梯度直方图

Train/Dev/Test sets的比例选择；防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout；梯度消失和梯度爆炸的概念和危害；梯度初始化；梯度检查

Train/Dev/Testsets的比例选择一般地，我们将所有的样本数据分成三个部分：Train/Dev/Testsets。Trainsets用来训练你的算法模型；Devsets用来验证不同算法的表现情况，从中选择最好的算法模型；Testsets用来测试最好算法的实际表现，作为该算法的无偏估计。在样本数量不是很大的情况下，例如100,1000,10000：常设置Trainsets和Testset
stay or leave·2024-01-16 02:01

数字图像处理及matlab实现第三版相关概念总结

目录前言一、图像处理基础1.概述2.数字图像处理的基础3.图像基本运算4.图像变换二、图像处理技术5.图像增强5.1基于直方图处理的图像增强5.1.1直方图的均衡化5.1.2直方图的规定化5.2空间域滤波增强
linqwer1·2024-01-16 01:32

科研绘图（六）散点图矩阵

在您上传的图像中，这些是密度图，也可以是直方图或箱线图。它们提供了变量自
BZD数模社·2024-01-15 20:20

德思特干货丨如何使用SBench6软件对数字化仪采集信号进行处理？（二）——平均运算功能

上一篇文章介绍了了德思特SBench6为板卡式数字化仪提供的波形算术运算及直方图功能。本章将继续为大家SBench6的平均运算功能。前文回顾：https
虹科电子科技·2024-01-15 15:06

逻辑回归（解决分类问题）

逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计，从而得到一个可以用于分类的模型。一、逻辑回归入门在分类肿瘤的例子中，我们将肿瘤分为恶性肿瘤
Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

【Python数据可视化】matplotlib之设置子图：绘制子图、子图共享x轴坐标

文章传送门Python数据可视化matplotlib之绘制常用图形：折线图、柱状图（条形图）、饼图和直方图matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值
小邓在森林·2024-01-15 11:34

【Python数据可视化】matplotlib之绘制高级图形：散点图、热力图、等值线图、极坐标图

文章传送门Python数据可视化matplotlib之绘制常用图形：折线图、柱状图（条形图）、饼图和直方图matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值
小邓在森林·2024-01-15 11:34

【Python数据可视化】matplotlib之绘制常用图形：折线图、柱状图（条形图）、饼图和直方图

文章传送门Python数据可视化matplotlib之绘制常用图形：折线图、柱状图（条形图）、饼图和直方图matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值
小邓在森林·2024-01-15 11:33

【Python数据可视化】matplotlib之增加图形内容：设置图例、设置中文标题、设置网格效果

文章传送门Python数据可视化matplotlib之绘制常用图形：折线图、柱状图（条形图）、饼图和直方图matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值
小邓在森林·2024-01-15 11:33

【Python数据可视化】matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值

文章传送门Python数据可视化matplotlib之绘制常用图形：折线图、柱状图（条形图）、饼图和直方图matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值
小邓在森林·2024-01-15 11:03

【Python数据可视化】matplotlib之绘制三维图形：三维散点图、三维柱状图、三维曲面图

文章传送门Python数据可视化matplotlib之绘制常用图形：折线图、柱状图（条形图）、饼图和直方图matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值
小邓在森林·2024-01-15 11:02

论文精读:GHM:Gradient Harmonized Single-stage Detector

在这项工作中，我们首先指出，这两个不协调的本质影响可以用梯度来总结。此外，我们提出了一种新的梯度协调机制(GHM)来作为不协调的对冲。
樱花的浪漫·2024-01-15 09:21

geemap学习笔记045：单波段图像梯度计算

前言求图像的梯度，一般是指在灰度图像或者彩⾊图像上的操作。数字图像是离散的点值谱，也可以叫⼆维离散函数。图像的梯度就是这个⼆维离散函数的求导。
静观云起·2024-01-15 09:51

geemap学习笔记047：边缘检测

计算提取水平和垂直方向的一阶导数值并计算梯度幅值，较小幅度的梯度则会被抑制。1导入库并显示地图importeeimportgee
静观云起·2024-01-15 09:42

PyTorch中的AOTAutograd、PrimTorch和TorchInductor

这是一种新的自动微分方法，它在编译时而不是运行时计算梯度。这使得它可以更有效地处理大型计算图。
NLP工程化·2024-01-15 08:27

机器学习---xgboost算法

1.xgboost算法原理XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost
三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:49

【数据预处理】什么时候需要数据归一化？

数据标准化作用：模型求解需要，归一化可以加快梯度下降的速度，即模型收敛速度。无量纲化避免数值问题，避免因过大或过小的异常值引发的数值问题，去除奇异样本数据导致的不良影响。
dataloading·2024-01-15 07:13

【论文绘图】连续单变量

直方图下面讲解用seaborn绘制分布图。seaborn中的displot和histplot是一样的底层代码。
__心似大海__·2024-01-15 07:40

统计学-R语言-4.3

文章目录前言直方图茎叶图箱线图练习前言本篇介绍的是数值型数据怎么进行数据可视化，本篇介绍的有直方图、茎叶图、箱线图。
柔雾·2024-01-15 06:17

大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程

二、深度学习与梯度消失问题梯度消失问题定义为什么会出现梯度消失？激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（ResidualBlocks）基础残差块的核心思想结构组成残差块
星川皆无恙·2024-01-15 06:14

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。
下一个拐角%·2024-01-14 22:02

二维泊松方程求解-SIP-最速下降法-共轭梯度

1.直接解法：LU分解在前面的内容中曾经提到，使用有限差分或有限体积法通过隐式离散得到的求解形式，其中为系数矩阵。在一定条件下，能够通过因式分解为，其中为下三角矩阵，为上三角矩阵。这样的分解方式在高斯消元中十分有用，对的求解可分为以下两步2.迭代法：incompleteLUdecomposition如果存在一个与近似的矩阵，对做LU分解，我们把这样的步骤称为的不完全LU分解，ILU，即其中为小量。
CFD_Tyro·2024-01-14 20:23

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时，会用到一种基础方法即梯度下降法基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi
_int_me·2024-01-14 20:13

Microsoft Excel 直方图

MicrosoftExcel直方图1.数据示例2.打开EXCEL3.settings4.单击直方图柱，右键“添加数据标签”References1.数据示例2.打开EXCEL数据->数据分析->直方图3.
Yongqiang Cheng·2024-01-14 19:42

史诗级干货长文--Logistic回归

Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。
SQingL·2024-01-14 18:06

相关滤波

所以kcf不仅可以用闭式解求解，也可以用梯度下降求解。kcf中α迭代也是用0.05的系数，很类似学习率这个东西。kcf本身的所谓缺点：边缘效应完全是由于求解需要用傅立叶变换才导致的。
AI视觉网奇·2024-01-14 18:05

深度学习面试题

（2）梯度消失、梯度爆炸梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的，最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小
AI信仰者·2024-01-14 17:35

DDPG算法

其本质为深度网络+确定策略梯度(DeterministicPolicyGradient,DPG)，之所以叫确定策略梯度，是因为与之前的动作网络不同，其动作网络输出的是一个确定的动作而不是动作概率。
LENG_Lingliang·2024-01-14 16:06

AIGC实战——WGAN(Wasserstein GAN)

AIGC实战——WGAN0.前言1.WGAN-GP1.1Wasserstein损失1.2Lipschitz约束1.3强制Lipschitz约束1.4梯度惩罚损失1.5训练WGAN-GP2.GAN与WGAN-GP
盼小辉丶·2024-01-14 13:45

“有目的地阅读”单元教学点滴思考

本单元对“有目的地阅读”进行了有层次、有梯度的安排。《竹节人》通过学习提示，安排了三个不同的学习任务，引导学生体会阅读同一篇文章，目的不同，关注的内容、采用的阅读方法也会不同。
菡萏123·2024-01-14 13:38

03 - Data Processing 数据操作

然而，tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使tensor更加适合深度学习。
洛八斗·2024-01-14 12:42

相比于rnn, lstm有什么优势

相对于常规的循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM）具有以下优势：处理长期依赖性：LSTM通过引入记忆单元和门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:35

机器学习——向量化

对应的C++的向量化例子：线性回归算法梯度下降的更新规则的向量化梯度下降确定θ参数时，需要同时对所有的θ进行更新，θ的方程如上图所示，一般编程时可能需要写for循环，对所有的θ进行处理，如果是向量化的形式
BioLearner·2024-01-14 09:40

李沐 《动手学深度学习》预备知识 线性代数与微积分

动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理文章目录系列文章目录一、线性代数（一）标量、向量、矩阵、张量（二）张量运算的基本性质（三）降维（四）点积（五）矩阵向量积、矩阵乘法（六）范数二、微积分（导数、偏导数、梯度
丁希希哇·2024-01-14 07:52

浅谈统编小学语文教科书普通单元中语文要素的梯度落实

今天聆听了教研室关于统编教材普通单元的讲解内容，本次以五年级下册第二单元古典名著为例。我特意找来了五下的语文书研读了一番，先看看单元语文要求，1.初步学习阅读古典名著的方法；2.学习写读后感。本单元有四篇课文，两篇精读课文和两篇略读课文，《草船借箭》、《景阳冈》、《猴王出世》、《红楼春趣》。第一节课老师从课后练习题中提炼学习目标，整节课根据两个学习目标依次推进学习进程，1.能通过描写人物言行的关键
王老师和她的孩子们·2024-01-14 07:45

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 线性回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分目录系列文章一、线性回归（一）线性回归的基本元素（二）随机梯度下降（三）矢量化加速（实例化说明）（四
丁希希哇·2024-01-14 06:01

[OpenCV+VS2015]中值滤波、快速中值滤波和OpenCV中API中值滤波

快速中值滤波和OpenCV中API中值滤波上课老师没有详细讲，自己查阅了一下然后做了点程序验证一下目录[OpenCV+VS2015]中值滤波、快速中值滤波和OpenCV中API中值滤波中值滤波快速中值滤波直方图快速中值滤波过程
だが，断る·2024-01-14 05:56

tf.Summary用法

2、tf.summary.histogram用来显示直方图信息，其格式为：tf.summary.hist
求索_700e·2024-01-14 03:46

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

深度学习笔记（三）——NN网络基础概念（神经元模型，梯度下降，反向传播，张量处理）

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图部分引用自北京大学机器学习公开课人工智能算法的主流分类首先明白一个概念，广义上的人工智能算法并不是只有MachineLearning或DeepLearning，而是一个相对的，能够使用计算机模拟人类智能在一定场景下自动实现一些功能。所以系统控制论中的很多最优控制算法同样可以称之为智能算法
絮沫·2024-01-14 00:39

权值初始化

一、梯度消失与爆炸在神经网络中，梯度消失和梯度爆炸是训练过程中常见的问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐变小，导致较远处的层对参数的更新影响较小甚至无法更新。
-恰饭第一名-·2024-01-13 23:11

Halcon滤波器sobel_amp算子

前者用于计算边缘的梯度，后者除了能表示梯度外，还能表示边缘的方向，本文主要介绍sobel_amp算子。下面以一个简单的例子说明
electrical1024·2024-01-13 21:26

自然语言处理持续更新

RNN为什么会梯度消失？RNN为什么会梯度爆炸？RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。
搬砖成就梦想·2024-01-13 21:35

三 (3.2 imgproc) 图像直方图

直方图均衡化—OpenCV2.3.2documentationhttp://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms
交大小丑·2024-01-13 21:23

Hog与形状匹配并肩而行

想到了hog，即梯度直方图，我们为了方便，只是用了梯度角度直方图，梯度幅值直方图没有使用，我们先看一下相互验证的效果：我们匹配结果是7度，针对学习模板，学习的梯度角度是多少呢？
工业机器视觉设计和实现·2024-01-13 20:07

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十三章到第十五章

十三、梯度下降原文：GradientDescent译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0学习成果优化复杂模型识别直接微积分或几何论证无法帮助解决损失函数的情况应用梯度下降进行数值优化到目前为止，我们已经非常熟悉选择模型和相应损失函数的过程
绝不原创的飞龙·2024-01-13 20:26

贝叶斯优化的基本流程

1我们可以对()求导、令其一阶导数为0来求解其最小值函数()可微，且微分方程可以直接被求解2我们可以通过梯度下降等优化方法迭代出()的最小值函数()可微，且函数本身为凸函数3我们将全域的带入()计算出所有可能的结果
今天也要加油丫·2024-01-13 13:39

[总章]Halcon算子知识

1、图像增强方法：空域法（包括灰度变化、直方图修正、平滑、锐化、色彩增强等）、频域法（包括低通滤波、高频高提升滤波、同态滤波等）2、目的：改善视觉效果，提高图像清晰度；使图像转换成更适合人/机器分析处理的图形
学者Miles·2024-01-13 10:40

C++实现LeNet-5卷积神经网络

搞了好久好久，公式推导+网络设计就推了20多页草稿纸花了近10天程序进1k行，各种debug要人命，只能不断的单元测试+梯度检验因为C++只有加减乘除，所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊，每一步都要理解的很透彻挺考验能力的
一只狗20000402·2024-01-13 10:16

使用pygal库绘制直方图、XY线图和饼状图的技术指南

本文将深入介绍如何使用pygal库绘制直方图、XY线图和饼状图，并通过案例讲解帮助读者更好地掌握这些功能。1.绘制直方图直方图是一种用于表示数据分布的图表，通过柱形的高度展示不同数值的频率。
web安全工具库·2024-01-13 09:09
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