梯度直方图第12页

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

前向传播1.数据流动：输入到输出2.加权和与激活3.示例：简单网络的前向传播四、损失函数与性能评估1.损失函数的定义与重要性2.常见的损失函数类型3.评估模型性能的指标4.性能评估的实际应用五、反向传播与梯度下降

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

彩色图像处理之彩色图像直方图处理的python实现——数字图像处理

彩色图像的直方图处理是一种重要的图像处理技术，用于改善图像的视觉效果，增强图像的对比度，或为后续的图像处理任务（如图像分割、特征提取）做准备。

筱筱西雨·2024-01-23 07:03

优化算法--李沐

目录1.1梯度下降1.2随机梯度下降1.3小批量随机梯度下降1.4冲量法1.5Adam损失值也就是预测值与真实值之间的差值是f(x)，x是所有超参数组成的一条向量，c是可以限制的，比如说权重大于等于0。

sendmeasong_ying·2024-01-23 06:27

OpenCV书签 #直方图算法的原理与相似图片搜索实验

1.介绍直方图算法（ImageHistogramAlgorithm）通过统计图像中各个颜色值的分布情况来提供关于图像颜色特征的信息，它可以用来衡量两张图片在颜色分布上的相似度，进而可以用来进行图像相似度的比较

有时有味·2024-01-23 06:13

opencv#24 图像直方图绘制

直方图统计对图像中所有像素值进行统计，并绘制一个能够表示这个图像中每个像素所出现次数的直方图。通过统计得到的图像直方图，我们可以得到一些图像中的性质。

许嘘嘘·2024-01-23 06:36

opencv#25 直方图均衡化

本节将介绍如何根据图像的直方图对图像的亮度进行调整。也就是均衡化。

许嘘嘘·2024-01-23 06:36

零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归

木舟笔记·2024-01-23 04:32

牛客周赛 Round 17 解题报告 | 珂学家 | 枚举贪心 + 二分最短路

T3如果尝试增量差值最小的最大梯度去贪心的话，会失败，需要切换思路。

珂朵莉MM·2024-01-23 04:02

一文让你由浅入深的理解Transform模型

在这里我自己总结出了几点：1、难解释性，神经网络的一个通病，做出来的好坏都比较难解释，2、梯度消失和梯度爆炸的问题。3、LSTM只能串行计算，不能并行，因为它是一个时序

lhz泽少·2024-01-23 03:06

李沐深度学习-多层感知机从零开始

梯度的产生是由于反向传播，在自定义从零开始编写代码时，第一次反向传播前应该对params参数的梯度进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append

大小猫吃猫饼干·2024-01-23 02:16

LSTM解读

LSTM通过使用门控单元来控制信息的流动，从而解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM的核心是三个门：输入门、遗忘门和输出门。

搬砖人NO17·2024-01-23 01:41

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

记一次多平台免杀PHP木马的制作过程

掘金文章目录前言声明绕过情况使用方法运行环境绕过点介绍技术原理讲解变量传值覆盖模块代码执行阻断模块InazumaPuzzle程序锁定器PerlinNoise危险函数生成与执行类构造函数基于时间的随机值生成器排列表生成器梯度表生成器埋有后门的柏林噪声生成器柏林噪声显示器程序主干参考资料前言最开始萌生出写免杀

御坂19008号·2024-01-23 00:47

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)

线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点III.狗腿法的原理1.狗腿法的构建2.狗腿法的优化说明3.狗腿法的插值权重IV.狗腿法的流程1.狗腿法的信赖域控制2.狗腿法的停止条件条件一.梯度不再下降条件二

wzf@robotics_notes·2024-01-22 15:52

CVPR 2023: Analyzing and Diagnosing Pose Estimation With Attributions

梯度基于归因方法的技术可视化输入中影响模型预测的区域，提供其推理过程的见解。表示学习：这个研究领域围绕

结构化文摘·2024-01-22 14:00

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。

uncle_ll·2024-01-22 13:45

Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification

现有的verbalizer大多由人工构建或者基于梯度下降进行搜索得到，不足在于标签词的覆盖范围小、存在

Navajo_c·2024-01-22 12:23

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图

蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

深度学习记录--RMSprop均方根

RMSprop(rootmeansquareprop)减缓纵轴方向学习速度，加快横轴方向学习速度，从而加速梯度下降方法：原理：不妨以b为纵轴，w为横轴(横纵轴可能会不同，因为是多维量)为了让w梯度下降更快

蹲家宅宅·2024-01-22 10:42

深度学习记录--Momentum gradient descent

Momentumgradientdescent正常的梯度下降无法使用更大的学习率，因为学习率过大可能导致偏离函数范围，这种上下波动导致学习率无法得到提高，速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动，同时加快速率

蹲家宅宅·2024-01-22 10:11

Transformer and Pretrain Language Models3-3

注意力机制的出发点首先就是为了解决信息瓶颈问题而存在的，这样我们通过注意力机制decoder端在每次生成的时候，都可以直接关注到encoder端所有位置的信息，信息瓶颈的问题就可以有效地解决了2、注意力机制同样很有效地缓解了RNN中的梯度消失的问题

ringthebell·2024-01-22 10:33

【Deepspeed-DeepSpeedZeroOptimizer-01】ZeRO源码精读01：DeepSpeedZeroOptimizer（ZeRO-1，ZeRO-2）

ZeRO-1，分区优化器状态ZeRO-2，在1的基础上分区梯度至于为什么没有把ZeRO-3一起写，暂时不清楚Deepspeed团队的设计，ZeRO3是在一个单独的文件中的，我们将

陈超帅·2024-01-22 10:30

基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测

download/abc991835105/88768314效果图结果分析展望参考论文背影碳排放越来越受到重视，预测是一种比较难的预测，随机性比较大，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆炸的问

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-22 07:59

深度强化学习Task2：策略梯度算法

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第二次任务的笔记【教程地址】文章目录基于价值算法和基于策略算法的比较策略梯度算法策略梯度算法的直观理解策略梯度算法REINFORCE算法基于平稳分布的策略梯度算法

卡拉比丘流形·2024-01-22 07:16

JoyRL策略梯度

与基于价值的算法（包括DQN等算法）不同，这类算法直接对策略本身进行近似优化。在这种情况下，我们可以将策略描述成一个带有参数θ的连续函数，该函数将某个状态作为输入，输出的不再是某个确定性的离散动作，而是对应的动作概率分布，通常用表示，称作随机性策略9.1基于价值算法的缺点无法表示连续动作。由于DQN等算法是通过学习状态和动作的价值函数来间接指导策略的，因此它们只能处理离散动作空间的问题，无法表示连

__如果·2024-01-22 05:00

联合分布直方图（python

目录1.代码：2.效果：小结：1.代码：importpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassns#读入数据file=r'123.xlsx'sheet='test'#标题名称xlabel='供订比'ylabel='订货量'data=pd.read_excel(file,sheet_name=sheet)#处理中文乱码plt.r

天玑y·2024-01-21 23:33

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。

jenye_·2024-01-21 22:01

计算机图像处理之空域滤波增强（图像平滑+图像锐化）

文章目录空间滤波基础模板卷积计算二维离散卷积图像平滑加权平均模板操作注意并行处理特点串行处理特点中值滤波法多图像平均法图像锐化一阶微分和二阶微分的区别图像细节的灰度变化特性图像细节的灰度变化微分特性拉普拉斯锐化锐化模板设计特点空域图像线性滤波技术综合实例常见的梯度算子例题后期处理水平浮雕效果水平边缘的提取效果几种一阶锐化方法的效果比较非锐化滤波高频增强滤波

空LA·2024-01-21 20:26

Improving Deep Neural Network学习笔记

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、

佳雨初林·2024-01-21 17:42

Batch Normalisation

在隐藏层将数据进行标准化，能够加快收敛速度，更解决了深层网络中“梯度弥散”的问题，使得深层网络模型更加容易和稳定。

Mr_Stark的小提莫·2024-01-21 17:27

6、梯度提升XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

XGBoost梯度提升结构化数据最精确的建模技术。在本节课中，我们将学习如何使用梯度增强来构建和优化模型。这种方法在Kaggle的许多竞争中占据主导地位，并在各种数据集上获得了最先进的结果。

AI算法蒋同学·2024-01-21 15:33

Matplotlib Mastery: 从基础到高级的数据可视化指南【第30篇—python：数据可视化】

Matplotlib:强大的数据可视化工具1.基础1.1安装Matplotlib1.2创建第一个简单的图表1.3图表的基本组件：标题、轴标签、图例2.常见图表类型2.1折线图2.2散点图2.3条形图2.4直方图

一见已难忘·2024-01-21 14:46

深度学习中的优化算法

第t时刻的梯度为g_t,一阶动量为m_t,二阶动量为v_t,更新步长为n_t，则有：SGD首先看看SGD，在SGD中没有动量，即m_t=g_t,v_t=I。

小蛋子·2024-01-21 14:27

循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU

下面是LSTM的内部结构图LSTM为了改善梯度消失，引入了一种特殊的存储单元，该存储

Algorithm_Engineer_·2024-01-21 13:52

数字图像处理期末速成笔记

目录一、基础知识二、相邻像素间基本关系三、图像增强方法1、直方图求解2、直方图均衡化3、直方图规定化4、图像平滑5、邻域平均法（线性）6、中值滤波法（分线性）7、中值滤波与领域平均的异同8、4-邻域平滑法

我先去打把游戏先·2024-01-21 13:43

计算机二级Python基本排序题-序号44（补充）

','hello','world','flowers'}n=0forwordinstrings:ifword.islower():n+=1print(n)2.根据列表中保存的数据采用turtle库画图直方图

—Miss. Z—·2024-01-21 11:42

GRU门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）

GRU神经网络简介GRU由Cho等人于2014年提出，旨在解决标准RNN在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题。与传

沅_Yuan·2024-01-21 10:42

pytorch（二）梯度下降算法

文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候，一开始并不知道w的最优值是什么，可以使用一个随机值来作为w的初始值，使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲

@@老胡·2024-01-21 08:02

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

文章目录训练机器要有正确的方向凸函数确保有最小损失点梯度下降的实现学习速率也很重要训练机器要有正确的方向所谓训练机器，也称拟合的过程，也就是确定模型内部参数的过程。

you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

cs231n assignment1——SVM

CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化

柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

【机器学习300问】13、学习率曲线有什么作用？

学习率是优化算法中的一个重要超参数，它决定了模型在梯度下降过程中权重更新的步伐大小。如果学习率设置得过高，可能会导致训练过程跳过最优解，甚至发散

小oo呆·2024-01-21 06:45

VB实现自动生成统计图表

使用对象需要统计出各种直方图、饼图、趋势图需要的人员。功能概述1.自动选择表格，自动化生成统计图表。

测试帮日记·2024-01-20 23:12

机器学习第十八周周报

机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的梯度下降法，梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数

JerryC1999·2024-01-20 22:17

(202401)深度强化学习基础2：策略梯度

文章目录前言策略梯度1基于价值算法的缺点2策略梯度算法3REINFORCE算法本章小结前言感谢Datawhale成员的开源本次学习内容的文档地址为第九章策略梯度策略梯度这个章节会开始介绍基于策略梯度的算法

早上真好·2024-01-20 22:27

速卖通平台自营销活动

并且还要设置活动的梯度，满多少才能够达到店铺的活动，梯度可以不止一个。店铺cod

深度链夏天·2024-01-20 21:58

Halcon基于形状的模板匹配

Halcon基于形状的模板匹配基于形状的模板匹配，也称为基于边缘方向梯度的匹配，是一种最常用也最前沿的模板匹配算法。

electrical1024·2024-01-20 17:18

Datawhale 强化学习笔记(二）马尔可夫过程，DQN 算法

文章目录参考马尔可夫过程DQN算法（DeepQ-Network）如何用神经网络来近似Q函数如何用梯度下降的方式更新网络参数强化学习vs深度学习提高训练稳定性的技巧经验回放目标网络代码实战DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQN

RessCris·2024-01-20 17:54

CT与核磁科普

MRI是把人体放置在一个强大的磁场中，通过射频脉冲激发人体内氢质子，发生核磁共振，然后接受质子发出的核磁共振信号，经过梯度场三个方向的定位，再经过计算机的运算，构成各方位的图像。CT由于X线

笑笑2018·2024-01-20 16:04

数字图像处理

表示色调，s饱和度，l表示亮度，色调和饱和度2.RGB彩色模型：r红色，g绿色，b蓝色，对应的是xyz轴，每个为8比特，用24比特表示全彩色图像3.边缘检测中抗噪性能应该为：Canny算子>一阶算子（梯度算子

爱学习的机器小冉·2024-01-20 12:45

大模型学习笔记06——模型训练

计算单向上下文embedding，一次生成一个tokenencoder-only（BERT）：计算双向上下文embeddingencoder-decoder（T5）：编码输入，解码输出2、优化算法随机梯度下降

等风来随风飘·2024-01-20 11:34

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