梯度直方图第19页

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

11.6Momentum在Section11.4中，我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。

致Great·2024-01-05 00:19

Matplotlib基础

subplot()均分子图：3.subplot()百分比划分子图：4.subplots()均分子图：四、绘制柱状图：1.bar()参数：2.简单柱状图：3.同坐标多柱状图：4.叠状图：5.水平柱状图：五、绘制直方图

姓蔡小朋友·2024-01-04 21:28

解决方法：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB

直接上大显存显卡，当然能上就不在这了，哈哈，看下面的方法；2.调小batch_size，1都不行，再看看下面；3.在验证模型代码前面，插入withtorch.no_grad():因为在验证和测试的时候，是不需要计算梯度的

是人间一只财·2024-01-04 21:20

PS中如何调色

1.色阶（ctrl+L）：用直方图描述出的整张图像的明暗信息输入色阶：从左至右是从暗到亮的像素分布，黑色滑块代表最暗地方(纯黑)，白色滑块代表最亮地方(纯白)，灰色滑块代表中间调，灰色滑块往左是暗部，灰色滑块往右是亮部

二十三号学生·2024-01-04 19:36

python 图像清晰度_图像清晰度评价指标（Python）

github：图像清晰度评估算法包(有示例)1Brenner梯度函数defbrenner(img):''':paramimg

沙漠一雕哥·2024-01-04 12:08

图像清晰度评估指标

梯度幅

LittroInno·2024-01-04 12:03

Scikit-Learn线性回归(四)

Scikit-Learn线性回归四：梯度下降1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解

对许·2024-01-04 12:55

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

50个超强的Pytorch操作 ! ! !

张量转置6.矩阵乘法7.元素级乘法8.求和9.平均值张量:数学和统计功能10.标准差11.最大值12.最小值13.绝对值14.指数运算15.对数运算张量:深度学习方面的操作16.向下取整17.向上取整18.梯度清零

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

pytorch06：权重初始化

慕溪同学·2024-01-04 10:47

【i阿极送书——第六期】《YOLO目标检测》

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预

i阿极·2024-01-04 10:02

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(

i阿极·2024-01-04 10:28

了解深度学习优化器：Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam

反向传播通常通过梯度下降来执行，梯度下

无水先生·2024-01-04 09:13

为什么会出现梯度消失和梯度爆炸？

RNN应该是目前用的比较多的技术框架，无论是NLP还是CV等领域，今天我们就详细的讲解一下关于RNN的具体知识1、RNN为什么不能直接反向传播呢？首先我们回顾一下普通的反向传播，过程如下所示：、、我们为了简便暂时不考虑激活函数，我们可以用以下的链式法则计算：这个是非常简单的，现在我们来看看RNN是什么样子的：这样我们就不能直接求偏导了，如果我们还是按照上面那种方法求偏导，试想以下，后面递归的w3变

Humprey·2024-01-04 08:26

2019-07-13(day032_Sobel: 实现索贝尔梯度挖掘的方法 )

c++#include"all.h"usingnamespacestd;usingnamespacecv;voidMyClass::day032(){Matimg=read(PATH+"images\\test.jpg");imshow("input",img);Matgrad_x,grad_y,dst;Sobel(img,grad_x,CV_32F,1,0,3,1,0,BORDER_DEFAUL

雨住多一横·2024-01-04 08:04

非参数估计

（本文仅用于个人学习，大部分来源于上课ppt）非参数估计能处理任意的概率分布，而无需假设密度函数，主要的方法有直方图估计,K-NN,parzen窗估计。

b92fc915f350·2024-01-04 08:20

强化学习：PPO

简介我们在之前的项目中介绍了基于价值的强化学习算法DQN,基于策略的强化学习算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic.对于基于策略分方法：参数化智能体的策略，并设计衡量策略好坏的目标函数，通过梯度上升的方法来最大化这个目标函数

人工智能MOS·2024-01-04 06:58

02-深度学习基础知识

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·2024-01-04 01:51

优化算法

://zhuanlan.zhihu.com/p/32338983牛顿法只用到了目标函数的一阶导数信息（迭代方向），而牛顿法则用到了二阶导数信息牛顿法就是用一个二次曲面去拟合你当前所处位置的局部曲面，而梯度

log1302·2024-01-04 01:04

02 python 实现线性回归-一元线性回归-梯度下降

α在梯度下降法中称作为学习率或者步长需要通过控制α来控制每一步的距离，以保证不要走的太快，错过最低点，也要同时保证速度不能走的太慢importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

小朋友,你是否有很多问号?·2024-01-04 01:59

手写python实现梯度下降算法（base问题：多元线性回归）

手写python实现梯度下降算法因为课程设计的原因，接触了很多和机器学习相关的事情在学习的时候发现，机器学习如果只是听不写代码基本什么都学习不到于是自己利用python手写了大部分的常见的基础的算法很有趣呢

小野堂·2024-01-04 01:29

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

Android 自定义View学习(六)——Paint 关于Shader的学习

，可以用来实现一系列的渐变、渲染效果，有5个子类BitmapShader位图ShaderLinerGradient线性ShaderRadialGradient光束ShaderSweepGradient梯度

Yue_Q·2024-01-03 23:40

Pruning Papers

RiggingtheLottery:MakingAllTicketsWinners整个训练过程中mask是动态的，有drop和grow两步，drop是根据权重绝对值的大小丢弃，grow是根据剩下激活的权重中梯度绝对值生长没有先

Mr.zwX·2024-01-03 20:00

自然语言处理算法回归算法和分类算法

回归其实就是一个名词，没有特别的含义回归的类型有哪些线性回归曲线回归二元logistic回归多元logistic回归最小二乘法梯度2.分类算法Bayes：朴素贝叶斯公式decisiontree:决策

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:29

autograd与逻辑回归

一、autograd—自动求导系统torch.autograd.backward()torch.autograd.backward()是PyTorch中用于计算梯度的函数。

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

Tips for Training DNN

NN和很多经典机器学习模型（如KNN、SVM）不同，它经过训练后在训练集上的表现未必会很好，这是因为它优化的损失函数是非凸的，训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点（即各个方向梯度都约等于零的点）

单调不减·2024-01-03 15:31

[动手学深度学习-PyTorch版]-7.2优化算法-梯度下降和随机梯度下降

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。

蒸饺与白茶·2024-01-03 15:47

WebRTC GCC 拥塞控制算法（REMB-GCC）

目录一.前言二.REMB-GCC算法原理1.接收端基于延时梯度的带宽预估（1）Arrival-timefilter（2）OveruseDetector（3）Adaptivethreshold（4）RemoteRateController

椛茶·2024-01-03 14:36

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

Pandas数据可视化

Python数据分析的核心库它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一Pandas单变量可视化单变量可视化，包括条形图、折线图、直方图

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-03 09:03

梯度下降算法2 学习率梯度

学习率是在梯度下降算法中的一个非常重要的参数，它决定了在寻找最小值（或最优解）过程中我们每一步移动的距离。你可以将学习率理解为步伐的大小。想象一下，你在山上寻找最低点（即最优解）。

小黄人软件·2024-01-03 08:31

神经网络——torch.optim优化器的使用

一旦使用例如计算梯度，就可以调用该函数。backward()反向传播。文章目录一、官方文档1.什么是torch.optim？

baidu_huihui·2024-01-03 08:27

简易机器学习笔记（四）初识卷积神经网络

首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

简易机器学习笔记（六）不同优化算法器

前言我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

机器学习基础面试点

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB

mylaf·2024-01-03 05:07

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

这里就引入了“梯度下降”。一、梯度下降通俗解释比如下面山上有个小孩要下山，肯定要往下走（取决于你Loss_function的方向是上升还是下降）正常求“梯度”是“向

xcpppig·2024-01-03 01:52

2024通信保研-电磁场电磁波复习

标量场的梯度的旋度恒等于0，旋度的散度等于0。

WHS-_-2022·2024-01-02 23:40

深度生成模型之GAN优化目标设计与改进 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录深度生成模型之GAN优化目标设计与改进原始GAN优化目标的问题1.JS散度度量问题2.梯度问题优化目标的设计与改进1.最小二乘损失GAN2.Energy-basedGAN(EBGAN)3.WassersteinGAN4

slience_me·2024-01-02 17:28

2020-02-19

经过5天的学习，非常开心对整个知识有了较大的收获，从最初的线性回归，softmax与分类模型，多层感知机，到学习初步的卷积神经网络，leNet网络，为解决神经网络训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失爆炸，都进行了详细的代码实现

ninghc·2024-01-02 16:50

深度学习｜2.4 梯度下降

如上图，J(w,b)J(w,b)J(w,b)是由w和b两个参数共同控制的损失函数，损失是不好的东西，所以应该求取合适的w和b使得损失最小化。为了简单考虑，可以先忽略参数b。斜率可以理解成在朝着x正方向移动单位距离所形成的损失值的变化，如果损失值变大，那么x往负方向移动；如果斜率为负，损失值变小，说明可以继续往正方向移动，应该要加上一个正值。（负负得正）其中学习率用于控制变化的过程。学习率越小，参数

晓源Galois·2024-01-02 16:38

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录深度生成模型之GAN基础生成对抗网络1.生成对抗网络如何生成数据2.生成对抗原理3.GAN的核心优化目标4.D的优化5.GAN的理想状态6.GAN的训练7.梯度不稳定与模式崩塌(collapsemode

slience_me·2024-01-02 13:56

相场模拟——枝晶生长（COMSOL模拟雪花形成）

造成以上条件的原因，可以是液相中负的温度梯度，也可以是负的浓度梯度。在这种模式下，晶体倾向于在其棱角处优先生长，从而形成突触状结构。这篇博文会介绍用相场模拟的方法，模拟雪花生长的过程。

csdnzzt·2024-01-02 12:23

残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）

如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。

丁功春·2024-01-02 10:45

第四章图像的局部特征笔记

第四章图像的局部特征摘要：角点检测（Harris角点检测、SIFT检测）、区域表示（梯度方向直方图、SIFT表示）图像特征分为：全局特征和局部特征。

seasonsyy·2024-01-02 08:26

空间域图像增强之直方图均衡的python代码实现——冈萨雷斯数字图像处理

原理直方图：图像的直方图是一个图像中像素强度值分布的图表。对于灰度图像，直方图展示了每个灰度级出现的频率。

筱筱西雨·2024-01-02 07:35

国科大2023.12.28图像处理0854最后一节划重点

国科大图像处理2023速通期末——汇总2017-2019图像处理王伟强作业课件资料第1、2章不考第3章空间域图像增强3.2基本灰度变换(考过填空)3.2.1图像反转3.2.2对数变换3.2.3幂次变换3.3直方图处理

智商欠费，不死也废·2024-01-02 07:26

LSTM算法

LSTM是对RNN循环神经网络的一种优化，能够有效的延缓梯度爆炸以及梯度消失的问题。

惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

PyTorch的Tensor（张量）

data:被包装的Tensorgrad:data的梯度（梦回数一）grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad:指示是否需要梯度is_le

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:31

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