梯度直方图第4页

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

OpenCV-41 使用掩膜的直方图

一、掩膜掩膜即为与原图大小一致的黑底白框图。如何生成掩膜？先生成一个全黑的和原始图片大小一样大的图片。mask=np.zeros(img.shape,np.uint8)将想要的区域通过索引方式设置为255.mask[100:200,200:300]示例代码如下：importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnplena=cv2.imread("

一道秘制的小菜·2024-02-19 23:35

OpenCV-39 图像直方图

一、图像直方图的基本概念在统计学中，直方图是一种对数据情况的图形表示，是一种二维统计图表。图像直方图是一种表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值得像素数。

一道秘制的小菜·2024-02-19 23:04

GAN生成对抗性网络

原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

华农DrLai·2024-02-19 23:16

苏尼特右旗公安局食药环侦大队继续深入开展拜师学艺活动

从适应科学发展、个人提高进步的梯度来深刻认识，不学不行，不学无“智”，不学退化；学与不学

巴工·2024-02-19 20:56

如何使用 Opencv 实现人脸检测和人脸识别？

图像预处理cvtColor（灰度化）equalizeHist（直方图均衡化）。使用detectMultiScale函数进行识别。使用rectangle函数绘制找到的目标矩形框。

学习不断·2024-02-19 18:25

java 图片相似度算法

利用直方图原理实现图像内容相似度比较、均值哈希实现图像内容相似度比较、汉明距离算法实现图像内容相似度比较直方图原理实现图像内容相似度比较算法importjavax.imageio.

strggle_bin·2024-02-19 16:07

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

·2024-02-19 16:10

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

星光下的胖子·2024-02-19 16:56

11种 Matplotlib 科研论文图表实现！！

Matplotlib的坑2、散点图（1）使用plt.plot绘制散点图（2）使用plt.scatter绘制散点图（3）plot和scatter对比：性能提醒3、误差可视化连续误差4、密度和轮廓图三维可视化函数5、直方图

JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:46

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

PyTorch使用Tricks：梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失！！

文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪，使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪

JOYCE_Leo16·2024-02-19 14:07

携手共进促成长，行稳致远教研路—记东明学校英语校本教研

在课堂中，徐心怡老师设计了丰富的多层听以及说的活动，任务设计由浅入深，层层递进，注重任务梯度的设计，引发学生的认知冲突，从而引

张勇杰·2024-02-19 12:17

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数

盼小辉丶·2024-02-19 12:40

SHOT特征描述符、对应关系可视化以及ICP配准

一、SHOT特征描述符可视化C++#include#include#include#include#include//使用OMP需要添加的头文件#include#include#include//直方图的可视化

jjm2002·2024-02-19 12:05

Spin Image自旋图像描述符可视化以及ICP配准

自旋图像描述符可视化C++#include#include#include#include#include//使用OMP需要添加的头文件#include#include#include#include//直方图的可视化

jjm2002·2024-02-19 12:34

FPFH特征描述符、对应关系可视化以及ICP配准

一、FPFH特征描述符可视化C++#include#include#include#include#include//使用OMP需要添加的头文件#include#include#include//直方图的可视化

jjm2002·2024-02-19 12:34

3DSC特征描述符、对应关系可视化以及ICP配准

特征描述符可视化C++#include#include#include#include#include//使用OMP需要添加的头文件#include#include#include#include//直方图的可视化

jjm2002·2024-02-19 12:48

强化学习（TD3）

TD3——TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradient双延迟深度确定性策略梯度TD3是DDPG的一个优化版本，旨在解决DDPG算法的高估问题优化点：①双重收集：采取两套

sssjjww·2024-02-19 11:09

OpenCV中的边缘检测技术及实现

该方法结合了多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制和

superdont·2024-02-19 11:37

OpenCV-42 直方图均匀化

目录一、直方图均匀化原理二、直方图均匀化在OpenCV中的运用一、直方图均匀化原理直方图均匀化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均匀，提高图像的对比度。

一道秘制的小菜·2024-02-19 11:14

我是个菜鸡.·2024-02-19 11:43

数据分析 — Matplotlib 、Pandas、Seaborn 绘图

目录一、Matplotlib1、折线图2、柱状图3、水平条形图4、直方图5、散点图6、饼图二、pandas1、折线图2、柱状图三、seaborn1、散点图2、箱线图3、直方核密度图4、成对图一、MatplotlibMatplotlib

永远十八的小仙女~·2024-02-19 10:13

深度学习-吴恩达L1W2作业

Heywhale.com作业2：吴恩达《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容：-np.exp（x）适用于任何np.arrayx并将指数函数应用于每个坐标-sigmoid函数及其梯度

向来痴_·2024-02-15 09:05

基于LightGBM的回归任务案例

在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后，XGBoost是一种极限梯度提升机器，但通过lightgbm，我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果，并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型

python收藏家·2024-02-15 09:21

如何使用六图一表七种武器

解：画直方图五、优先级，很多问题先解决什么？什么更重要？有限的资源往哪里放？这种涉及优先级的

准～哥·2024-02-15 07:33

数据分析 — Numpy 数组处理

基本索引2、多维数组索引3、基本切片4、多维数组切片5、布尔索引6、花式索引7、修改元素值五、统计函数1、均值2、中位数3、总和4、乘积5、最小值6、最大值7、标准差8、方差9、协方差10、百分位数11、直方图

永远十八的小仙女~·2024-02-15 05:48

跟着Nature学作图：R语言ggplot2频率分布直方图

论文Graphpangenomecapturesmissingheritabilityandempowerstomatobreedinghttps://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8没有找到论文里的作图的代码，但是找到了部分组图数据，我们可以用论文中提供的原始数据模仿出论文中的图今天的推文重复一下论文中的Figure2c频率分布直

小明的数据分析笔记本·2024-02-15 04:29

ES实战-高级聚合

多桶型聚合1.词条聚合–terms2.范围聚合–range3,直方图聚合–histogram/日期直方图4.嵌套聚合5.地理距离聚合include(包含)exclude(不包含)GET/get-together

wzerofeng·2024-02-15 03:17

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine

OverlordDuke·2024-02-15 02:42

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速

沫2021·2024-02-15 00:38

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。

魏清宇·2024-02-14 21:14

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播

o0Orange·2024-02-14 16:22

matlab正态分布拟合数据画图

1clearclccloseall%生成风速数据wind_speed_data=randn(1000,1)*5+10;%生成均值为10，标准差为5的正态分布数据%计算概率分布直方图hist_bins=linspace

红老鼠·2024-02-14 09:15

PyTorch detach()：深入解析与实战应用

PyTorchdetach()：深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与梯度传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在

高斯小哥·2024-02-14 08:29

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍

_养乐多_·2024-02-14 05:07

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）项目背景与意义在深度学习领域，模型的预测能力往往是黑盒子，难以解释。

OverlordDuke·2024-02-14 02:12

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会

小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

XGboost集成学习

它是一种GradientBoosting（梯度提升）的改进版，通过使用一系列弱学习器（例如决策树）的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。

亦旧sea·2024-02-13 14:53

XGboost和lightGBM算法对比

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经