梯度直方图第43页

混合精度训练原理之float16和float32数据之间的互相转换

：全网最全-混合精度训练原理上述文章已经讲解的比较详细，本文只是从数值角度分析：1.float32转入float16的精度误差2.在深度学习的混精度训练当中，当参数值（float32)获取到计算得到的梯度值

Cheny1m·2023-10-26 07:02

BN层总结与实际作用

层的目的深度学习的一个重要假设是独立同分布假设（IID），这个假设不仅适用于训练集和测试集，也适用于同一网络的不同层之间，即假设每一层的输入在经过与权重相乘和非线性激活后，输出（即下一层的输入）与输入依然IID，这样在反向传播时各层的梯度都会在一个合理的区间内

qq184861643·2023-10-26 07:32

8、科研作图之直方图详解——ggplot2

数据准备假设有200个男性和200个女性的身高数据（这里使用随机函数生成）。#数据准备set.seed(96)df=data.frame(sex=factor(rep(c("F","M"),each=200)),height=c(rnorm(200,170),rnorm(200,165)))head(df)基础语法p=ggplot(df,aes(x=height))p+geom_histogram

做不了杜甫·2023-10-26 07:43

BP网络权值调公式推导（梯度下降算法推导）

这要从梯度下降算法推导来理解：首先看一下梯度的定义：看不懂也没关系，只要认识梯度的符号▽请看下面的推导过程：可以发现5.19和5.23很相似，就可以将5.19的推论应用到5.23来理

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:04

37 深度学习（一）：查看自己显卡的指令|张量|验证集|分类问题|回归问题

文章目录查看自己显卡的指令框架选什么张量的阶数验证集存在的意义分类问题一般的全连接的代码格式（板子）上面训练的详解一些省略梯度消失和梯度爆炸Dropout回归问题一般回归的全连接的板子batch-size

Micoreal·2023-10-26 02:29

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

实验二：线性回归

目录实验前准备一元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——最小二乘法方法2——梯度下降法方法3——矩阵求解法三元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——矩阵求解法方法2——梯度下降法实验总结实验前准备本实验是在

盐水鸭的守护神·2023-10-26 02:19

神经架构搜索survey: 关于如何提升Kendall tau和Spearman？

Curriculumlearningonthesharingextenttowardsbetterone-shotnasK-shotnas:Learnableweight-sharingfornaswithk-shotsupernetsFew-shotneuralarchitecturesearch2.梯度匹配

从零开始的计科搬砖猫·2023-10-26 01:46

LSTM算法精解（附案例代码）

LSTM旨在解决传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，这些问题使得RNN难以处理长序列数据。LSTM引入了门控机制，这些门控单元允许网络选择性地记住和遗忘信息。

贾斯汀玛尔斯·2023-10-26 01:38

Proximal Algorithms 6 Evaluating Proximal Operators

ProximalAlgorithms需要注意的一点是，本节所介绍的例子可以通过第二节的性质进行延展.一般方法一般情况下proximal需要解决下面的问题:在这里插入图片描述其中,.我们可以使用梯度方法(

馒头and花卷·2023-10-26 01:44

第P9周-YOLOv5Backbone模块

CSPBottleneck块和C3类的设计使其非常适合目标检测任务，充分考虑了多尺度特征融合、梯度流动和计算效率等因素。

风筝超冷·2023-10-26 00:47

html表项点击跳转,html table 点击跳转

在我博文的一系列的文章,有不少算法都于去雾有关,比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果.局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力,而最直接的就是&.

莈莈·2023-10-25 22:15

python中plt.hist_关于python中plt.hist参数的使用详解

pythonmatplotlibhist堆积直方图？可以帮小编实现下面两张图的代码吗与怪物战斗的人，应当小心自己不要成为怪物。当你远远凝视深渊时，深渊也在凝视你。

半次元·2023-10-25 16:36

听课随想《故乡》《就英法联军远征中国致巴特勒上尉的信》2022-10-04

课前思考：上周听了4节语文课，发觉初一的课和初二初三的课没有层次和梯度，也就是初中三年的知识没有一个完整的知识体系，那么如何建立知识体系呢？

深海虾米·2023-10-25 16:14

【机器学习】集成学习Boosting

文章目录集成学习BoostingAdaBoost梯度提升树GBDTXGBoostxgboost库sklearnAPIxgboost库xgboost应用集成学习集成学习（ensemblelearning）

高朗·2023-10-25 10:32

Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost 笔记

我们专注于降低训练期间存储中间特征图和梯度的内存成本。计算图分析

图波列夫·2023-10-25 09:58

梯度下降叙述

梯度下降就是向陡峭程度最大的点走，就能更快的到达最低点，陡峭成都就是梯度（Gradient）是代价函数的导数，对抛物线而言就是曲线斜率。（这一步主要是确定方向）。

芋圆奶绿，要半t·2023-10-25 07:26

机器学习-学习率：从理论到实战，探索学习率的调整策略

目录一、引言二、学习率基础定义与解释学习率与梯度下降学习率对模型性能的影响三、学习率调整策略常量学习率时间衰减自适应学习率AdaGradRMSpropAdam四、学习率的代码实战环境设置数据和模型常量学习率时间衰减

TechLead KrisChang·2023-10-25 06:45

STEP-3：Pytorch-过拟合、欠拟合、梯度消失、梯度爆炸

感谢伯禹学习平台，本次学习将记录记录如何使用Pytorch高效实现网络，熟练掌握Pytorch的基础知识,记录不包含理论知识的细节展开。一：过拟合与欠拟合模型训练中经常出现的两类典型问题：一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。过拟合与欠拟合Pytor

可恶小林子·2023-10-25 05:20

梯度下降（简单了解）

集成学习：核心思想就是使用弱学习器进行加权求和，从而产生性能较为强大的强学习器主要分为两种：1.基于偏差方差分解和有放回抽样与集成进行弱机器学习的算法2.基于梯度下降和提升，梯度提升决策树获得弱学习器：

梦想总是要有的·2023-10-25 02:02

Neural ODE 神经常微分方程

NeuralODEODE常微分方程欧拉法求解：欧拉法求解过程是一个递归的过程，这个思想和牛顿法、梯度下降法是相似的。并且它将函数离散化，分割成一个个小段来求解。

weixin_44040169·2023-10-25 01:06

【MATLAB-Retinex图像增强算法的去雾技术】

续：【MATLAB-基于直方图优化的图像去雾技术】【MATLAB-Retinex图像增强算法的去雾技术】1原图2MATLAB实现代码3结果图示参考书籍：计算机视觉与深度学习实战:以MATLAB、Python

知识推荐号·2023-10-25 00:30

机器学习之回归问题

目录前言一、回归定义二、回归建模步骤1.模型假设-线性模型（LinearModel）（1）一元线性模型（2）多元线性模型2.模型评估-损失函数（LossFuntion）3.最佳模型-梯度下降（GradientDescent

DongXueL·2023-10-25 00:22

激活函数总结（sigmoid、tanh、RELU、LRel、PReLU、ELU、GELU和SELUS）

缺点：1、有饱和区域，是软饱和，在大的正数和负数作为输入的时候，梯度就会变成零，使得神经元基本不能更新。

qq_41627642·2023-10-24 23:26

《机器学习实战》学习记录-ch3

第3章分类PS:个人记录，抄书系列，建议看原书原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降

Cyan青·2023-10-24 20:09

深度学习期末复习

2.感知机2.1感知机的结构图，2.2感知机的梯度下降法，算法流程确定初始化参数w和b。搭建感知器模型。利用反向算法，完成权重系数的调整。注：初始化参数可以任意设定，最终都会根据反向算法完成收敛。

ustcthebest·2023-10-24 15:42

全梯度下降算法从零实现，基于Numpy

批量梯度下降法BGDGithub批量梯度下降法（BatchGradientDescent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，其数学形式如下：

Lornatang·2023-10-24 08:36

机器学习(新手入门)-线性回归 #房价预测

题目：给定数据集dataSet，每一行代表一组数据记录,每组数据记录中，第一个值为房屋面积（单位：平方英尺），第二个值为房屋中的房间数，第三个值为房价（单位：千美元），试用梯度下降法，构造损失函数，在函数

dwly12345·2023-10-24 07:53

边缘检测——Prewitt算子

缺点没有充分利用边缘的梯度方向最后输出的边缘二值图，只是简单地利用阈值进行处理。如果阈值过大，则会损失很多边缘信息；如果阈值过小，会出现很多噪声。

小鼠2021·2023-10-24 07:14

动手学深度学习之如何理解param.grad / batch_size（详细讲解）

defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad():#被该语句wra起来的部分将不会跟踪梯度forparaminparams

我有明珠一颗·2023-10-24 07:12

Prewitt算子详解及例程

它通过计算图像中像素点的梯度来确定边缘的位置。与Sobel算子不同的是，Prewitt算子使用了一个3x3的卷积核来进行图像的卷积操作。

WangLanguager·2023-10-24 07:08

人工智能与深度神经网络,人工智能人工神经网络

是一个超参数，考虑到损失梯度，它控制着我们在多大程度上调整网络的权重

「已注销」·2023-10-24 07:59

分类问题不采用均方误差MSE作为损失函数的根本原因

关于这个问题，网上一堆帖子，多数是围绕着梯度问题来说的，我提一个更底层的原因： MSE的假设是样本{(xi,yi)}i=1n\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^n{(xi,yi)}

我说我糊涂·2023-10-24 03:48

均方误差代价函数

均方误差代价函数公式如下图:θ0和θ1是假设函数的参数h(x)就是预测值m是训练的样本数量i表示第i个样本均方误差函数就是把预测值和真实值差的平方求和再除以2倍的样本数量其中取2m而不取m是为了方便计算梯度

悟天克斯^·2023-10-24 03:47

通俗聊聊损失函数中的均方误差以及平方误差（文末有福利）

寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。损失函数可以大致分为两类：分类损失（ClassificationLoss）和

I小码哥·2023-10-24 03:45

损失函数中的均方误差以及平方误差

寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。损失函数可以大致分为两类：分类损失（ClassificationLoss）和回归损

逍遥自在017·2023-10-24 03:14

octave绘制图形

hist()：绘制直方图；plot(x,y)：绘制二维曲线图。

她和她的喵真好看·2023-10-24 00:04

OpenCV--边缘检测

2计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。3应用非极大值（Non-MaximumSuppression,NMS）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。

Dayon·2023-10-24 00:45

【线性回归】多元的线性回归

+θnxn=Θ.TXx0=1一、多元梯度下降的实用技巧featurescaling缩放特征分量的大小要适当，不然可能会让条件数特别大，难以收敛最好将每个分量都控制在[-1,1]meannormalization

阿瑟琴·2023-10-24 00:10

深度学习3：循环神经网络Recurrent Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

循环神经网络循环神经网络概述给网络增加记忆能力延时神经网络有外部输入的非线性自回归模型循环神经网络简单循环网络循环神经网络的计算能力循环神经网络的通用近似定理图灵完备应用到机器学习序列到类别模式同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式参数学习随时间反向传播算法实时循环学习算法两种算法的比较手动计算的例子长程依赖问题改进方案梯度爆炸梯度消失参考资料循环神经网络概述

绝对是谨慎提交的昵称·2023-10-24 00:44

ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION

AlgorithmInitializationbiascorrection初始化偏差纠正Convergenceanalysis收敛性分析RelatedWorkExperiment结论核心Adam：一种基于低阶矩的自适应估计的随机目标函数的一阶梯度优化算法

MengYa_DreamZ·2023-10-23 23:52

参数化数据设置

参数化数据在数据库中的直方图是否均衡？参数化数据量根据高老师的文章，1、数据量的多少可以先自己做一次基准测试，根据对应的tps来进行估算：例如tps

Jane93·2023-10-23 20:18

雅可比矩阵和雅可比坐标

教程概述本教程分为三个部分；他们是：机器学习中的偏导数雅可比矩阵雅可比矩阵的其他用途二、机器学习中的偏导数到目前为止，我们已经提到梯度和偏导数对于优化算

无水先生·2023-10-23 19:01

OpenCV官方教程中文版 —— Canny 边缘检测

OpenCV官方教程中文版——Canny边缘检测前言一、原理1.噪声去除2.计算图像梯度3.非极大值抑制4.滞后阈值二、OpenCV中的Canny边界检测练习前言OpenCV中的Canny边缘检测•了解

Owl City、·2023-10-23 18:58

深度学习_5_模型拟合_梯度下降原理

需求:想要找到一条直线，能更好的拟合这一些点如何确定上述直线就是最优解呢？由计算机算出所有点与我们拟合直线的误差，常见的是均方误差例如：P1与直线之间的误差为e1将P1坐标带入直线并求误差得：推广到所有点：整合：由于xi,yi都为已知点，那么它们就是常数化简：这个误差函数就称为代价函数，其中a,b,c为常数，w为直线得斜率目标：找到一个斜率w能使这条直线能更好得拟合上述所有点，反应出来的实质就是e

Narnat·2023-10-23 18:46

《机器学习Python实践》- 可视化

数据可视化，可视化的目的，是为了更直观的理解数据、更快速的理解数据单一图表直方图又称质量分布图，可以直观的展示每个属性的分布情况axes=df.hist(figsize=(9,9))密度图也叫做KDE图

橘猫吃不胖·2023-10-23 18:33

深度学习_4_实战_直线最优解

梯度实战代码：#%matplotlibinlineimportrandomimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplt#fromd21importtorchasd21defsynthetic_data

Narnat·2023-10-23 18:02

“深度学习”如何入门？学习路径篇

可能有同学一听到微积分就头痛，不过没关系，深度学习用的微积分知识不多，主要是导数，梯度，链式法则。基本上也就是书上一两章的内容，这些弄懂基本足够了。如果想深入一些，可以再补一补函数极值，牛

余老师讲机器学习·2023-10-23 16:15

【数据可视化】通过Pyecharts 可视化制作饼图、直方图

pyecharts安装二、饼图介绍三、示例3.1数据准备3.2基础图形3.3扩展设置四、基于新能源汽车行驶里程表，示例玫瑰图1、导入相应的模块和类、pandas库2、读取文件，获取数据集3、对数据进行处理五、直方图介绍六

db_lxm_2072·2023-10-23 14:21

【Python】通过Pyecharts 可视化制作饼图Pie 、直方图

pyecharts的安装二、饼图介绍三、示例3.1数据准备3.2基础图形3.3扩展设置四、基于新能源汽车行驶里程表，示例玫瑰图1、导入相应的模块和类、pandas库2、读取文件，获取数据集3、对数据进行处理五、直方图介绍六

db_lxm_2072·2023-10-23 14:46

推荐频道

梯度直方图