梯度直方图第48页

《论文阅读：Dataset Condensation with Distribution Matching》

点进去这篇文章的开源地址，才发现这篇文章和DCDSA居然是一个作者，数据浓缩写了三篇论文，第一篇梯度匹配，第二篇数据增强后梯度匹配，第三篇匹配数据分布。

volcanical·2023-10-14 12:51

Homework

Homework_week1homework-week1.png学习率和准确率直方图权重初始值使用正态分布随机值的学习率和准确率直方图偏移初始值使用正态分布随机值的学习率和准确率直方图权重和偏差初始值都使用正态分布随机值的学习率和准确率直方图权重和偏差初始值都使用正态分布随机值的学习率和准确率直方图

cyq7on·2023-10-14 12:37

强化学习(Reinforcement Learning)与策略梯度(Policy Gradient)

写在前面：本篇博文的内容来自李宏毅机器学习课程与自己的理解，同时还参考了一些其他博客(懒得放链接)。博文的内容主要用于自己学习与记录。1强化学习的基本框架强化学习(ReinforcementLearning,RL)主要由智能体(Agent/Actor)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)、奖励(Reward)组成。在这些成员中，需要训练的是智能体，他会根据

花飞雨追·2023-10-14 11:19

深度学习基本概念

划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分为5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=m/5划分为m个：名称：随机梯度下降batch_size

Shilong Wang·2023-10-14 09:40

epoch和episode

一个训练集过大，往往需要划分划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分成5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=占1/5的量划分为m个

bijingrui·2023-10-14 09:26

深度学习训练中的Epoch, Batch, Episode, Iteration

Batch我们知道在深度学习训练中是通过梯度下降方法来更新参数的，如果一次性将整个训练集（一个Epoch）喂给机器让它去计算，内存会受不了。因此，我们将

Frank_BC·2023-10-14 09:52

基于梯度的优化方法总结

引言梯度下降法的核心是在最小化目标函数时，每次迭代中，对每个变量，按照目标函数在该变量梯度的相反方向更新对应的参数值。

LuDon·2023-10-14 07:03

机器学习数学基础

2.微积分学：这部分的应用重点是函数，如何求解目标函数及最优解（用梯度下降的算法），再介绍了最小二乘法。3.概率论

ln_ivy·2023-10-14 07:43

金融数学方法：梯度下降法

1.算法介绍梯度下降法是一种常用的优化算法，其通过沿着梯度下降的方向迭代寻找局部极小值。如果沿着梯度上升的方向迭代，就可以找到极大值。

抱抱宝·2023-10-14 07:19

SPSS中的数据分析—描述性统计分析【3】

今天我们就一起来看看针对定量数据的图形描述—直方图、茎叶图以及箱图。不知道大家在上一篇文章之后有没有自己先去了解一下，话不多说，直接进入到我们今天的分享。

小白数据营·2023-10-14 06:59

深度学习知识点（面试）

*梯度爆炸的解决办法***神经网络（MLP）的万能近似定理*神经网络中，深度与宽度的关系，及其表示能力的差异**在深度神经网络中，引入了隐藏层（非线性单元），放弃了训练问题的凸性，其意义何在？

Steve_Xu123·2023-10-14 05:04

OpenCV 之ios 更多形态学变换

充满活力的早晨·2023-10-14 02:43

ORACLE-统计信息收集&&分析表和索引

统计信息收集作用：DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS统计表,列,索引的统计信息（默认参数下是对表进行直方图信息收集，包含该表的自身-表的行数、数据块数、行长等信息；列的分析--列值的重复数

UntifA·2023-10-14 02:57

解锁机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南

目录一、简介什么是梯度下降？为什么梯度下降重要？

TechLead KrisChang·2023-10-14 01:30

python实现箱型分析_箱形图以及python实践

其中，大家都可能非常清楚条形图、直方图、散点图和曲线图的用处，但是箱形图呢？(或者称为盒须图)。他的意义在哪里呢？在python中又是如何实现的呢？

weixin_39600510·2023-10-14 00:12

CCF CSP认证历年题目自练Day27

题目一试题编号：202104-1试题名称：灰度直方图时间限制：1.0s内存限制：512.0MB样例输入711807000700770707070707077000700070770000700770700000707007070707070007000700700Data

尚棹芸·2023-10-13 22:14

BP神经网络应用案例

确定网络学习参数步骤3初始化网络权值W和阀值B步骤4计算网络第一层的输入和输出步骤5计算中间层（隐含层输入和输出）步骤6计算输出层的输入和输出编辑步骤7计算能量函数步骤8计算能量函数对各参数的偏导数（梯度

七七喝椰奶·2023-10-13 21:26

OpenCV10-图像直方图：直方图绘制、直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化、直方图规定化、直方图反射投影

OpenCV10-图像直方图：直方图绘制、直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化、直方图规定化、直方图反射投影1.直方图的绘制2.直方图归一化3.直方图比较4.直方图均衡化5.直方图规定化（直方图匹配）

shlyyy·2023-10-13 20:17

OpenCV11-图像的模版匹配

OpenCV11-图像的模版匹配图像的模版匹配图像的模版匹配前面通过图像直方图反向投影的方式在图像中寻找模版图像，由于直方图不能直接反映图像的纹理，因此，如果两幅不同的模版图像具有相同的直方图分布特性，

shlyyy·2023-10-13 20:44

余弦向量相似性和SIFT算法在股票相似性中的使用(1)

然后我就去搜索图片相似算法的算法，找到了几个，比如PHASh，直方图，SIFT等。PHASH和直方图过于简单，提取不到有用的信息，最后就选用了出名的SIFT算法。必

xiao_sysu·2023-10-13 19:38

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）

孙有涵·2023-10-13 19:22

随机梯度下降

梯度下降算法在机器学习或深度学习中，模型的训练在一般都会被转换为求使得目标函数函数值最小的参数组合的优化问题，简而言之就是优化参数，梯度下降法是优化参数的一种方法。

我是任玉琢·2023-10-13 19:09

Substance 3D Designer制作冰块材质贴图到unity urp复现

SubstanceDesigner制作幻想类冰层表面_哔哩哔哩_bilibili首先冰块的高度会根据每块不同的位置高低起伏，使用扰动的噪声图添加描边节点，添加泛洪填充，随后使用距离节点清除描边，再添加梯度节点在每一块上生成梯度

凯尔315·2023-10-13 18:25

2-线性回归之多变量线性回归基本原理的python实现

文章目录多变量线性回归基本原理的python实现1数据读取2特征及标签获取3参数及超参数设置4使用梯度下降进行拟合5拟合结果查看6不同学习率下的拟合情况参考文章多变量线性回归基本原理的python实现接续上一篇文章

骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-10-13 16:43

卷积神经网络CNN基础知识

池化层（下采样层）2.2.3全连接层2.2.3.1激励层（非线性激活）2.2.3.2线性层2.2.3.3Dropout层2.2.3.4总结2.3图像的上采样和下采样2.3.1上采样2.3.2下采样2.4梯度

JiA-Bai·2023-10-13 15:48

python 直方图均衡化_彩色图像直方图均衡化Python

我是Opencv的新人我试着手工做直方图均衡化，不知怎么的我的输出是this首先，我将格式转换为YCR\uCB格式，然后将其拆分为y、cr和CB。

weixin_39981632·2023-10-13 15:58

python 直方图均衡化_Python实现图像直方图均衡化算法

title:"Python实现图像直方图均衡化算法"date:2018-06-12T17:10:48+08:00tags:[""]categories:["python"]效果图代码#!

weixin_39618806·2023-10-13 15:28

Python实现图像直方图均衡化

Python实现图像直方图均衡化图像直方图均衡化（HistogramEqualization）是一种用于增强图像对比度的方法，也是数字图像处理中最基本的图像增强方法之一。

NoABug·2023-10-13 15:26

python实现图像的直方图均衡化

直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。它通过重新分配图像中的像素值，使得图像的像素值分布更加均匀，增强图像的对比度，从而改善图像的视觉效果。

Ye-Maolin·2023-10-13 15:52

民安智库（第三方社会评估调研公司）不同客户满意度分析方法应用场景

为了更好地实现这一目标，民安智库（第三方街道群众安全感评估）通常会采用多种客户满意度分析方法，如方差分析法、休哈特控制图、双样本T检验、过程能力直方图、Pareto图和四分

MINANZHIKU·2023-10-13 13:31

迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）

与ResNet等传统卷积神经网络不同，DenseNet中每个层都直接与前面的所有层相连，这种直接的密集连接架构有助于信息和梯度在网络中的流通，从而在训练中提高了梯

QTreeY123·2023-10-13 13:51

chapter_linear-networks：线性回归的从零开始实现

在这一节中，(我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器)。

weiket·2023-10-13 13:13

在深度学习中，累计不同批次的损失估计总体损失

训练的作用：前向传播计算损失函数值，为了尽量减少损失函数值，反向传播计算损失函数梯度，并用梯度更新模型参数。

Y.IU.·2023-10-13 13:05

群狼调研（长沙客户口碑NPS调查）干货，客户满意度调查分析方法

群狼调研(长沙客户体验改善调查)受顾客委托开展客户满意度调查，客户满意度调查的分析过程可以采取多种方法，这些方法包括但不限于方差分析法、休哈特控制图、双样本T检验、过程能力直方图、Pareto图和四分图模型等

湖南群狼市场调研服务有限公司·2023-10-13 13:57

LSTM长短期记忆网络

LSTM的matlab详解LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络，它通过引入门机制（gate）来解决传统循环神经网络长序列训练过程中的梯度消失和爆炸问题，从而能够更好地处理序列数据

苗半里·2023-10-13 08:29

yolov5x损失函数反向传播--chatgpt3.5指导

2.PathAggregationNetwork（PAN）的反向传播：使用自适应加权路由策略对低层级特征进行修正，需要计算路由系数的梯度。

春夜·2023-10-13 07:18

自编码器Auto-Encoder

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据X本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XR。在时间序列异常检测场景下，异常对于正常来说是少

llurran·2023-10-13 06:48

图像处理之直方图均衡化及C++实现

1.背景直方图均衡化在图像增强方面有着很重要的应用。一些拍摄得到的图片，我们从其直方图可以看出，它的分布是集中于某些灰度区间，这导致人在视觉上感觉这张图的对比度不高。

AI算法-图哥·2023-10-13 02:19

直方图均衡化原理及C++实现

直方图均衡化是常用的图像增强的方法。通过一种映射改变图像中的灰度值，增加图像灰度值的动态范围从而增加图像的对比度。

shentu7·2023-10-13 02:16

c++视觉处理---直方图均衡化

直方图均衡化直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。它通过重新分布图像的像素值，以使图像的直方图变得更均匀，从而提高图像的视觉质量。

枭玉龙·2023-10-13 02:06

独家 | 使用TensorFlow 2创建自定义损失函数

标签：TensorFlow2，损失函数图1：梯度下降算法（来源：公共域，https://commons.wikimedia.org/w/index.php？

数据派THU·2023-10-13 00:13

【使用 TensorFlow 2】03/3 创建自定义损失函数

图1：实际应用中的梯度下降算法二、关于代价函数神经网络学习将训练数据中的一组输入映射到一组输出。它通过使用某种形式的优化算法来

无水先生·2023-10-13 00:40

系列论文阅读——Policy Gradient Algorithms and so on(3)

以critic为Q函数为例，此时的动作是确定的，因此不需要再针对做期望，可以直接用估计累计回报，目标函数为：根据链式法则求出它的梯度是：

想学会飞行的阿番·2023-10-13 00:13

2022-1-29第四章机器学习进阶--回归

线性回归极大似然估计例子：房价预测(误差符合高斯分布—均值为0，方差为某定值)对数化（J其实就是目标函数）（目标函数要最小—梯度为0—驻点）(为何不可逆或防止过拟合可以增加扰动)概念：给定k个点，一定存在

YJF-NJU·2023-10-12 23:23

利用DevExpress的WebChartControl绘制直方图，折线图和饼状图

开发工具：VS2010+DevExpress控件forC#-8[1].2，后者是我在csdn.net上下载的，具体下载地址为http://download.csdn.net/detail/fos007/36859461、解压“DevExpress控件forC#-8[1].2”文件会有一系列的dll文件，将涉及到DevExpress.XtraCharts的命名空间和子空间作为引用添加到解决方案中来。

xiaohuizi2009·2023-10-12 22:27

PYTHON计算CPK及规范限合格率，绘制直方图&概率密度曲线

CPK（过程能力指数）是一个用于衡量一个过程的稳定性和一致性的统计指标，特别用于制造业和质量管理中。它衡量了一个过程的变异性与规范界限的关系，帮助确定过程是否能够产生合格的产品或服务。正态分布假设：CPK的计算通常基于正态分布（或近似正态分布）的假设。这意味着过程数据应该呈现出类似正态分布的特征。如果数据不服从正态分布，可能需要进行转换或采用其他方法来处理。CPK的计算涉及以下步骤：确定规范上限（

铁松溜达py·2023-10-12 22:49

【实时图像融合：挤压分解网络：无监督：UIF】

首先，我们一般将多个融合问题转化为梯度和强度信息的提取和重构，并据此设计一种通用形式的损失函数，它由强度项和梯度项组成。对于梯度

小郭同学要努力·2023-10-12 20:11

优化问题 | 梯度下降的知识整理、Python实现及batch_size参数的总结

文章目录1综述2三种形式2.1批梯度下降法（BGD）：整个训练集2.2随机梯度下降法（SGD）：1个训练样本2.3小批量梯度下降法（MBGD，SGD）：n个训练样本2.4梯度下降的python实现2.5

然然然然_·2023-10-12 17:14

python batch_size_Batch_Size 详解

其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因

weixin_39928106·2023-10-12 17:13

浅谈batch, batch_size, lr, num_epochs

然后在上面做梯度下降，优化的算法叫随机梯度下降法。batch_size:叫做小批量，这个取值通常是2**n，将一个训练集分成多个小批量进行优化。

lin_xiao_yi·2023-10-12 17:03

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