶梯度的导数最大值和梯度方向变化率最大的像素点一阶导数值最大，但是二阶导数值为0的像素点API简介

明月醉窗台·2023-07-15 23:13

深度学习各类优化器大总结

优化算法设计原理深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，即最小化目标函数J(θ)J(\theta)J(θ)，最优化的求解过程，首先求解目标函数的梯度∇J(θ)\nablaJ(\theta)∇J(θ)，然后将参数θ\thetaθ向负梯度方向更新

小小小~·2023-07-13 22:54

数字图像处理基于matlab、opencv计算图像的梯度方向和梯度幅值

该向量的长度提供了梯度的大小，而其方向提供了梯度方向。因为梯度在每个位置可能不同，所以我们在每

坐望云起·2023-06-23 21:50

一般梯度、随机梯度、相对梯度和自然梯度

，就是f(w⃗)f(\vecw)f(w)对w⃗\vecww的偏导，即∂f(w⃗)∂w⃗\frac{\partialf(\vecw)}{\partial\vecw}∂w∂f(w)，因为在欧式坐标系中，负梯度方向是下降最快的方向

SP FA·2023-06-23 19:36

【深度学习】3-4 神经网络的学习- 学习算法的实现

mini-batch)从训练数据中随机选出一部分数据，目标是减小mini-batch的损失函数的值步骤2(计算梯度)为了减小mini-batch的损失函数的值，需要求出各个权重参数的梯度步骤3(更新参数)将权重参数沿梯度方向进行微小更新

loyd3·2023-06-21 07:59

【深度学习】5-1 与学习相关的技巧 - 参数的更新（Momentum，AdaGrad, Adam ）

SGD在前面，为了找到最优参数，我们将参数的梯度(导数)作为了线索，使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数

loyd3·2023-06-20 20:35

【深度学习】4-4 误差反向传播法 - 算法的具体实现

神经网络的学习分为下面4个步骤：步骤1(mini-batch)从训练数据中随机选择一部分数据步骤2(计算梯度)计算损失函数关于各个权重参数的梯度步骤3(更新参数)将权重参数沿梯度方向进行微小的更新步骤4

loyd3·2023-06-20 20:05

深度学习入门笔记1--梯度下降之--为什么是负方向--为什么局部下降最快的是负梯度方向

本节目标理解梯度下降的原理，主要围绕以下几个问题展开：梯度下降法的用途？什么是梯度？为什么是负的梯度为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向。需要的知识储备：一级泰勒展开公式向量内积计算公式1.梯度下降算法无论是在线性回归（LinearRegression）、逻辑回归（LogisticRegression）还是神经网络（NeuralNetwork）等等，都会用到梯度下降算法。梯度下降算法主要用于辅

闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:58

【AI面试】损失函数（Loss），定义、考虑因素，和怎么来的

知道了错误，然后沿着错误的反方向（梯度方向）不断的优化，就能够不断的缩小与真实世界的差异。此时，如何评价正确答案与错误答案，错误的有多么的离谱，就需要一个评价指标。这时候，损失和损失函数就运用而生。

钱多多先森·2023-06-16 11:34

Canny 边缘检测算法-python实现（附代码）

文章目录1、调用opencv进行canny边缘检测2、图像灰度化3、高斯模糊处理4、图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算5、NMS（非极大值抑制）6、双阈值的边界选取摘要:Canny边缘检测算法由计算机科学家

Nick Blog·2023-06-12 07:26

机器学习：为什么梯度方向是函数值增加最快的方向？

这可以说是机器学习中一个最基础的问题，曾一度困扰我。查过很多次，每次都感觉自己懂了但又很快忘记，于是决定花一些时间把这个问题的答案整理在这里。本文主要参考：知乎-姚远：梯度的方向为什么是函数值增加最快的方向？作者已经写得非常清晰，我这里主要是择其重点进行摘录，以供自己日后参考。在此对作者表示感谢！多元函数的偏导数多元函数的偏导数就是函数在一点处沿着某一坐标轴方向的变化率。以二元函数z=f(x,y)

喵呜嘻嘻嘻·2023-06-11 04:35

梯度下降和梯度上升

只是：梯度上升沿着梯度方向运动；梯度下降沿着梯度反方向梯度上升迭代算法Logistic回归与梯度上升算法-每天进步一点点-51CTO博客关于梯度下降算法的矢量化过程-CSDN博客

HELLOTREE1·2023-06-08 12:07

ML算法——梯度下降随笔【机器学习】

梯度方向：→|向右|正向←|向左|反方向梯度方向是指函数在该点处变化率最大（上升或下降最快）的方向。在这个梯度方向来迭代更新参数，函数值可以更快的下降到局部最小值。梯度的模长为函数在该方向上的变化率。

来杯Sherry·2023-06-07 05:41

神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现

神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现一、SGD二、Momentum-动量三、AdaGrad四、Adam一、SGD右边的值更新左边的值，每次更新朝着梯度方向前进一小步

算法技术博客·2023-04-19 18:58

2020-02-14

1.线性回归的基本要素优化函数步骤：(1)初始化模型参数，一般来说使用随机初始化；(2)我们在数据上迭代多次，通过在负梯度方向移动参数来更新每个参数。

是新垣结衣·2023-04-18 06:48

图像处理-边缘检测-文献阅读笔记

算子：Laplacian算子、Scharr算子、Canny算子基元：图像上比较有显著特点的基本单元canny实现流程：①平滑图像,抑制噪声;②计算梯度方向和幅值;③非极大值抑制;④滞后其阈值lapianc

Sun-wz·2023-04-16 14:57

手撕深度学习中的优化器

由于负梯度方向时使函数值下降最快的方向，在迭代的每一步，以负梯度方向更新params的值，从而达到减少函数值的目的。

宁远x·2023-04-08 23:03

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记6-模型训练不起来问题(Batch和Momentum)

使用batch的原因：Momentum一般GradientDescentGradientDescent+Momentum（不仅仅考虑梯度方向，同时考虑

好学的同学·2023-04-08 13:15

机器学习中的共轭梯度法

梯度下降法的优化思想：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。

Leslie__l·2023-04-08 09:43

梯度消失

负梯度方向是损失函数值下降最快的方向。反向传播是一种计算神经网络中每个权重损失函数梯度的方法。通过计算损失函数关于每个权重的梯度，我们可以知道如何调整权重以使损失函数最小化。

坠金·2023-04-08 05:37

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