梯度直方图第37页

LSTM与梯度消失

在反向传播中，根据求导的链式法则，这种形式求得的梯度为一个矩阵W与激活函数导数的乘积。如果进行n次反向传播，梯度变化将会变为（W*f”）的n次方累乘。

杨晓茹·2023-11-07 21:12

LSTM缓解梯度消失问题

towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21为何LSTM缓解梯度消失问题为什么

ciki_tang·2023-11-07 21:41

模型训练----对输入变量原地操作（inplace operation）报错

意思是对输入x原地操作（inplaceoperation），一个变量在反向传播过程中被修改了，而不是按照预期的版本（version0）更新，导致梯度不正确。

理塘纯真丁一郎·2023-11-07 20:05

计算机视觉

目录一、图像处理maindenoise二、Harris角点检测三、Hough变换直线检测四、直方图显著性检测五、人脸识别六、kmeansimport函数kmeanstext七、神经网络常用函数：imread

给点.·2023-11-07 18:18

基于FPGA的CLAHE图像增强算法设计

参考文献《基于FPGA的自适应直方图均衡算法的研究与实现》最近终于有时间可以写点东西了，跟网友聊天，希望我能把FPGA实现CLAHE算法写点东西，我简单的写了些，希望能给大家学习提供点思路。

战斗的青春岁月·2023-11-07 16:39

残差网络ResNet

在深层神经网络中，梯度消失和梯度爆炸问题可能会导致参数更新不稳定，使得网络无法充分学习。同时，深

赛博炼丹师·2023-11-07 16:00

极兔上市背后：快递巨头，掘金万亿海外热土

这意味着在资本眼里，极兔跟顺丰（1930亿港元）和菜鸟（最新估值1850亿元）站在同一梯度，跻身“千亿俱乐部”。纵观快递行业，今年的主题词显然是“资本

yidiancaijing·2023-11-07 12:13

热重启的随机梯度下降

看了CSDN的一些博客感觉讲的都不是很清晰，这里简单分析一下：首先基于热重启的学习率衰减策略可以说是余弦退火衰减策略的进化。余弦退火学习率衰减策略在整个训练过程持续衰减直到学习率为0，那么当损失函数的值陷入局部最优值的时候，越来越小的学习率显然难以跳出局部最优值。而热重启很好地解决了这个问题，先摆上公式和图像：首先利用大白话讲一下为什么叫“热重启”，“重启”指的是每间隔TiT_iTi次迭代学习率重

Legolas~·2023-11-07 10:47

【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火（cyclic cosine annealing learning rate schedule）

1.概述在论文《SGDR:StochasticGradientDescentwithWarmRestarts》中主要介绍了带重启的随机梯度下降算法（SGDR），其中就引入了余弦退火的学习率下降方式。

姚路遥遥·2023-11-07 10:44

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent

七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

OpenCV-python图像处理（包含OpenCV库安装）

OpenCV-python图像处理（包含OpenCV库安装）1.灰度直方图2.原图3.灰度图4.反转图像5.二值化图像6.边缘检测7.均值迁移模糊8.双边滤波可正常运行，需要安装对应的库。

小小派蒙，可笑可笑·2023-11-07 09:22

Pytorch 里面torch.no_grad 和model.eval(), model.train() 的作用

torch.no_grad:影响模型的自微分器，使得其停止工作；这样的话，数据计算的数据就会变快，内存占用也会变小，因为没有了反向梯度计算，当然，我哦们也无法做反向传播。

张哥coder·2023-11-07 06:32

PyTorch 入坑九：权重初始化

这里写目录标题Pytorch提供的十种权值初始化方法为什么要进行权重初始化设计：从梯度消失与爆炸说起常用的几种权重初始化方法不考虑激活函数饱和型激活函数xavier_uniform方法非饱和型激活函数KaimingPytorch

龙俊杰的读书笔记·2023-11-07 05:46

self.register_buffer方法使用解析(pytorch)

torch.randn((5,3)))第一个参数position_emb传入一个字符串，表示这组参数的名字，第二个就是tensor形式的参数torch.randn((5,3),并一次初始化后保存于模型，不会有梯度传播给它

tangjunjun-owen·2023-11-06 22:06

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法

想做后端的前端·2023-11-06 21:06

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

一、代价函数逻辑回归的代价函数是用来度量模型预测与实际结果之间的差异的。与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。为了理解逻辑回归的代价函数，首先要明白逻辑回归的假设函数：ℎ()=1/(1+^(-^))这个函数将输入映射到0到1之间的概率值，表示属于正类别的概率。代价函数的定义如下：()=−1/∑[⁽ⁱ⁾log(ℎ(⁽ⁱ⁾))+(1−⁽ⁱ⁾)log(1−ℎ(⁽ⁱ⁾))]其

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

计算机视觉基础--边缘检测

1.边缘提取复习-梯度梯度：梯度本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）边缘提取：什么是边缘？

eating_Y·2023-11-06 20:12

pytorch面试总结

然后将模型浅拷贝到其它的从GPU上；（2）将总的batch数据等分到不同的GPU上（坑：需要先将数据加载到主GPU上）；（3）每个GPU根据自己分配到的数据进行forward计算得到loss，并通过backward得到权重梯度

我的技术学习小站·2023-11-06 17:29

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数

AI_Engine·2023-11-06 15:31

一起来学PyTorch——Autograd反向传播

在计算机视觉的深度学习中，Tensor数据可以完成前向传播，想要完成整套的神经网络的训练，还需要反向传播和梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd。

AI葱花868·2023-11-06 15:09

【深度学习】pytorch——Autograd

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~深度学习专栏链接：http://t.csdnimg.cn/dscW7pytorch——AutogradAutograd简介requires_grad计算图没有梯度追踪的张量

今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:38

算法理论笔记

算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′(x)=0{f}'(x)=0f′(x)=0的根梯度下降法设参数为

__Akira__·2023-11-06 13:22

（4）【轨迹优化篇】基于优化理论，梯度下降迭代优化使得轨迹形变方法--Teb_planner、MinimumSnap轨迹生成与优化、无人机的硬软约束后端轨迹优化

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、梯度下降轨迹优化的泛型过程【约束优化问题】1.优化泛型原理2.优化泛型步骤（1

盒子君~·2023-11-06 13:15

【现代控制系统】李雅普诺夫稳定性 Lyapunov Stability

李雅普诺夫第二法（直接法）3.1二次型函数的定号性和西尔维斯特判据3.2李雅普诺夫主稳定性定理3.3其他稳定性和不稳定性定理4.连续系统应用4.1线性定常系统4.2非线性系统的克拉索夫斯基方法4.3非线性系统变量梯度法

你哥同学·2023-11-06 11:36

OpenCV 之ios 直方图均衡化

OpenCV之ios直方图均衡化目标在这个教程中你将学到:什么是图像的直方图和为什么图像的直方图很有用用OpenCV函数equalizeHist对图像进行直方图均衡化原理图像的直方图是什么?

充满活力的早晨·2023-11-06 10:13

【机器学习】概念复习 early stop

（阿里）Seq2Seq模型介绍一下Lstm为什么能解决梯度消失问题？lstm里面的状态更新是怎样的，各个门是怎样的？数据之间如果不是独立同分布的会怎样？

sdbhewfoqi·2023-11-06 09:31

【机器学习】Lightgbm代码实现

不手写lightgbm（1）—怎么分桶的-马东什么的文章-知乎Lightgbm直方图优化算法深入理解原生形式使用lightgbm(importlightgbmaslgb)importlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model

sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

opencv项目_人脸识别_LBPH_python

LocalBinaryPatternHistogram人脸识别器（文末有全部代码）LooulBiayPatemHstogam简称LBPH,翻译过来就是局部二值模式直方图，这是一种基于局部二值模式算法，善于捕获局部纹理特征

hys_guff·2023-11-06 05:46

SHAP（一）：使用 XGBoost 预测英雄联盟获胜

我们使用此数据集来说明SHAP值如何帮助使梯度增强树（例如XGBoost）可解释。由于数据集的大小、

rgb2gray·2023-11-06 05:11

[2023.07.09]dreamfusion概述及背景，以及diffusion model相关知识

在类似DeepDream的过程，使用梯度下降优化这个loss随机初始化的3d模型（一个损失函数同时用在两个位置？）。1).

FridaNN·2023-11-06 02:50

LaTeX：枚举enumerate项目空两格的设置

\item充分利用梯度方向信息进行非极大值的抑制；\item使用双阈值代替传统的单阈值判断。\end{enu

胜负55开·2023-11-06 02:00

深度学习-tensorflow 使用keras进行深度神经网络训练

概要深度学习网络的训练可能会很慢、也可能无法收敛，本文介绍使用keras进行深度神经网络训练的加速技巧，包括解决梯度消失和爆炸问题的策略（参数初始化策略、激活函数策略、批量归一化、梯度裁剪）、重用预训练层方法

毛飞龙·2023-11-06 01:08

NNDL 实验五前馈神经网络（2）自动梯度计算和优化问题

4.3自动梯度计算虽然我们能够通过模块化的方式比较好地对神经网络进行组装，但是每个模块的梯度计算过程仍然十分繁琐且容易出错。

真不想再学了·2023-11-06 01:01

前馈神经网络之自动梯度计算

计算机实现参数的自动梯度计算，方法可分为以下三类-数值微分-∆x难以确定，太小会引起舍入误差，太大则增加截断误差，虽然实现非常简单，但实用性较差，计算复杂性高，因为需要为每个参数单独施加扰动，若参数数量为

锋年·2023-11-06 01:31

NNDL 实验五前馈神经网络（2）自动梯度计算&优化问题

目录4.3自动梯度计算4.3.1利用预定义算子重新实现前馈神经网络2.增加一个3个神经元的隐藏层，再次实现二分类，并与1做对比。

LzeKun·2023-11-06 01:00

实验五前馈神经网络（2）自动梯度计算 & 优化问题

一、自动梯度计算和预定义算子虽然我们能够通过模块化的方式比较好地对神经网络进行组装，但是每个模块的梯度计算过程仍然十分繁琐且容易出错。

沐一mu·2023-11-06 01:00

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

目录1小批量梯度下降法1.0展开聊一聊~1.1数据分组1.2用DataLoader进行封装1.3模型构建1.4完善Runner类1.5模型训练1.6模型评价1.7模型预测思考总结参考文献首先基础知识铺垫

熬夜患者·2023-11-06 01:00

【Nature】Human-like systematic generalization through a meta-learning neural network

每个eposide进行一次前向传播和梯度更新。\quadmeta-learning是task-level的，用于学习函数，也就是用于学习规则。Code:

Iron_lyk·2023-11-06 00:28

前馈神经网络自动梯度计算和预定义算子

目录1自动梯度计算和预定义算子1.1利用预定义算子重新实现前馈神经网络1.2完善Runner类1.3模型训练1.4性能评价1.5增加一个3个神经元的隐藏层，再次实现二分类，并与1.1.1做对比.1.6自定义隐藏层层数和每个隐藏层中的神经元个数

熬夜患者·2023-11-06 00:27

TensorFlow2.0教程1-Eager

文章目录张量极其操作1张量自定义层一、网络层layer的常见操作二、实现自定义网络层三、网络层组合自动求导一、Gradienttapes二、记录控制流三、高阶梯度自定义训练（基础）一、Variables

总裁余(余登武)·2023-11-06 00:13

第二周 - Octave/Matlab Tutorial

向量化实现（Vectorialimplementation）将for循环转为向量化计算梯度下降转为向量化计算梯度下降公式梯度下降向量化实现公式梯度下降向量化公式推导

sakura_na·2023-11-06 00:17

CCF-CSP真题《202309-3 梯度求解》思路+python，c++满分题解

想查看其他题的真题及题解的同学可以前往查看：CCF-CSP真题附题解大全试题编号：202309-3试题名称：梯度求解时间限制：1.0s内存限制：512.0MB问题描述：背景西西艾弗岛运营公司近期在大力推广智能化市政管理系统

Hulake_·2023-11-05 23:01

激光中心线算法MATLAB仿真

常见的光线中心线提取法：极值法，阈值法，灰度重心法，梯度重心法，曲线拟合法，Hessian算法等，光条提取速度与提取精度，很难同时兼顾二者。激光线图像特点：1.光束与

ayihu_·2023-11-05 22:08

Pytorch实现线性回归

模型y=x*w+b,使用Pytorch实现梯度下降算法，构建线性回归模型importtorchimportsys#3行1列的二位tensorx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0

Singcing·2023-11-05 20:39

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。

奈何qiao·2023-11-05 19:07

【backward解决方案与原理】网络模型在梯度更新时出现变量版本号机制错误

【backward解决方案与原理】网络模型在梯度更新时出现变量版本号机制错误报错详情错误产生背景原理解决方案RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation

征途黯然.·2023-11-05 14:47

【强化学习】17 ——DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

文章目录前言DDPG特点随机策略与确定性策略DDPG：深度确定性策略梯度伪代码代码实践前言之前的章节介绍了基于策略梯度的算法REINFORCE、Actor-Critic以及两个改进算法——TRPO和PPO

yuan〇·2023-11-05 13:46

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

七、梯度下降求极值在Python机器学习算法入门教程（第一部分）中的第六部分：线性回归：损失函数和假设函数一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小

别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

GPT系列学习笔记

使用下一个单词预测目标进行训练学习方式:GPT-3通过很少的学习，学习时没有梯度更新需要训练数据:GPT-3需要较少的训

银晗·2023-11-05 10:20

PyTorch10—现代网络架构

心之所向便是光v·2023-11-05 10:27

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