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梯度方向
机器学习为什么归一化(normalization)
2.为什么归一化机器学习的目标就是不断优化损失函数,使其值最小,未归一化时,使用梯度下降时,
梯度方向
会偏离最小值方向,使梯度更新总很多弯路,归一化之后,损失函数曲线变得比较圆,有利于梯度下降。
面包片片
·
2023-01-07 13:26
机器学习
神经网络
cs231n 学习笔记(3)- 优化:SGD随机梯度下降
目录1.Introduction2.可视化Lossfunction3.优化3.1Strategy#1:随机搜索3.2Strategy#2:随机局部搜索3.3Strategy#3:沿着
梯度方向
搜索4.梯度计算
RaymondLove~
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2023-01-07 08:40
CS231n学习笔记
SGD
随机梯度下降
cs231n学习笔记
深度学习
深度学习优化算法大全系列1:概览
上面的图,从两个方面对优化算法进行逻辑梳理:以最基础的SGD为起点,左半部分针对
梯度方向
进行优化,右半部分针对学习率进行优化。根据上面图片,不难看出,深度学习优化算法发展过程基本如下
bitcarmanlee
·
2023-01-06 11:13
深度学习
优化算法
概览
Pytorch深度学习【四】
1,2,3t=1,2,3t=1,2,3wt=wt−1−η∂ℓ∂wt−1w_t=w_{t-1}-\eta\frac{\partial\ell}{\partialw_{t-1}}wt=wt−1−η∂wt−1∂ℓ沿
梯度方向
将增加损失函数值
EngineeringHR7
·
2023-01-06 03:38
深度学习
pytorch
python
HOG
梯度方向
直方图
HistogramofOrientedGridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值,然后进行累积,得到直方图,这个直方图呢,就可以代表这块区域了,也就是作为特征,可以输入到分类器里面了。那么,接下来介绍一下HOG的具体原理和计算方法,以及一些引申。1.分割图像因为HOG是一
二姐不想去实验室
·
2023-01-05 14:12
机器视觉
HOG
梯度方向直方图
目标检测的图像特征提取之(一)HOG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。
lien0906
·
2023-01-05 14:42
图像算法
卷积网络应用--边缘检测
边缘:图像中亮度明显而急剧变化的地方图像梯度:
梯度方向
指向灰度变化最快的方向;梯度的模表示是否是图像的边缘(模越大,是图像边缘的可能性越大)边缘种类表面法向不连续深度不连续表面颜色不连续光照不连续边缘检测算法
Blue_Y28
·
2023-01-05 03:18
计算机视觉
计算机视觉
人工智能
图像特征提取——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
莫谈天下
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2023-01-04 09:14
计算机视觉
特征提取
图像特征
HOG特征
LBP特征
Haar特征
目标检测的图像特征提取之——HOG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。
DSZS123
·
2023-01-04 08:38
图像识别
图像识别
目标检测
[深度学习笔记一] batch大小对训练的影响
对小的数据集,可以采用FullBatchSize,这样可以更加准确地找出最佳的
梯度方向
。但是不同的权重的梯度值差距巨大,因此选择全局学习率困难。
小牛有梦想
·
2023-01-04 08:57
机器学习
机器学习
人脸、微笑、口罩识别
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。
呔!狗贼
·
2023-01-03 11:39
tensorflow
最优化八:高斯牛顿法、LM法
梯度法:,负
梯度方向
牛顿法:,A为Hession矩阵高斯牛顿法:,为的解LM法:,为的解1高斯牛顿法(Gauss-Newton)针对优化问题求解x使得f(x)取得最小值,采用高斯牛顿法,步骤如下:step1
LittleEmperor
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2023-01-03 01:59
最优化方法
[Paper Note] Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning
本文提出了meta-learning的算法,基于
梯度方向
调整权重。具体做法是需要保证获得一个足够干净的小样本数据集,每经过一轮batch大小
Jemary_
·
2023-01-01 14:20
Paper
Reading
人工智能③——梯度下降与一元线性回归
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
和云秘密谈话
·
2022-12-31 17:44
人工智能
线性回归
算法
线性代数
多层神经网络 —— 梯度下降法的优化
驻点和鞍点梯度下降法是一种求解函数极值的方法,函数在某一点的梯度是一个向量,
梯度方向
为函数值变化最快的方向(也就是取得最大方向导数的方向)。
xuechanba
·
2022-12-31 09:16
笔记
神经网络
机器学习
深度学习
为什么负
梯度方向
是函数下降最快的方向
1.为什么负
梯度方向
是函数下降最快的方向f(x)f(\mathbf{x})f(x)是targetfunction,x0\mathbf{x}_0x0是startpoint。
小书生大侠客
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2022-12-30 21:39
workspace
数学
机器学习
OpenCV从入门到精通——角点特征点提取匹配算法
像素点附近区域像素无论是在
梯度方向
、还是在梯度幅值上都发生较大的变化。一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点;两条及两条以上边缘的交点;图像中梯度值和
梯度方向
的变化速率都很高的点;
小陈phd
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2022-12-30 03:14
python
Opencv
python
计算机视觉
cv
OpenCV—python 边缘检测(Canny)
_1138886114/article/details/82935839步骤:彩色图像转换为灰度图像(以灰度图或者单通道图读入)对图像进行高斯模糊(去噪)计算图像梯度,根据梯度计算图像边缘幅值与角度沿
梯度方向
进行非极大值抑制
滚雪球~
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2022-12-28 08:00
python
opencv
opencv
计算机视觉
python
python使用梯度下降方法实现线性回归算法_python实现线性回归梯度下降算法
查看数据分布)拆分正负数据集实现逻辑回归算法建立分类器设定阈值,根据阈值完成数据结果sigmoid:映射到概率的函数model:返回预测结果值cost:根据参数计算损失gradient:计算每个参数的
梯度方向
weixin_39608680
·
2022-12-28 07:18
python梯度下降法实现线性回归_梯度下降法实现线性回归(python手动实现+Tensorflow实现)...
1.2梯度下降法梯度下降法,简单来说,就是以一定的学习率$a$,或者说是步长,从当前位置,向
梯度方向
下降。从数学公式上来看:,即进行了一次梯度下降。其中学习率为,这个参数是十分重要的,若太小
weixin_39676034
·
2022-12-28 07:18
拉普拉斯Laplace算子和高斯二阶导核(LOG算子)和SIFT算法
边缘和
梯度方向
是垂直的。举个例子,下图就是用的y方向的偏导核,留下来的就是x方向的边缘散度:散度看是某一点是流入还是流出,所以照样是求三个方向的导数。啊,你这不和梯度一样了么?
Rolandxxx
·
2022-12-28 01:45
传统CV
算法
图像处理
Robotics: Computational Motion Planning(路径规划)笔记(完):人工势场法(Artificial Potential Fields)
我们讨论了基于采样的方法-PRM和RRT算法,在本章节中,我们将讨论人工势场法(ArtificialPotentialFields),这是另一种路径规划方法,主要思想就是在配置空间内构造一个平滑函数,机器人会根据函数的
梯度方向
向目标点移动
向南而行灬
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2022-12-27 11:58
Robotics课程学习
自动驾驶
人工智能
机器学习
神经网络参数梯度的计算方式
为什么这么说,因为方向导数=cos(\theta)×梯度,而\theta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。
陈纪建
·
2022-12-26 10:58
深度学习
深度学习
HOG特征+行人检测
通过计算与统计图像局部区域的
梯度方向
直方图来构成特征。边缘是图像颜色剧变的区域,在一副图像中,局部目标的表象与形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述,而梯度主要存在于存在于局部目标边缘的地方。
莳汻
·
2022-12-26 09:09
CV学习笔记
计算机视觉
opencv
cv
次梯度的理解
解决方法也很简单直观,选择[1,2]之间的一个数作为
梯度方向
,1,2分别是两条折线
Takoony
·
2022-12-25 19:49
ml
DIDL笔记(pytorch版)(十一)
文章目录前言AdaGrad算法代码RMSProp算法代码AdaDelta算法Adam算法补充前言已知梯度下降会因为不同维度收敛速度不同导致震荡幅度加大的问题,动量法提出当前
梯度方向
应充分考虑之前的
梯度方向
缓解了梯度震荡幅度大的问题
Alter__
·
2022-12-25 19:44
深度学习
深度学习
adagrad算法
RMSprop
Adadelta
Adam
DIDL1_基础优化算法
Batch_size总结梯度下降挑选一个初始值w0w_0w0重复迭代参数t=1,2,3wtw_twt等于上一个时刻wt−1w_t-1wt−1减去一个(学习率标量和损失函数关于wt−1w_t-1wt−1处的梯度)沿
梯度方向
将增加损失函数值学习率
Mafia.M.A
·
2022-12-25 19:12
深度学习
算法
深度学习
HOG+LBP+Haar
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,
年年_MomoRongme2
·
2022-12-25 18:31
图像检测
LBP
HOG
HOG
Haar
LBP
Hog SVM 车辆识别
首先引出Hog特征,Hog特征是
梯度方向
直方图,是一
LouYihang
·
2022-12-25 09:59
机器学习
hog
svm
车辆识别
行人检测
高等数学学习笔记——第七十讲——方向导数与梯度
(
梯度方向
)3.二元函数的偏导数反映了函数沿平行于坐标轴方向的变化率(注:下图中的偏导数应该是标反了)4.函数在一段有向距离上的平均变化率5.方向导数的定义(方向导数反映了函数在某点上沿某个方向的变化率
预见未来to50
·
2022-12-24 13:08
数学(高数
线代
概率论)
Foundation
python+OpenCv笔记(十六):边缘检测原理(Sobel算子原理、Laplacian算子原理、Canny边缘检测原理)
目录一、边缘检测原理二、Sobel检测算子原理三、Laplacian算子原理四、Canny边缘检测1.噪声去除(高斯滤波)2.计算图像的梯度与
梯度方向
3.非极大值抑制NMS4.双阈值筛选边界五、边缘检测示例及代码编写
ReadyGo!!!
·
2022-12-24 10:41
python+OpenCv
opencv
计算机视觉
python
梯度下降、牛顿法、高斯牛顿&L-M算法比较
梯度下降法梯度下降法是一种简洁直观的寻找极小值的迭代算法,它总是沿着负
梯度方向
进行搜索,直到梯度为0才收敛。它的迭代公式为:xk+1=xk−αf′(xk)\b
OORRANNGGE
·
2022-12-23 22:31
数值优化
基于Python的HOG+SVM行人识别
首先HOG就是
梯度方向
直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG),HOG特征是直接将图
YuriFan
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2022-12-23 07:53
机器学习
机器学习
Task04:HOG特征描述算子-行人检测
HOG+SVM的工作流程如下:1.首先对输入的图片进行预处理2.然后计算像素点的梯度特特性,包括梯度幅值和
梯度方向
。3.然后投票统计形成梯度直方图,然后对blocks进行no
Thor1
·
2022-12-22 17:40
opencv
【OpenCV学习笔记】6.边缘检测笔记
边缘检测大多是通过基于方向导数掩码(
梯度方向
导数)求卷积的方法。
Hoffen0128
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2022-12-21 21:48
OpenCV(C++)学习笔记
OpenCV
C++
Opencv(C++)笔记--Canny边缘检测算法
和博客2,算法主要步骤如下:①使用高斯模糊(高斯滤波)去除噪声;②进行灰度转换,转换为灰度图;③计算梯度,首先使用Sobel算子Gx和Gy分别计算Grad_x和Grad_y,接着计算梯度Grad_xy及
梯度方向
憨豆的小泰迪
·
2022-12-21 21:59
Opencv(C++)学习笔记
opencv
c++
计算机视觉
梯度下降、反向传播
梯度方向
:指向上升最快的那个方向,当取反的时候就是减小最快的方向。梯度可以将它当作一个向量
白小李
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2022-12-20 13:42
神经网络
机器学习
深度学习
计算机视觉入门
而计算机视觉也由诸如
梯度方向
直方图(Histogra
Shawn Chou
·
2022-12-19 18:50
【图像处理】 canny边缘检测和混合高斯背景建模算法GMM
canny边缘检测【数字图像处理P463】高斯滤波器平滑图像计算梯度幅值图像和角度图像(sobel算子、Prewitt等)非最大值抑制——去除粗边沿将当前像素的梯度强度与沿正负
梯度方向
上的两个像素的梯度强度进行比较
秋天的波
·
2022-12-19 11:58
计算机视觉
图像处理
算法
图像处理
直线检测论文(霍夫变换,LSD,DWP,L-CNN,AFM,HAWP,PPGNet,TP-LSD,M-LSD,LETR)
传统方法霍夫变换LSDLSD直线检测方法首先计算每个像素点的水平线(level-Line)角度,从而形成了一个水平线场,即单位矢量场,这里像素点的水平线角度就是该点
梯度方向
的垂直角度,如下图所示,而水平线场就是一个与图像中的
sakurabishop
·
2022-12-19 07:47
cnn
计算机视觉
深度学习
【机器视觉】Canny边缘检测MATLAB源码阅读
canny边缘检测算法中核心步骤的实现过程熟悉matlab的矩阵操作1、canny边缘检测(1)算法步骤将图像与二维高斯函数做卷积以消除噪声;对图像中的每个像素,计算其梯度的幅值和方向;非极大值抑制:根据
梯度方向
逍遥de鱼
·
2022-12-18 02:01
计算机视觉
matlab
人工智能
基于梯度下降的线性回归求解问题
大题思路:1)使用np.array将样本存到矩阵中2)定义函数hy用来求解每一次沿
梯度方向
下降后的th0,th1和th2。
clpython
·
2022-12-17 09:27
线性回归
python
机器学习
深度学习常见概念解析
2、梯度梯度下降:让损失函数沿着负
梯度方向
更新神经网络参数,使得损失函数不断减小,达到优化网络模型的目的。梯度下降方法有全局梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降,常用小批量梯度下降方法。
追猫人
·
2022-12-17 09:12
人工智能
深度学习
计算机视觉基础-图像处理(下)- Task04 学习笔记
HOG+SVM的工作流程如下:首先对输入的图片进行预处理,然后计算像素点的梯度特性,包括梯度幅值和
梯度方向
。然后投票统计形成梯度直方图,然后
Tralia~
·
2022-12-17 05:42
opencv
opencv
梯度提升树GBDT模型原理及spark ML实现
沿着损失函数负
梯度方向
迭代,使得损失函数越来越小,模型偏
辰星M
·
2022-12-16 11:24
机器学习算法
GBDT
Boost
spark
ML
NNDL 作业11:优化算法比较
NNDL作业11:优化算法比较1.编程实现下式,并观察特征2.观察
梯度方向
3.编写代码实现算法,并可视化轨迹4.分析上图,说明原理1.为什么SGD会走“之字形”?其它算法为什么会比较平滑?
叶雨柳光
·
2022-12-16 02:08
算法
python
全连接神经网络学习MNIST实现手写数字识别
步骤3(更新参数)将权重参数沿
梯度方向
进行微小更新。步骤4(重复)重复步骤
fakerth
·
2022-12-15 15:42
基于python的深度学习入门
深度学习
NNDL 作业11:优化算法比较
目录编辑1.编程实现图6-1,并观察特征2.观察
梯度方向
3.编写代码实现算法,并可视化轨迹4.分析上图,说明原理(选做)5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点(选做)6.Adam
_Gypsophila___
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2022-12-15 09:51
算法
python
NNDL 作业11:优化算法比较
目录1.编程实现图6-1,并观察特征2.观察
梯度方向
3.编写代码实现算法,并可视化轨迹4.分析上图,说明原理1.为什么SGD会走“之字形”?其它算法为什么会比较平滑?
uvuvuvw
·
2022-12-15 09:30
算法
python
开发语言
神经网络课程笔记-李沐教程
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方法两个重要的超参数批量大小和学习率improtrandom:random包主要用来生成随机数X=torch.normal
时--
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2022-12-15 08:51
毕设_神经网络
神经网络
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