梯度直方图第47页

PyTorch深度学习实践第三集梯度下降 y=wx

importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x,w):y_p=w*xreturny_pdefloss(x,y,w):y_p=forward(x,w)loss_=(y-y_p)*(y-y_p)returnloss_w_list=[]m

Newjet666·2023-10-17 00:28

《PyTorch深度学习实践》第三讲反向传播

importtorch#数据集x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#w权重w=torch.tensor([1.0])w.requires_grad=True#需要计算梯度

稚皓君·2023-10-17 00:28

【AI】深度学习——循环神经网络

当输入序列比较长时，其计算时间和空间要求随时间线性增长，可以使用带截断的BPTT，只计算固定时间间隔内的梯度回传RNN可以近似任何非线性动力系统及图灵机，但会存在梯度爆炸和小时问题，

AmosTian·2023-10-17 00:54

《PyTorch深度学习实践》第三讲梯度下降算法

《PyTorch深度学习实践》第三讲梯度下降算法问题描述梯度下降问题分析编程实现代码实现效果随机梯度下降问题分析编程实现代码实现效果参考资料问题描述梯度下降问题分析编程实现代码importmatplotlib.pyplotasplt

稚皓君·2023-10-17 00:23

opencv 基础实践

本文是opencv的简单测试代码，opencv的版本为4.5.5.64，代码主要包括以下几部分：图像处理：图像二值化、图像灰度化、图像降噪、边缘检测、图像变换、直方图、模板匹配与霍夫变换、图像通道分割与融合

Lemon_Yam·2023-10-16 23:53

深度学习-优化算法与梯度下降

文章目录前置知识指数移动平均EMAL2正则（L2Regularization)权重衰减（WeightDecay)优化器SDGMomentumNAGAdagradRMSPropAdaDeltaAdamAdamW综上学习率StepLRMultiStepLRExponentialCosineAnealingRLROP（ReduceLRonPlateau)lambda总结前置知识指数移动平均EMA给予近期

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 23:39

用梯度下降法来调整参数w和b

这篇文章就要介绍如何用梯度下降法来找到w和b。如下图所示，代价方程在三位空间的表现形式可以是下面这样的。无论我们从代价函数的哪个点开始进行梯度下降，最终都会达到最低点。

Ang陈·2023-10-16 22:07

深度学习入门 (六)：梯度消失与梯度爆炸、权重的初始值、Batch Normalization、Group Normalization

目录梯度消失与梯度爆炸权重的初始值权重初始值可以设为0吗?

连理o·2023-10-16 20:44

YOLOv3反向传播原理之全流程源码分析

YOLOv3反向传播原理之全流程源码分析1.YOLOv3网络训练中反向传播主体流程1.1初始化1.2batch内梯度累加1.3network和layer中的关键变量2.YOLO层反向传播源码分析3.卷积层

北溟客·2023-10-16 20:42

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第七周--局部最小点和鞍点

hehehe2022·2023-10-16 19:24

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P13 局部最小值与鞍点

二、数学推导分析用泰勒公式展开一项与梯度（L的一阶导）有关，一项与海赛矩阵（L的二阶导）有关海瑟矩阵VTHV通过海瑟矩阵的性质可以转为判断H是否是正定的来判断H正定=所有特征值为正=局部最小值H负定=所有特征值为负

QwQllly·2023-10-16 19:16

机器学习（5）——代价函数误差分析

训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代

WarrenRyan·2023-10-16 18:29

RESIDUAL INTERPOLATION FOR COLOR IMAGE DEMOSAICKING

我们将所提出的残差插值方法引入到基于梯度的无阈值(GBTF)算法中，该算法是目前最先进的马赛克算法之一。

Adagrad·2023-10-16 18:45

LSTM模型（大白话+公式推导）

设计思路RNN是想把所有信息都记住；不管是有用的信息还是没用的信息（存在梯度爆炸和梯度消失的问题）例子：复习的时候，整本书都想记下来；导致记忆负担加重；记忆的效果不好；LSTM是设计一个记忆细胞；具备选择性记忆的功能

Null箘·2023-10-16 16:07

Python图像处理进阶：Pillow库的中级应用

今天，我们将深入探讨Pillow库的中级功能，包括颜色空间转换，直方图，像素操作和绘制。一、颜色空间转换在图像处理中，我们常常需要对图像进行颜色空间的转换。最常见的转换是将彩色图像转换为灰度图像。

青春不朽512·2023-10-16 14:26

tensor索引和求导

print(a[:5])print(a[-3:])index=[1,3,4,5,5]print(a[index])foriina:print(i)运行结果为：自动求导importtorch#定义一个可以计算梯度的全为

李健璋·2023-10-16 13:25

Proximal Policy Optimization(PPO)和文本生成

PPO是一种策略梯度方法，其交替地进行与环境交互采样数据和使用随机梯度上升优化“代理”目标函数。标准策略梯度方法对每个数据样本执行一次梯度更新，而PPO可以采样一批数据后，对模型进行多次梯度更新。

冰冰冰泠泠泠·2023-10-16 12:28

Google Earth Engine（GEE）——1981-2020年全球降水数据年均降水量直方图表示（北京市为例）

先对本次的数据做一个简单的介绍CHIRPSDaily:ClimateHazardsGroupInfraRedPrecipitationWithStationData(Version2.0Final)DatasetAvailability1981-01-01T00:00:00-DatasetProviderUCSB/CHGCollectionSnippetee.ImageCollection("UC

此星光明·2023-10-16 09:24

残差层

引言在VGG中，随着网络层数的增多，往往伴随着以下几个问题：计算资源的消耗（通过增加GPU来解决）模型容易过拟合（采集海量数据，使用dropout正则化）产生梯度消失和梯度爆炸（使用batchnorm）

LuDon·2023-10-16 08:37

2022阿里计算机视觉算法工程师面经

问贡献点的想法、想解决什么问题、效果怎么样3.BatchNormalization的作用4.看你做系统有用到目标检测算法，说说fasterRCNN、Yolo、SSD的输出形式、相同和不同的点5.为什么会梯度消失和梯度爆炸

hdychi·2023-10-16 06:52

现代循环神经网络：长短期记忆网络(LSTM)，并使用LSTM进行股票的预测

LSTM网络的主要目的是解决传统RNN在训练过程中遇到的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。LSTM网络引入了一种记忆单元（memorycell），用于存储和更新序

青云遮夜雨·2023-10-16 06:22

深度学习05-RNN循环神经网络

文章目录概述基本循环神经网络原理WordEmbeddingpytorchrnn常见的结构双向循环神经网络pytorchrnnDeepRNN(多层RNN)pytorchrnnRNN缺点梯度爆炸和消失问题短期记忆

liaomin416100569·2023-10-16 06:52

循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）

但是，RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，这使得RNN在处理长序列时效果不佳。长短时记忆网络（LSTM）是一种改进的RNN，它能够解决RNN存在的梯度问题。

PyTechShare·2023-10-16 06:52

高效性:具体行为动词

由感性到理性每个人都要参与进来互助组要优优帮，差差帮，形成梯度性组，让人人有事做。有检查有讲评的才要练问题讨论要深入，要追根溯源，要有度，梯度要合埋，要追根溯源找错的，梳理思路和思维。

小泉城人·2023-10-16 06:08

数字图像处理

目录一、数字图像基础...3二、数字图像存储与显示...3三、图像变换...41.卷积...42.梯度和S

zhuimengshaonian66·2023-10-16 05:17

图像处理知识框架

目录一、数字图像基础…3二、数字图像存储与显示…3三、图像变换…41.卷积…42.梯度和Sobel导数…53.拉普拉斯变换…54

Hilary~·2023-10-16 05:46

【多媒体技术与实践】使用OpenCV处理图像（实验三.上）

1：图像直方图将原彩色图像转成灰度图像，得到该灰度图像的灰度直方图，并对灰度直方图进行直方图均衡化，将原图、灰度图、直方图及均衡化后的直方图一起拼接为一张图片importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

MorleyOlsen·2023-10-16 05:07

【图像增强】常见的图像增强算法

各大平台搜集后整理项目地址：Image-Enhancement一、直方图均衡化①算法原理直方图均衡化，一般可用于灰度图像的对比增强（如：人脸阴影部位增强）；②算法优缺点如果直接对彩色图像R,G,B三通道分别均衡化后再合并

MangoloD·2023-10-16 04:50

基于python的多种图像增强算法实现

基于python的多种图像增强算法实现引言工具算法增强对比度直方图均衡化锐化图像噪声消除中值滤波均值滤波高斯滤波双边滤波增强对比度直方图均衡化总结全部资源引用引言本项目使用python实现多种空域增强的图像增强算法

跋扈洋·2023-10-16 04:19

ResNet分类器量化

1.动态范围的常用计算方法Max方法之前的对称量化和非对称量化就是在用最大最小的办法做的Histgram直方图是一种用于可视化信号或数据分布的图形工具。计算动态范围的一种方法是通过查看直方图的范围。

智障学AI·2023-10-16 03:24

深度前馈神经网络--Apple的学习笔记

深度前馈神经网络--Apple的学习笔记主要就是设计数学模型，使得误差预计与实际误差最小，然后使用梯度下降法调整参数。其中多了隐层。

applecai·2023-10-16 02:51

机器学习-有监督学习-神经网络

线性模型向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle+by=⟨w,x⟩+b分类与回归懂得两者区别激活函数，损失函数感知机模型感知机模型的本质是线性模型，再加上激活函数训练数据、损失函数、梯度下降

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:47

Python 机器学习入门之牛顿法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法牛顿法系列文章目录前言一、牛顿法1.牛顿法简介2.基本原理总结前言上一篇文章里面说到了梯度下降法

bug别找我·2023-10-16 00:30

Python 机器学习入门之K近邻算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之

bug别找我·2023-10-16 00:30

Python 机器学习入门之逻辑回归

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归逻辑回归系列文章目录前言一、逻辑回归简介二

bug别找我·2023-10-16 00:54

Epoch和episodes的区别

在每个epoch中，整个训练数据集会被用来更新模型的权重，通常通过随机梯度下降或其他优化算法。一次epoch包含多次迭代，每次迭代使用数据集的一个不同子集（也可能是全部数据）来进行训练。

Chen_Chance·2023-10-15 20:51

pytorch关于torch.nn和torch.autograd

扩展torch.autograd如果想要添加一个新的Operation到autograd的话，我们的operation需要继承classFunction.autograd使用Function计算结果和梯度

Jessie_83bf·2023-10-15 19:25

NNDL:作业3

(2)原书公式为：在加入正则化后损失函数为：求梯度得：W更新:加入正则化后，在更新参数时每次需要减去，使得参数不会太大，防止数值溢出。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:45

26天学通前端开发（配资料）

今天我们虽然也有大量的知识点，但是整体以特定目标引导学习，让学习梯度更加平滑。文章用下面七个目标引导学习，只要依次完成，就可以踏进前端开发的大门将设计稿还原成html页面（5天）

晓舟报告·2023-10-15 16:14

机器学习之线性回归

highvariance）1.4.2欠拟合问题（highbias）1.5交叉验证2线性回归基本原理2.1线性回归定义2.2一元回归(单个特征）2.2多元回归(即多个特征）3损失函数代价函数、目标函数4优化方法4.1梯度下降

夜猫子科黎·2023-10-15 15:28

PyTorch深度学习实践

PyTorch深度学习实践1.概述2.线性模型3.梯度下降算法4.反向传播5.用Pytorch实现线性回归6.Logistic回归分类问题7.处理多维特征的输入8.加载数据集9.多分类问题10.卷积神经网络

焦妮敲代码·2023-10-15 14:00

深度学习开发流程

2.1深度学习训练主要训练步骤：确定模型将模型加在到cpu或者gpu中确定训练数据确定优化器和超参model.train()进入循环，将数据放到设备中前向传播：就是将数据放到模型中训练梯度清零：防止之前在优化器中存在之前的梯度

Alan and fish·2023-10-15 14:56

【Pytorch】深度学习之优化器

文章目录Pytorch提供的优化器所有优化器的基类`Optimizer`实际操作实验参考资料优化器根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签的工具学习目标

自律版光追·2023-10-15 14:25

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-15 12:13

论文浅尝 | 深度神经网络的模型压缩

笔记整理：闵德海，东南大学硕士，研究方向为知识图谱链接：https://arxiv.org/abs/1412.6550动机提高神经网络的深度通常可以提高网络性能，但它也使基于梯度的训练更加困难，因为更深的网络往往更加强的非线性

开放知识图谱·2023-10-15 12:37

机器学习——学习路线

一、PytorchPytorch安装Pytorch基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

gbdt 回归特征重要性排序_GBDT算法原理及应用

一、GBDT算法原理GradientBoostingDecisionTree(GBDT)是梯度提升决策树。

weixin_39778003·2023-10-15 10:31

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

这个的原因是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建也就是说传递的时候loss.backward()需要加上一个参数loss.backward(torch.ones_like(loss))这样就可以啦

安之若醇·2023-10-15 10:38

tensorboard怎么使用

使用TensorBoard，您可以可视化训练过程中的损失和指标、模型结构、梯度直方图、嵌入向量等等。

无声远望·2023-10-15 09:29

非线性数据类型预测之BP神经网络——基于MATLAB

通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。

X_dmword·2023-10-15 08:59

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