梯度方向

cs231n-梯度下降及在线性分类器的应用

svmlossSoftmaxloss梯度检验mini-batch梯度下降如果学过最优化,那么就知道梯度下降法是最简单的一种函数求极小的方法,也成为最速下降法,过程如下,首先选取一个初始位置,计算当前位置下的函数的梯度,然后按照负梯度方向走一个步长的距离
zhixuhao·2022-11-20 15:33

图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like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。
NCHFGFB·2022-11-20 13:39

李沐-动手学深度学习-线性回归

基础优化算法：梯度下降步骤1：挑选一个初始值w0步骤2：重复迭代参数沿梯度方向将增加损失函数值学习率：步长的超参数学习率：不能太小：效率低；也不能太大：震荡没有下降；总结：梯度下降通过不断
啥都想学点的研究生·2022-11-20 03:22

【非线性最小二乘】梯度下降法，牛顿法、高斯-牛顿迭代法

假设f(x)是一座山，站在半山腰，往x方向走1米，高度上升0.4米，也就是说x方向上的偏导是0.4；往y方向走1米，高度上升0.3米，也就是说y方向上的偏导是0.3；这样梯度方向就是(0.4,0
wb790238030·2022-11-20 01:56

输入归一化、批量归一化(BN)与层归一化(LN)

以2维特征为例，特征取值不同会导致大多数位置的梯度方向并不是最优的搜索方向，当使用梯度下降法寻求最优解时，会导致需要很多次迭代才能收敛，如图(a)；当特征归一化后，梯度方向会近似为最优的搜索方向，如图(
淘淘图兔兔呀·2022-11-19 16:57

梯度下降实现一元线性回归[C++]

在函数表示的曲线上的一点，其梯度方向表示函数值上升最快的方向，由于在机器学习中的梯度是损失函数的梯度，因此我们想要损失函数最小，就要将参数往负梯度方向进行调整。
野生蘑菇菌·2022-11-19 14:17

最优化方法----有约束优化问题C++实现

问题描述在可行域内，沿着目标函数的负梯度方向移动；沿着被破坏的约束的梯度方向与目标函数梯度方向的和向量移动。
weixin_35338624·2022-11-17 13:14

Opencv学习笔记（二十九）图像特征提取

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
weixin_43170082·2022-11-16 18:19

AI 数学基础知识-方向导数与梯度、范数矩阵、SVD分解、PCA、凸函数

数分方向导数和梯度之后学梯度下降算法需要，考研时没学留下的坑，赶紧补下面又通过一个案例计算说明：梯度方向的方向导数=梯度的模线性代数a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=np.array
海星？海欣！·2022-11-14 13:10

python二元函数求导_用Excel和python实现二元函数梯度下降的人工智能,之用,excel,一元...

其中搜索方向是目标函数在当前位置的负梯度方向。因为这个方向是最快的下降方向。步长确定了沿着这个搜索方向下降的大
又可乐·2022-11-14 12:02

机器学习：梯度下降法超详细指南

机器学习：梯度下降法为什么需要梯度下降法为什么梯度方向是下降最快的反方向一阶导数偏导数方向导数梯度验证实现过程梯度下降法与最小二乘法的差异最小二乘法梯度下降法局限性学习率起始点为什么需要梯度下降法1.梯度下降法是迭代法的一种
HanZee·2022-11-14 11:27

数字图像处理练习题整理 (三)

根据梯度方向，对梯度幅值应用非极大值抑制（non-maximumsuppression）。应用双阈值（Double
PeakCrosser·2022-11-14 09:28

神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法

在神经网络的学习中，其中一个重要目的就是找到使损失函数的值尽可能小的参数，为了找到这个最优参数，我们使用梯度（导数）作为线索，沿着梯度方向来更新参数，并重复这个步骤，从而逐渐靠近最优参数，这个过程叫做随机梯度下降法
寅恪光潜·2022-11-12 17:40

我对BPNN的一些浅见

一个很直观的方法是令模型的参数在其梯度方向上改变（关于梯度与函数大小的关系大家可以参考高等数学相应章节）。所以切入点是要求每个参数的偏导
lc_lc2000·2022-11-12 17:34

pytorch问答

BP误差逆传播算法的核心其实就是误差最小化的过程，它的主要策略是负梯度方向的梯度下降算法，即设定参数的初始值，通过一个学习速率ηη和当前梯度，来逐渐
壮壮的小仙女呀·2022-11-12 15:17

cs231n笔记7—优化/正则化/学习迁移

最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数（因为梯度指向的是上升方向，但是我们通常希望最小化损失函数）。
kingsure001·2022-11-10 10:02

最优化方法：五、无约束最优化方法

1、最速下降法基本思路搜索方向总沿着f(X)f(X)在XkXk点的负梯度方向，因为在XkXk点的某个邻域内，该方向上目标函数下降最快。
寂风如雪·2022-10-31 18:45

[机器学习 ] 优化器optimizer

SGD：沿梯度方向更新SGD+momentum：沿速度方向更新，而不是沿梯度方向更新AdaGrad:除以梯度平方项。
lgy_keira·2022-10-30 11:07

python计算机视觉--局部图像描述子：Harris角点检测算法、SIFT算法(尺度不变特征变换)

角点检测算法1.1什么是角点特征：①轮廓之间的交点；②局部窗口沿任意方向移动，均产生明显变化的点；③图像局部曲率突变的点；④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；⑤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
蓝の影·2022-10-29 07:55

拉格朗日对偶问题

一、直观理解拉格朗日乘数法只有一个约束条件能发现，只有当目标函数f(x,y)的梯度方向和约束条件的梯度方向相反时，通过调整λ\lambdaλ才可以使拉格朗日函数对x和y的偏导为0有多个约束条件真正起贡献的梯度其实只有其中两个约束条件的梯度
VelvetQuilt·2022-10-27 09:13

计算机视觉-图像的SIFT特征（尺度空间）

与HOG在整幅图像上均匀地提取梯度方向统计特征不同，SIFT是一种局部特征，可在图像中检测出关键点，SIFT特征提取分为在图片上寻找关键点和
yiwenbin94·2022-10-17 07:33

OpenCV图像矫正

基本步骤：1）变为灰度图；2）Canny边缘检测：Canny算法的基本思想是寻找一张图片中灰度强度变化最强（梯度方向）的位置；3）使用OpenCV的findcontours()提取轮廓（一个轮廓对应一组点集
Butterfffly·2022-10-13 07:29

Canny边缘检测算法的原理与实现

数字图像处理》（中文第三版）P463~465讲解的比较清楚，主要就四个步骤：对图像进行高斯滤波(由于实际实现的时候使用Sobel计算梯度，Sobel具有滤波作用，所以实际的实现省略了高斯滤波)计算梯度大小和梯度方向对梯度
qianqing13579·2022-10-12 08:14

图像处理：推导Canny边缘检测算法

目录概述最优边缘检测算法实现的步骤1、灰度化与高斯滤波2、计算图像的梯度和梯度方向3、非极大值抑制4、双阈值筛选边缘5、利用滞后的边界跟踪6、在图像中跟踪边缘数学推导Opencv实现手写代码实现边缘检测定性分析参考文章出处概述
夏天是冰红茶·2022-10-12 08:12

深度学习 反向传播backward在 随机梯度下降中的运用

以最简单的神经网络为例损失函数损失函数为通过随机设定的w1和w2得出的y的近似值与真实y的差距随机梯度下降（SGD）通过此公式不断更新w使w靠近真实值为当前误差关于w的梯度，梯度方向为数值(Loss)增长最快的方向所以我们沿梯度反方向更新
大牛牛+·2022-09-27 18:19

【图像分类】基于matlab HOG+SVM图像分类识别【含Matlab源码 2141期】

设当前像素的梯度为[dx,dy],梯度向量的强度和角度分别为g和θ:通常梯度方向会取0°～180°的角度绝对值区间，无符号梯度方向直方图的优势在于效果更好。
海神之光·2022-09-24 13:34

深度学习入门之SGD随机梯度下降法

如式（6.1）所示，SGD是朝着梯度方向只前进一定距离的简单方法。现在，将SGD实现为一个Python类（为方便后面使用，将其实现为一个名为SGD的类
赵孝正·2022-09-22 22:06

python-opencv之边缘检测（cv2.Canny）

从这两张图像中，我们可以找到每个像素的边缘梯度和方向如下:注：梯度方向总是垂直于边
疯狂的蕉尼基·2022-09-19 17:34

spark(day05)

神经网络做误差反馈所以梯度下降法的应用比二乘法更广泛（因为二乘法只使用模型方程存在解析解的情况，而在生成环境的下的模型方程较为复杂，很多都是不存在解析解的)梯度的概念:梯度从几何意义上，就是函数变化最快的方向，如果沿着梯度方向
快乐咸鱼Y·2022-09-19 10:34

利用雅可比方法求线性方程组C语言_优化方法（一）

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。
weixin_39534149·2022-09-13 07:29

非凸函数上，随机梯度下降能否收敛？能，但有条件，且比凸函数收敛更难

在机器学习领域，我们经常会听到凸函数和非凸函数，简单来讲，凸函数指的是顺着梯度方向走，函数能得到最优解，大部分传统机器学习问题都是凸的。而非凸指的是顺着梯度方向走能够保
PaperWeekly·2022-08-26 07:13

李宏毅2020ML——P5-P7Gradient Decsent

在投影到二维坐标系中可视化的样子，图上的每一个点都是(θ1,θ2,loss)(\theta_1,\theta_2,loss)(θ1,θ2,loss)在该平面的投影红色箭头是指在(θ1,θ2)这点的梯度，梯度方向即箭头方向
小葵向前冲·2022-08-25 07:00

基于梯度方向的模板匹配加速

参考链接：知乎：没趣啊大神作者：没趣啊来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。代码见：meiqua/shape_based_matching2020.05.27:梯度响应图——针对无纹理目标的检测（论文翻译）2020.05.05:之前看issue里希望实现fusion来加速的朋友还蛮多的，于是最近参考Halide的思想简单实现了个tile-basedfusio
philosophia_OsO·2022-08-21 22:18

canny边缘检测 java_Canny边缘检测算子

2.梯度的模值大小提供了边缘的强度信息，梯度的方向提供了边缘趋势信息，因为梯度方向始终是垂直于边缘的方向。3.用有限差分进行梯度近似。
无知的人类在江湖·2022-08-21 11:29

机器学习总结（三）——梯度下降详解

每下降一步（或者叫“下山”一步），对应的点都会改变，所以对应的梯度方向也会改变。我们每次走一步，一步应该多大呢？步长应该小一些
时代&信念·2022-08-20 18:55

梯度下降与一元线性回归

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（因为在该方向上目标函数下降最快）方向导数：方向导数是在函数定义域的点对某一方向求导得到的导数。
weixin_64417453·2022-07-14 07:15

计算机视觉-图像局部描述符

Harris角点检测算法1.什么是角点局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化的点；图像局部曲率突变的点；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
hhc68·2022-07-12 08:43

亚像素级角点检测Opencv-cornerSubPix

角点位置特征：角点与边缘点的连线和边缘点的梯度方向垂直。如上图所示，假设一个起始角点q在实际亚像素角点附近。p点在q点附近的邻域中，若p点在均匀
马少爷·2022-07-07 18:55

SIFT图像匹配原理及python实现（源码实现及基于opencv实现）

这2张图上的特征点，在梯度值和梯度方向上是否一致呢？（2）opencv不提供单独
小火龙的马甲·2022-06-18 07:08

深度学习之优化器（优化算法）

前面讲过对SGD来说，最要命的是SGD可能会遇到“峡谷”和“鞍点”两种困境峡谷类似⼀个带有坡度的狭长小道，左右两侧是“峭壁”；在峡谷中，准确的梯度方向应该沿着坡的方向向下，但粗糙的梯度估计使其稍有偏离就撞向两侧的峭壁
小家带你学推荐·2022-06-08 07:45

总结整理之深度学习中的最优化方法

一、梯度下降法1.1标准梯度下降法（BatchGradientDescent）参数更新：其中：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
To_1_oT·2022-05-31 07:41

[转]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·2022-05-20 07:48

计算机视觉各种需要了解的知识大杂烩

而计算机视觉也由诸如梯度方向直方图（Histogra
梅津太郎·2022-04-21 07:50

计算机视觉入门 拜读

而计算机视觉也由诸如梯度方向直方图（Histogra
Daniel.Qin·2022-04-21 07:15

【网址合集】神经网络、深度学习知识点总结及面试题汇总

https://blog.csdn.net/qq_34896915/article/details/735650451、反向传播思想：计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度，根据梯度方向更新权值
曦瓜籽_想做海贼王的女人·2022-04-10 08:30

如何用python选择图像的特征区域_Python图像处理（二）局部图像描述字

①一阶导数（即灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点；②两条及两条以上边缘的交点；③图像中梯度值和梯度方向的
weixin_39812065·2022-04-05 07:00

opencv 学习笔记六 边缘检测

目前常用的边缘检测算法大多数是通过梯度方向导数求卷积的方法，常用的卷积算子有常用卷积算子：Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Scharr算子、canny边缘检测算法非常用卷积算子：
逐梦者-未来·2022-04-02 07:45

深度学习之优化器

1.SGD–随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）从数学知识可知，函数朝着梯度方向上升最快，梯度反方向下降最快。而在深度学习的目标
ufy·2022-04-01 07:43

Hog特征提取原理过程细节

-------1、图像预处理:包括伽马校正或灰度化2、计算每一个像素点的梯度值，得到梯度图（规模和原图大小一样）其中：水平梯度gx=30-20=10竖直梯度gy=64-32=32到此，梯度图以计算完成梯度方向的范围是
magic_shuang·2022-03-27 07:23

NMS（非极大值抑制）算法详解与示例

在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉，避免造成干扰。在三维关键点检测中也起到重要作用，筛选掉特征中非局部极值。
人狮子·2022-03-21 07:19
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