梯度直方图第27页

2022-03-27 图像滤波和几何变换（实验）

人工智能应用——图像滤波和几何变换一、实验目的（1）掌握图像颜色空间和直方图知识（2）掌握图像的点运算和集合变换（3）掌握数学形态学滤波二、实验内容与记录使用OpenCV将彩色图片转成灰度图片，并得到图片的灰度直方图代码

Luo_淳·2023-12-06 10:22

Yolov4 学习笔记

之前损失函数存在的问题之前公式为1-IOUIOU=(交集面积)/(并集面积)如果没有相交，分母为0，那么就无法计算分母接近零：当预测框和真实框的重叠面积非常小，接近于零时，IOU的计算结果可能会非常大，这可能导致梯度下降的问题

魏郴·2023-12-06 10:24

深度学习之网络优化与正则化

神经网络优化的特点网络优化的难点（1）网络结构差异大：不同模型之间的结构差异大——没有通用的优化算法、超参数多（2）非凸优化问题：导致得到的最优解可能是全局最优解——参数如何初始化、如何逃离局部最优或鞍点（3）梯度消失和爆炸问题

__如果·2023-12-06 10:42

visual Studio MFC 平台实现拉普拉斯和拉普拉斯与直方图均衡化与中值滤波相结合实现比较

拉普拉斯变换的原理与应用本文使用visualStudioMFC平台实现图像增强中的拉普拉斯变换，同时拉普拉斯一般不会单独使用，与其他平滑操作相结合，本文使用了拉普拉斯与直方图均衡化以及与中值滤波相结合，

宁77吖·2023-12-06 09:03

使用VC++实现锐化处理（使用Sobel算子、Prewitt算子、Isotropic算子）

该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理

宁77吖·2023-12-06 09:32

torch 如何在迭代训练中，只计算参数梯度，不更新参数。并且将参数的梯度保存到列表，这个列表的值不随着梯度清零而跟着变为零

在使用torch.autograd.backward()计算梯度后，可以通过设置参数的requires_grad属性为False来阻止参数更新。

高山莫衣·2023-12-06 09:00

普通策略梯度算法原理及PyTorch实现【VPG】

在本文中，我们将从头开始构建最简单的强化学习形式之一—普通策略梯度（VPG）算法。然后，我们将训练它完成著名的CartPole挑战—学习从左向右移动购物车以平衡杆子。

新缸中之脑·2023-12-06 08:39

pytorch中的loss.backward()和optimizer.step()中的使用的梯度方向问题

#举例：梯度下降更新模型参数optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)#在每个训练步骤中optimizer.zero_grad

Mariooooooooooo·2023-12-06 07:51

形态学操作—形态学梯度

形态学梯度（MorphologicalGradient）是图像形态学处理中的一种操作，它通过对图像的膨胀和腐蚀操作之间的差异来突出图像中的边缘信息。

Make_magic·2023-12-06 06:28

软著项目推荐深度学习的智能中文对话问答机器人

项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断

iuerfee·2023-12-06 06:49

抑制过拟合——从梯度的角度看LayerNorm的作用

抑制过拟合——从梯度的角度看LayerNorm的作用Normalization的目的LayerNorm&BatchNorm可视化分析LayerNorm分析loss分析梯度在深入探索transformer

征途黯然.·2023-12-06 03:39

A3C 笔记

AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning论文提出了一种在deepneuralnetwork控制器的优化中，使用异步梯度下降来训练的方法。

Junr_0926·2023-12-06 02:12

matplotlib

轴设置x轴和y轴的刻度字体大小线条样式绘制多个线条图例显示每个坐标值gca分辨率画布尺寸创建图形对象不能直接使用区域对象作画绘制多子图均等的划分画布柱状图同一位置多柱状图绘制水平柱状图绘制多位置水平柱状图直方图饼状图散点图保存图片

任彪煜·2023-12-06 01:34

残差网络ResNet

残差网络结构的提出，就是解决了随着网络层数的加深，出现的梯度弥散、梯度爆炸、以及网络退化的现象。架构：resnet系列如下表残差模块。

追忆苔上雪·2023-12-06 00:43

吴恩达深度学习笔记(36)-神经网络的梯度消失/梯度爆炸

梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Explodinggradients）训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是你训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，

极客Array·2023-12-05 23:01

模型训练出现NaN的原因以及解决方法

梯度爆炸：当反向传播过程中的梯度变得非常大时，权重更新可能会导致数值不稳定。这通常与深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题有关。数值不稳定的激活函数：某

码农研究僧·2023-12-05 22:31

智能优化算法应用：基于梯度算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于梯度算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于梯度算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.梯度算法

智能算法研学社（Jack旭）·2023-12-05 22:36

ggplot2回顾(7): geom_bar()和 geom_histogram()比较

适用范围不同bar图x一般为离散变量，直方图x一般为连续变量默认的统计变换不同前者是stat="count"，统计一个数量就完事了，即生成新变量..count..diamonds%>%ggplot(aes

TOP生物信息·2023-12-05 20:59

python数据挖掘

文章目录数据挖掘1.matplotlib1.1matplotlib三层结构1.2折线图plot与基础绘图功能1.3散点图scatter1.4柱状图bar1.5直方图1.6饼图2.numpy2.1ndarray2.2

FF_y·2023-12-05 20:52

梯度下降与损失函数的基础知识

文章目录一、基础知识梯度下降损失函数的要求损失函数凸函数二、预测的任务理解策略梯度一、基础知识梯度下降梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数或目标函数。

_刘文凯_·2023-12-05 17:09

[PyTorch][chapter 4][李宏毅深度学习][Gradient Descent]

前言：目录:1:梯度下降原理2:常见问题3：梯度更新方案4：梯度下降限制一梯度下降原理机器学习的目标找到最优的参数,使得Loss最小为什么顺着梯度方向loss就能下降了。主要原理是泰勒公式。

明朝百晓生·2023-12-05 07:39

强化学习算法TRPO的理解

TrustRegionPolicyOptimization角度一：off-policy重要性采样ImportanceSampling梯度优化角度二：数值优化置信域优化蒙特卡洛近似TRPO算法的全称是TrustRegionPolicyOptimization

北山杉林·2023-12-05 03:15

最小二乘法

注意是斜率变化，不是函数值变化），那相应的inv(H)的值就会比较小，这个时候步进会慢些2.当一个位置比较平缓，斜率变化较小时，说明H矩阵值小，相应的inv(H)会比较大，步进会比较大上述两点，相对于梯度下降法来说

用户名溢出·2023-12-05 00:25

几种梯度下降方法之BGD

梯度下降梯度下降是迭代法的一种，通俗来讲你可以把梯度下降任务当成下山的过程。

yousa_·2023-12-04 22:03

Selective Search

/article/details/78723646论文考虑了颜色、纹理、尺寸和空间交叠这4个参数3.1、颜色相似度（colorsimilarity）将色彩空间转为HSV，每个通道下以bins=25计算直方图

D_Major·2023-12-04 17:20

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

习题6-1P推导RNN反向传播算法BPTT.习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度．习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法

HBU_David·2023-12-04 15:37

【23-24 秋学期】NNDL 作业11 LSTM

习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-3P编程实现下图LSTM运行过程李宏毅机器学习笔记：RNN循环神经网络_李宏毅rnn笔记_ZEERO~的博客-CSDN博客https

HBU_David·2023-12-04 15:03

图像对比方法介绍及实现

如果对于简单的图片对比需求，可以选择基于像素比较或直方图比较的方法；如果对于复杂的图片对比需求，可以选择基于特征提取和匹配或深度学习模型的方法。2.图像对比方法介绍及优缺点图片相似

威威攻城狮·2023-12-04 15:01

梯度下降方法

本文介绍了梯度下降法的推导过程，全梯度下降算法，随机梯度下降算法，随机平均梯度下降算法，小批量梯度下降算法。

谛君_是心动啊·2023-12-04 15:45

PyTorch自用笔记（第六周-实战2）

PyTorch自用笔记（第六周）十一、循环神经网络RNN&LSTM11.1时间序列表示方法11.2RNN11.3时间序列预测实战11.4梯度弥散与梯度爆炸11.5LSTM原理11.6LSTM使用十二、迁移学习

代号06009·2023-12-04 14:56

tf.saved_model报错iterating over `tf.Tensor` is not allowed in Graph execution.

今天又是在保存模型时报错，结合最近的错误，我发现在梯度计算过程中是没有问题的，但是在保存模型时就会因为模型中不符合tf2要求的地方报错。

正在吃饭的派大星·2023-12-04 09:20

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit

米米吉吉·2023-12-04 06:56

openCv颜色矩

它是基于图像的颜色直方图而计算得到的。颜色矩通常包括三个维度：平均值、方差和偏度。具体来说：平均值（Mean）：表示图像中颜色分布的平均值，可以分别计算每个颜色通道（如红、绿、蓝）的平均值。

人工智能教学实践·2023-12-04 06:20

week5 图像处理1 视频处理1

spicy.ndimage、pylab、numpy等库在jupyternotebook进行图像处理，完成返回图像格式、大小、模式，添加图像标题，修改图像格式，划定区域并剪切、旋转、粘贴，高斯模糊，绘制图像轮廓图、直方图

black_back·2023-12-04 06:52

图像边缘检测及霍夫变换

Canny边缘检测建议：使用单通道的灰度图进行操作比形态学梯度效果好，找到的边缘更准确将低频的部分去掉，留下高频的部分。可以先滤波操作，再进行边缘检测。

开心大爆炸·2023-12-04 03:19

深度学习记录--梯度下降法

什么是梯度下降法？

蹲家宅宅·2023-12-04 01:34

梯度下降与GradientBoostingRegressor、LinearRegression比较

#_*_coding:utf-8_*_#建造一个最简单的梯度下降defregression(data,alpha,lamba):importnumpyasnpn=len(data[0])-1#获取data

不死彡邪神·2023-12-04 00:18

P-Tuning v2论文概述

虽然微调能获得良好的性能，但由于训练过程中需要存储所有参数的梯度和优化器

江小皮不皮·2023-12-04 00:40

数据分析的套路

从数据分析定义看关键：分解中心思想：“拆”二、基于统计分析1、拆指标1）分布分析（1）均值、方差、相关系数、线性回归都相同安斯库姆四重奏（Anscombe’squartet）（2）数据探索EDA（3）直方图

DeepMine·2023-12-04 00:36

Achieving High Accuracy with PINNs via Energy Natural Gradients

AchievingHighAccuracywithPINNsviaEnergyNaturalGradientsAchievingHighAccuracywithPINNsviaEnergyNaturalGradients问题自然梯度现有方法总结方法提出

xuelanghanbao·2023-12-04 00:58

c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根

Newton'siterationmethod是在实数域和复数域利用切线不断逼近方程根的一种求高次曲线方程的方法，区别于梯度下降法，它是二阶导，收敛速度比较快，对于非凸函数，牛顿法容易受到鞍点或者最大值点的吸引

发狂的小花·2023-12-03 22:56

强化学习中的 AC（Actor-Critic）、A2C（Advantage Actor-Critic）和A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

文章目录AC算法A2C算法A3C算法AC算法AC（Actor-Critic）算法是强化学习中的一种基本方法，它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点。

智能建造小硕·2023-12-03 22:54

[最优化理论] 梯度下降法 + 精确线搜索（单峰区间搜索 + 黄金分割）C++ 代码

这是我的课程作业，用了Eigen库，最后的输出是latex的表格的一部分具体内容就是梯度下降法+精确线搜索（单峰区间搜索+黄金分割）从书本的Matlab代码转译过来的其实，所以应该是一看就懂了这里定义了两个测试函数

hijackedbycsdn·2023-12-03 22:30

深度学习记录--logistic回归函数的计算图

回归函数先回顾一下单一样本的logistic回归损失函数的公式，公式如下：将logistic函数用计算图表示出来(以两个基础量为例)，计算图如下：前向传播已经完成，接下来完成后向传播运用链式法则依次求出,,,,补充梯度下降法

蹲家宅宅·2023-12-03 20:09

day4-梯度消失和梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸梯度消失：反向传播过程中，一旦出现某神经元梯度趋近于0，那么往回传播时，由于梯度是连乘的，那么前面的梯度都趋近于0，相当于很多神经元没有训练梯度爆炸：梯度在连乘的情况下，也容易出现指数级的增长参数初始化方式正态分布初始化

wamgz·2023-12-03 18:11

机器学习中的逻辑回归模型（代码分析）

逻辑回归函数中，若继续使用线性回归模型中的代价函数，由于逻辑回归函数非凸的特性，其求不出局部最小值，故需要引入新的代价函数，损失函数（lossfuction），下图右侧为逻辑回归模型的代价函数，想让不能用梯度下降法

王凯铭893·2023-12-03 17:50

摄影后期-去灰

我们来观察一下两图的直方图：左边的直方图，暗部和高光部位明显缺失了像素，因此显得画面

肥仔雲·2023-12-03 15:34

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans

黏小莲·2023-12-03 15:21

梯度方向直方图

(x,y+1)-img(x,y-1)]};θ(x,y)=atan{[img(x,y+1)-img(x,y-1)]/[img(x+1,y)-img(x-1,y)]};第三步,用高斯系数来统计特征点周围的梯度信息

well3216·2023-12-03 14:43

SHAP（五）：使用 XGBoost 进行人口普查收入分类

XGBoost等梯度增强机方法对于具有多种形式的表格样式输入数据的此类预测问题来说是最先进的。

rgb2gray·2023-12-03 13:25

推荐频道

梯度直方图