梯度直方图第11页

《速通机器学习》- 经典分类模型

由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络（误差反传网络）实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度及PPO算法策略梯度PolicyGradient基础知识策略梯度的计算细节TipsTip1：AddaBaselineTip2：AssignSuitableCredit策略梯度优化的技巧Reinforce

wield_jjz·2024-01-25 14:03

强化学习--梯度策略

强化学习强化学习--梯度策略强化学习1Keywords2Questions1Keywordspolicy（策略）：每一个actor中会有对应的策略，这个策略决定了actor的行为。

无盐薯片·2024-01-25 14:02

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_

爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

matlab数字图像处理初级入门

whosA查看A的信息，如下；输入A，回车，查看A的数据；这是图像包含的数据；imshow，显示图像；精简版不支持；figure，新开一个窗口；可以在新窗口显示图像；但精简版不支持imshow；画图像直方图

bcbobo21cn·2024-01-25 14:28

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经

十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例

weixin_30492601·2024-01-25 08:22

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

14- OpenCV：像素重映射和直方图相关处理

目录一、像素重映射1、像素重映射的含义2、应用场景3、相关的API（例子演示）二、直方图1、直方图的介绍2、直方图均衡化3、直方图计算4、直方图比较5、直方图反向投影一、像素重映射1、像素重映射的含义像素重映射

Ivy_belief·2024-01-25 07:19

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

深度学习中RGB影像图的直方图均衡化python代码and对图片中指定部分做基于掩模的特定区域直方图均衡化

深度学习很重要的预处理步骤就是需要对做直方图均衡化其中主要分成灰度图以及RGB图的直方图均衡化这俩的方法和代码不同想要去看具体原理的朋友可以查看下面这篇博客的内容写的很详细颜色直方图均衡化(https:

Laney_Midory·2024-01-25 07:21

机器学习 | 掌握Matplotlib的可视化图表操作

它可以制作多种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、3D图形等。以渐进、交互式方式实现数据可视化。

亦世凡华、·2024-01-25 07:48

土堆学习笔记——P28完整的模型训练套路（二）

下面的都在某一轮训练里例如，他们都在foriinrange(epoch):里面，具体看上一节代码#测试步骤开始total_test_loss=0withtorch.no_grad():#取消梯度，不调优

Whalawhala·2024-01-24 23:35

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

Manipulating Federated Recommender Systems: Poisoning with Synthetic Users and Its Countermeasures

请概述每个章节的主要内容介绍：本文研究了联邦推荐系统（FedRecs）面临的数据投毒和梯度投毒攻击威胁，并提出了相应的防御方法。

jieHeEternity·2024-01-24 20:03

多目标loss平衡和多目标融合推理

couldn·2024-01-24 17:26

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices

在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

使用GradCAM 使用用于脑肿瘤分类的脑 MRI 扫描数据分类-含理论与源码

GradCAM是梯度加权类激活映射的缩写，是计算机视觉和神经网络可解释性方面的重大突破。随着人工智能和机器学习系统，特别是卷积神经网络(CNN)，越来越多地融入技术和日常生活的各

TD程序员·2024-01-24 15:26

【R>>Mfuzz】时间序列分析

常用分析方法：Mfuzz包Java版的STEM（≤8个梯度）下面就来学习下R包-Mfuzz1.软件安装BiocManager::install('Mfuzz',a

高大石头·2024-01-24 14:30

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f(x)的误差和E(θ)函数，可以变成通用的函数形式，从而E(θ)只需要关注其参数θ0,θ1...的不同，而找到其最小值1.4调整参数θ0，θ1...，试图找到f(x)的误差和函数E(θ)的最小

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。

如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

12- OpenCV：算子(Sobel和Laplance) 和Canny边缘检测详解

Laplance算子1、理论2、API使用（代码例子）三、Canny边缘检测1、Canny算法介绍2、API使用（代码例子）一、Sobel算子1、卷积应用-图像边缘提取在这个红点变化最大，变化率很高的，梯度也是最陡

Ivy_belief·2024-01-24 12:12

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

1.2集成学习的优势1.3集成学习的分类2.XGBoost与其他集成学习算法的关系2.1XGBoost的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用

theskylife·2024-01-24 11:34

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

相比于传统的RNN，LSTM引入了记忆单元（memorycell）和门控机制（gatemechanism），以解决传统RNN中的梯度消失

heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习13——Actor-Critic算法

Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的优点，我们将其分为两部分，Actor（策略网络）和Critic（价值网络）Actor与环境交互，在Critic价值函数的指导下使用策略梯度学习好的策略

beiketaoerge·2024-01-24 06:40

工程师每日刷题 -3

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构3、编程基础1、深度学习问题：深度学习梯度消失与梯度爆炸现象，如何处理？

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

4.4 使用曲线命令修复图像色偏问题 [Ps教程]

[曲线]窗口中部，是一条呈对角的调节线，调节线的背面，是用作调整图像基本色调的直观参考：直方图。首先尝试一下系统预设的几种曲线。image5.点击选择[增强对比度

互动教程网·2024-01-24 06:54

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。

@@老胡·2024-01-24 06:26

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点，可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如

migugu·2024-01-24 04:17

Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行梯度下降探索学习率learningratealpha对梯度下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高梯度下降的性能

gravity_w·2024-01-24 04:10

复现NAS with RL时pytorch的相关问题

optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个操作，它用于清零所有被优化变量（通常是模型的参数）的梯度。

ThreeS_tones·2024-01-24 02:38

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

AI 筛选电池材料，广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的机器学习算法模型

作者：田小幺编辑：李宝珠，三羊封面图来源：摄图网广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强(XGBoost)算法的机器学习模型，可用于P-SOC空气电极的筛选。新能源现在有多火？

HyperAI超神经·2024-01-24 00:04

1. Matplotlib的Figure基础概念

其灵活性和强大的功能使得用户能够轻松创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、直方图、饼图等。Matplotlib的设计目标是使得用户能够轻松创建出版质量的图表，并能够在各种平台上实现高质量的图形输出。

甜美的江·2024-01-23 23:20

1979-A threshold selection method from gray-level histograms

该论文提出了一种基于图像灰度直方图的阈值化方法，计算简单，且不受图像亮度和对比度的影响，被称为阈值分割领域的最佳算法之一。以下称Otsu法。2算法原理假设原始图像的最大灰度级为LLL，第ii

是聪聪黄吖·2024-01-23 23:42

深度学习笔记：灾难性遗忘

这种现象尤其在所谓的“连续学习”（continuouslearning）或“增量学习”（incrementallearning）场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

学习：StatQuest-正态分布

前言：正态分布是我们常用的分布之一，其实也是可以用直方图模拟出来的。

小潤澤·2024-01-23 20:32

自适应均衡化图片

不会损失图像细节代码介绍核心代码:创建CLAHE对象cv2.createCLAHE(clipLimit,tileGridSize)clipLimit：颜色对比度的阈值，可选项，默认值8titleGridSize：局部直方图均衡化的模板

zhuyua·2024-01-23 16:59

Opencv中cv2.calcHist的mask的使用方法

引入我们用来画直方图函数:cv2.calcHist([img],[0],mask,[256],[0,256])有一个mask属性.我们应该如何去使用它呢,以及他的作用是什么mask顾名思义就是一个遮罩层

zhuyua·2024-01-23 16:57

生成式人工智能研究焦点：揭秘基于扩散的模型

采样生成图像的设计选择以更少的步骤理顺流程在低噪音水平下步骤高阶求解器可实现更准确的步骤训练降噪器的设计选择网络友好的数值大小预测图像与噪声均衡噪声水平上的梯度反馈幅度分配培训工作随着互联网规模的数据，

扫地的小何尚·2024-01-23 14:59

【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环

训练模型是一个迭代过程；在每次迭代中，模型都会对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集相对于其参数的导数的误差（如我们在上一节中看到的），并使用梯度下降优化这些参数。有关此过程的

冰雪storm·2024-01-23 10:44

初识人工智能，一文读懂梯度消失和梯度爆炸的知识文集(2)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-01-23 09:09

python判断图片相似度_opencv+python用直方图进行相似度判断、对比

直方图作为一种常用的方法，经常用在数据分析和图片处理过程，采用直方图对比图片相似性，简单明了直观。

weixin_39610366·2024-01-23 08:25

【Python OpenCV】图像直方图 calcHist方法 equalizeHist方法

【PythonOpenCV】图像直方图calcHist方法equalizeHist方法（一）图像直方图图像的构成是有像素点构成的，每个像素点的值代表着该点的颜色（灰度图或者彩色图）。

qq_41895190·2024-01-23 08:23

如何使用python opencv比较直方图的三种方法

从一组图像中提取了颜色直方图，但是，将如何比较它们的相似性呢？下面将展示使用pythonopencv比较直方图的三种不同的方法。

Abc2149·2024-01-23 08:52

Python OpenCV6：OpenCV 直方图

1.图像直方图图像直方图是一种用于表示数字图像中亮度分布的方法，绘制了图像中每个亮度值对应的像素数。在这个直方图中，横坐标左侧是较暗的区域，右侧是较亮的区域。

ZhaoXiangmoStu·2024-01-23 08:21

python opencv 图片缺陷检测（讲解直方图以及相关系数对比法）

一、利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测（方法简单）二、步骤（完整代码见最后）2.1灰度转换（将原图和要检测对比的图分开灰度化）灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较img

AAI机器之心·2024-01-23 08:18

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