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梯度直方图
大数据HCIE成神之路之数学(4)——最优化实验
最优化实验1.1最小二乘法实现1.1.1算法介绍1.1.2代码实现1.2
梯度
下降法实现1.2.1算法介绍1.2.2代码实现1.3拉格朗日乘子法1.3.1实验1.3.2实验操作步骤1.1最小二乘法实现1.1.1
邵奈一
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2023-12-01 05:09
HCIE之路
数据挖掘
机器学习
大数据
HCIE
机器学习
重温强化学习之策略
梯度
算法
贪婪策略导出行为策略,直接参数化策略考虑之前强化学习分类:基于值函数的方法:学习值函数、用值函数导出策略基于策略的方法:没有值函数,学习策略Actor-Critic:学习值函数、学习策略为什么需要使用策略
梯度
算法
BUPT-WT
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2023-12-01 01:10
强化学习
DDPG深度确定性策略
梯度
算法概述
目录1.Critic网络2.Actor网络3.主要技巧4.补充说明DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)是连续控制领域的经典强化学习算法,是结合PG和DQN的一种off-policy方法。可以看作是DQN的改进,在DQN的Q网络基础上引入Actor网络预测一个使Q值最大的动作值,从而能够应对连续动作空间,且使用了DQN中的目标网络和经验复现技巧。Deep指深度网
北极与幽蓝
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2023-12-01 01:10
强化学习
强化学习
DDPG
深度强化学习-策略
梯度
算法深入理解
1引言在深度强化学习-策略
梯度
算法推导博文中,采用了两种方法推导策略
梯度
算法,并给出了Reinforce算法的伪代码。
indigo love
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2023-12-01 01:40
深度强化学习
算法
机器学习
强化学习
人工智能
策略算法与Actor-Critic网络
策略算法教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main策略
梯度
与前面的基于价值的算法不同,这类算法直接对策略本身进行近似优化
数分虐我千百遍
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2023-12-01 01:38
算法
Policy Gradient策略
梯度
算法详解
1.基本思想PolicyGradient策略
梯度
(PG),是一种基于策略的强化学习算法,不少帖子会讲到从基于值的算法(Q-learning/DQN/Saras)到基于策略的算法难以理解,我的理解是两者是完全两套思路
好程序不脱发
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2023-12-01 01:08
强化学习
算法
人工智能
强化学习
机器学习
经典策略
梯度
算法
经典策略
梯度
算法DDPG算法DDPG算法被提出的初衷其实是DQN算法的一个连续动作空间版本扩展。
数分虐我千百遍
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2023-12-01 01:37
算法
php
开发语言
【OpenCV】形态学滤波(2):开运算、形态学
梯度
、顶帽、黑帽
文章目录1、开运算2、闭运算3、形态学
梯度
4、顶帽5、黑帽6、核心API函数:morphologyEx()7、综合示例:形态学滤波1、开运算开运算(OpeningOperation),其实就是先腐蚀后膨胀的过程
我菜就爱学
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2023-11-30 22:00
OpenCV编程入门
opencv
人工智能
计算机视觉
计算机视觉:使用dlib实现人脸检测
1.1核心特性多样的机器学习算法:Dlib包含丰富的机器学习算法,如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、
梯度
提升树等。这些算法广泛应用于分类、回归和聚
智慧医疗探索者
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2023-11-30 21:31
计算机视觉
计算机视觉
人工智能
人脸检测
直方图
的水量
题目难度:困难原题链接今天继续更新程序员面试金典系列,大家在公众号算法精选里回复面试金典就能看到该系列当前连载的所有文章了,记得关注哦~题目描述给定一个
直方图
(也称柱状图),假设有人从上面源源不断地倒水
随便发挥
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2023-11-30 18:27
Leetcode
面试
leetcode
算法
Deep Learning(wu--84)
文章目录2偏差和方差正则化
梯度
消失\爆炸权重初始化导数计算
梯度
检验OptimizationMini-Batch
梯度
下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2
怎么全是重名
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2023-11-30 13:06
Deep
Learning
深度学习
人工智能
深度学习进阶 - 权重初始化,
梯度
消失和
梯度
爆炸
文章目录权重初始化
梯度
消失与
梯度
爆炸Hi,你好。我是茶桁。咱们这节课会讲到权重初始化、
梯度
消失和
梯度
爆炸。咱们先来看看权重初始化的内容。权重初始化机器学习在我们使用的过程中的初始值非常的重要。
茶桁
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2023-11-30 13:58
茶桁的AI秘籍
-
核心基础
深度学习
人工智能
Pytorch中的Net.train()和 Net.eval()函数讲解
在这种模式下,模型会根据训练数据进行参数更新,并且会在前向传播中跟踪
梯度
,以便进行反向传播和参数更新。model=Net()model.train()#设置模
码农研究僧
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2023-11-30 11:40
深度学习
pytorch
机器学习
深度学习
2022BCS——AI安全论坛
(成员推理攻击)、完整性(模型后门攻击)e.g.人脸识别身份认证协议的安全威胁:传输过程、感知器件、终端系统、宿主软件、业务代码、识别模型联邦学习:面向端侧隐私保护的分布式学习模式,每个节点只需要提供
梯度
TARO_ZERO
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2023-11-30 09:17
论坛讲座
人工智能
安全
(七)SN-GAN论文笔记与实战
论文笔记与实战一、论文笔记二、完整代码三、遇到的问题及解决一、论文笔记在WGAN-GP中使用gradientpenalty的方法来限制判别器,但这种放法只能对生成数据分布与真实分布之间的分布空间的数据做
梯度
惩罚
SCU-JJkinging
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2023-11-30 09:44
GANS系列
python
深度学习
《GAN实战》GANs in Action 第一章
1.训练过程每次迭代,也就是batch完成连词训练(a)训练鉴别器固定生成器参数,根据反向传播总误差,运用
梯度
下降的方法,更新鉴别器参数,寻求最小化分类误差(b)训练生成器固定鉴别器参数,根据反向传播总误差
阿希学习笔记
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2023-11-30 09:42
深度学习
20. Matplotlib 数据可视化
目录1.简介2.Matplotlib开发环境2.1画图2.2画图接口2.4线形图2.5散点图2.6等高线图2.7
直方图
1.简介Matplotlib网址:https://matplotlib.org/数据可视化是数据分析中最重要的工作之一
有请小发菜
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2023-11-30 07:12
Python
matplotlib
信息可视化
python
数据可视化
Python之数据可视化
绘制带有中文标签和图例的图1.2、绘制散点图1.3、绘制饼状图1.4、多个图形一起显示一、1、matplotlib简单应用matplotlib模块依赖于numpy模块和tkinter模块,可以绘制多种形式的图形,包括线图、
直方图
微笑伴你而行
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2023-11-30 07:42
Python
python
信息可视化
开发语言
matlab实现图像滤波、边缘提取(5种算子)、锐化(两种
梯度
算子)
2.分别用
梯度
、sobel、拉普拉斯算子进行图像锐化。3.使用多种算子(至少五种)对图片进行边缘提取。比较各算子特点,分析处理结果,图像中哪些地方处理效果不好,可能原因是什么。
silly_foxWY
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2023-11-30 06:35
樱花大的作业
matlab
计算机视觉
深度学习
图像处理
评论回复
试错法是现代世界十分常见的方法,典型的例子当然是爱迪生发明灯泡的例子,还有各种优化搜索算法(二分搜索算法、最大
梯度
算法)、反馈控制方法等等。
何以为道
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2023-11-30 05:13
【长文干货】Python可视化教程
文章目录数据介绍Matplotlib散点图折线图柱形图
直方图
Seaborn散点图折线图柱形图
直方图
Bokeh散点图折线条形图交互式Plotly基本组合优化:定制化下拉菜单总结数据介绍在这个小费数据集中,
川川菜鸟
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2023-11-30 04:20
python全栈基础教程系列
python
吴恩达深度学习笔记(45)-Adam 优化算法(Adam optimization)
,提出了优化算法,并很好地解决了一些问题,但随后这些优化算法被指出并不能一般化,并不适用于多种神经网络,时间久了,深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法,很多人都觉得动量(Momentum)
梯度
下降法很好用
极客Array
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2023-11-30 04:58
成套决胜未来!
【海尔智家第二届场景方案设计师培训】3组-智赢未来队济宁中心-临沂-倍世店-沈娜12月11日图片发自App一、学习总结:《全屋净水》
梯度
净化,分支供水。全屋净水是为了满足客户生活饮水和生活用水的需要。
056a735cf02a
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2023-11-30 04:21
人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的
梯度
下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085
然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的
梯度
下降公式可以看到上面是逻辑回归的
梯度
下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是
梯度
也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制
梯度
下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是
脑瓜凉
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2023-11-30 02:58
人工智能
机器学习
逻辑回归
逻辑斯蒂回归导函数推导
逻辑回归梯度下降公式推导
【吴恩达机器学习】第十周—大规模机器学习和随机
梯度
下降
1.png针对大数据集,如果我们一上来就用传统的
梯度
下降算法,可能往往会训练很慢很慢,达不到预期要求。那么我们该
Sunflow007
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2023-11-30 02:10
吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression
文章目录题目说明单变量线性回归
梯度
下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中,您将使用一个变量实现线性回归,以预测食品卡车的利润。
shy~
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2023-11-30 01:57
机器学习
python
机器学习
YOLOv5算法进阶改进(6)— 更换主干网络之ResNet18
ResNet18的优点是可以解决深度神经网络中
梯度
消失的问题,使得性能更好。前期回顾:YOLOv5算法进阶改进(1)—改进数据增强方式+添加CBAM注意力机制<
小哥谈
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2023-11-30 01:39
YOLOv5:从入门到实战
YOLO
人工智能
计算机视觉
机器学习
目标检测
深度学习
竞赛选题 题目:基于深度学习的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
laafeer
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2023-11-29 21:00
python
elasticsearch 之 histogram
直方图
聚合
1.简介
直方图
聚合是一种基于多桶值聚合,可从文档中提取的数值或数值范围值来进行聚合。它可以对参与聚合的值来动态的生成固定大小的桶。
huan_1993
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2023-11-29 20:12
elk
elasticsearch
直方图聚合
histogram直方图聚合
es直方图聚合
梯度
下降及反向传递公式推导
本来想在写这篇文章,无奈不支持数学公式的展示,只好发布在作业部落了,可以通过这个链接访问,等以后支持数学公式了再挪过来:https://www.zybuluo.com/JackMeGo/note/1052246
JackMeGo
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2023-11-29 19:15
【Python】nn.BCEWithLogitsLoss函数详解
这可以避免在正向和反向传播过程中可能出现
梯度
爆炸或
梯度
消失的问题。目录函数原理原理主要特点函数原理原理nn.BCEWithLogitsLoss是PyTorch中的一个损失函数,它结合了sigmoi
木彳
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2023-11-29 19:26
Python学习和使用过程积累
python
开发语言
pytorch
花生油、大豆油、橄榄油、茶籽油……哪种油是更健康的选择?
排在第一
梯度
的是橄榄油和茶籽油富含单不饱和脂肪酸,对心脑血管有好处,对有抗癌也有一定益处。第二
梯度
的是葵花籽油和玉米油其中葵花籽油优于玉米油,因为它含有更多的亚油酸,这是一种人体必需的脂肪酸。
f566157de2dc
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2023-11-29 18:00
学习计算机视觉,你必须了解的基础概念
原文1图像的高频和低频成分形象一点说:亮度或灰度变化激烈的地方对应高频成分,如边缘;变化不大的地方对于低频成分,如大片色块区画个
直方图
,大块区域是低频,小块或离散的是高频把图像看成二维函数,变化剧烈的地方就对应高频
麦田里的守望者_zhg
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2023-11-29 18:19
机器学习
计算机视觉
人工智能
图像处理
OpenCV | 图像
梯度
sobel算子、scharr算子、lapkacian算子
importcv2#opencv读取的格式是BGRimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib是RGB%matplotlibinline1、sobel算子img=cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow('img',img)cv2.waitKey()cv2.destroy
squirrel快乐敲码
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2023-11-29 17:34
opencv
人工智能
计算机视觉
Opencv |
直方图
均衡化
importcv2#opencv读取的格式是BGRimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib是RGB%matplotlibinlinedefcv_show(img,name):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()cv2.calcHist(images,cha
squirrel快乐敲码
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2023-11-29 17:34
opencv
人工智能
计算机视觉
【图像处理】金属器件高亮度图像处理
金属器件高亮度图像处理一、RGB颜色空间向YCbCr空间转化二、归一化处理三、
直方图
均衡化四、分段线性变换前言:在制作数据集时,发现对于金属器件的拍摄图像,或多或少存在一定高曝光问题,本文章针对此问题提供一种解决方式一
小子挺不错
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2023-11-29 17:12
图像处理
Matlab
图像处理
matlab
计算机视觉
前向传播、反向传播、更新
梯度
1.从误差传递的角度以动图演示前、反向传播①前向传播计算误差②反向传播传递误差③前向传播更新
梯度
2.从
梯度
传递的角度以计算演示前、反向传播使用的网络示例①前向传播计算误差首先根据输入[x1,x2]\left
爱吃饭的大猫
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2023-11-29 16:19
人工智能
二手车价格预测比赛-探索性数据分析EDA
3、锁定重要的特征4、看看数据中是否存在离群的、异常的数据5、找到一个合适的模型绘图方法1、绘制原始数据图像,看看缺失点、时序图2、绘制统计图,比如箱型图、小提琴图、
直方图
3、将多个特征同时画出来,对比差异
马修的小腿
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2023-11-29 16:08
python与机器学习1,机器学习的一些基础知识概述(完善ing)
神经网络之间的关系:1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类:SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3数据分类3关于阈值θ和偏移量b的由来4不同的激活函数5关于回归6关于分类7关于误差和
梯度
下降
奔跑的犀牛先生
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2023-11-29 11:57
python
机器学习
OpenCV快速入门【完结】:总目录——初窥计算机视觉
.OpenCV快速入门:绘制图形、图像金字塔和感兴趣区域4.OpenCV快速入门:图像滤波与边缘检测5.OpenCV快速入门:图像形态学操作6.OpenCV快速入门:窗口交互7.OpenCV快速入门:
直方图
92岁高龄码农
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2023-11-29 10:33
#
OpenCV
opencv
人工智能
计算机视觉
强化学习算法(二)DDPG
这篇文章中介绍一种不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略
梯度
(DeepDeterministicPolicyGradien
嚸蕶
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2023-11-29 10:23
python箱线图_从零开始学Python-matplotlib系列(III):箱线图
Python-matplotlib系列(III):箱线图前言今天继续我们的python绘图系列,针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作,那么,针对数值型变量,我们也有很多可视化的方法,例如箱线图、
直方图
weixin_39752352
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2023-11-29 09:48
python箱线图
2023-简单点-机器学习中矩阵向量求导
具体来说,当损失函数是一个关于模型参数(通常表示为矩阵或向量)的函数时,我们需要计算损失函数关于模型参数的导数,即
梯度
。这个
梯度
可以用来更新模型参数,使得损失函数值降低,从而提高模型的性能。
简单点好不好的仓库
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2023-11-29 07:30
神经网络
机器学习
矩阵
人工智能
常用的优化器
常见的优化器包括随机
梯度
下降(SGD)、具有动量的SGD、RMSprop、AdaDelta和Adam等。
lock cylinder
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2023-11-29 07:17
人工智能
算法
基于BP神经网络的手写体识别,附有详细的代码,机器学习+神经网络1000案例之1
BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本思想是
梯度
下降法,利用
梯度
搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本
神经网络机器学习智能算法画图绘图
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2023-11-29 05:36
BP神经网络
神经网络
人工智能
了解BP神经网络:从原理到应用
二、BP神经网络的训练过程1、计算正向传播输出的结果:2、计算损失函数:3、计算w值的
梯度
下降:4、误差反向传播:5、循环调整w的值,直到损失值小于允许的范围。
AI_dataloads
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2023-11-29 05:32
神经网络
人工智能
深度学习
一睹为快,自动
梯度
求导
一睹为快,自动
梯度
求导笔者不想过多的谈TF有什么用,只是提供一个入门TF的教程本节目录自动
梯度
求导自动
梯度
求导自动
梯度
求导可以说是所有的深度学习框架所必须的工具,无论是TF,Torch等。
焜俞
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2023-11-29 02:13
第十七章 大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)
以线性回归模型为例,每一次
梯度
下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方和,如果我们的学习算法需要有20次迭代,这便已经是非常大的计算代价。
Colleen_oh
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2023-11-28 20:14
不同激活函数与对应的初始化方法
1.ReLu.当使用ReLu激活函数时,需要使用正态分布的初始化方法,给参数加一点噪声,来打破完全对称并且避免0
梯度
。有时还需要给偏置附上一些小的非0值来避免deadneuron,比如0.1。
zZ_efa3
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2023-11-28 19:11
如何阅读照片的
直方图
?什么才是最完美的
直方图
?
直方图
是摄影中最可靠的工具之一,它可以让拍摄者在每一次拍摄完成之后都能够检查拍下的照片的曝光情况,不同的相机配备的屏幕的质量各有不同,在相机屏幕上看照片的感觉和在电脑上看甚至是手机上来看的感觉都是很不一样的
LikeAKid
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2023-11-28 19:30
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