梯度直方图第49页

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

c++视觉处理 ------ 反向投影图和直方图的变化

通道混合：cv::mixChannelscv::mixChannels是OpenCV中的一个函数，用于执行通道混合或通道分离操作。通常情况下，这个函数用于处理多通道图像，允许你从多通道图像中提取或重新排列通道，或者将不同通道的数据组合到一个新的多通道图像中。以下是cv::mixChannels函数的基本用法：voidcv::mixChannels(constcv::Mat*src,intnsrcs

枭玉龙·2023-10-12 16:41

c++视觉处理----绘制直方图，H—S直方图，二维H—S直方图，RGB三色直方图

直方图：cv::calcHist()cv::calcHist()是OpenCV中用于计算直方图的函数。直方图是一种用于可视化图像亮度或颜色分布的工具。这函数通常应用于灰度图像或彩色图像的各个通道。

枭玉龙·2023-10-12 16:40

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一化。

羞儿·2023-10-12 15:45

TensorFlow入门(二十四、初始化学习参数)

如果参数全部初始化为0或者是同一个值,会使得所有神经元的输出都是相同的,进而造成反向传播时,梯度和权重的变化相同,同一层内每个神经元的计算也相同。

艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:57

TensorFlow入门(二十二、梯度下降)

梯度下降的定义及作用梯度下降本身是一个最优化算法,通常也被称为最速下降法。常被用于机器学习和人工智能中递归性地逼近最小偏差模型,也就是使用它找到一个函数的局部极小值。

艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:51

李宏毅机器学习（九）Backpropagation反向传播

我们上节课学习了深度学习，也知道采用梯度下降优化我们的各神经元参数，以语音识别为例，一个输入特征量1000多项，8层隐层，大致需要的w,b参数有数百万项，这样我们梯度下降的计算量是非常大的，我们为了让梯度下降计算的更有效率

ca8519be679b·2023-10-12 12:58

pmp直方图与帕累托图的区别_PMP知识点干货(六）

2质量工具图比较：发现问题：控制图(七点规则等)、趋势图寻找原因：因果图、流程图分析原因：帕累托图、散点图、直方图、检查表/计数单收集需求：亲和图3QP、QA、QC区别：QPQAQC关注1)制定质量计划

weixin_39769039·2023-10-12 11:20

AE/PR超清画质修复插件：ClearPlus(Win&Mac)2.2中文汉化版

软件提供阴影滑块、除雾滑块、直方图滑块、白平衡等其他功能，能够有效帮助用户回复图像原本的图片内容，获得更加自然清晰的图像。

2301_79246908·2023-10-12 11:41

初识搜索引擎 —— ElasticSearch

Kibana提供了强大且易用的功能，例如直方图、线形图、饼图、热图和内置的地理空间支持。ElasticSe

programming_rooike·2023-10-12 11:39

深度学习问答题（更新中）

在前向传播和反向传播过程中，ReLU相比于Sigmoid等激活函数计算量小；避免梯度消失问题。

uodgnez·2023-10-12 09:41

【科学文献计量】利用pybibx分析Scopus文献数据集（EDA,N-Grams,Cluster,Network analysis,NLP）

表格可视化4.2词云图可视化4.3N-Grams可视化4.4文献聚类4.5主题词演化4.6桑基图可视化4.7树图可视化4.8作者生产力可视化5网络可视化5.1文献引用与被引用可视化5.2文献引用与被引用历年直方图

lys_828·2023-10-12 08:37

07. 机器学习入门3 - 了解K-means

我们在机器学习入门已经学习了两节课，分别接触了动态规划，机器学习的背景，特征向量以及梯度下降。

茶桁·2023-10-12 07:14

06. 机器学习入门2 - 理解特征和向量

文章目录机器学习初探特征和向量机器学习的通用框架梯度下降Hi,你好。我是茶桁。上一节课，咱们用一个案例引入了机器学习的话题，并跟大家讲了一下「动态规划」。那这节课，我们要真正进入机器学习。

茶桁·2023-10-12 07:44

基于MATLAB的去雾系统（深度学习/传统/改进方法）V3.0

去雾系统V3新增了基于深度学习的去雾算法，集成直方图均衡化、Retinex、MSR、MSRCR、暗通道先验、改进的暗通道、两种深度学习算法。

KAU的云实验台·2023-10-12 05:10

深度学习自学笔记十二：残差网络

其主要目标是解决深层神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深、更容易训练，并取得更好的性能。

ironmao·2023-10-12 05:15

GPU提升多分类问题

与上一篇文章中前几部分代码相同多层线性网络这里，直接使用nn.Module搭建，与之前自定义搭建的三层网络一样，但注意这里用的激活函数是ReLU的改良后的LeakyReLU，能够避免在输入小于0时出现梯度弥散

dyh_chd·2023-10-12 04:08

2D函数优化实战

优化目标函数如下：该函数有四个极小值点，值都为0先对函数进行绘图初始化起始点，再设置优化器，进行梯度下降优化完整代码：importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefhimmelblau

dyh_chd·2023-10-12 04:07

激活函数与loss的梯度

激活函数：最开始由生物学家对青蛙的神经元机制进行研究发现，青蛙的神经元有多个输入x0、x1、x2，响应值是他们加权后的结果，但响应值如果小于阈值，则不会响应，而只有大于阈值时，才会有固定的响应。这就类似于阶梯函数但阶梯函数由于不连续，故不可导。科学家提出了连续光滑的激活函数：sigmoid/logisticsigmoid使用的范围比较广，因为它能把输出值的范围压缩在0-1之间，如概率，还有像素值R

dyh_chd·2023-10-12 04:37

夜景照片噪点高，怎么办？Lightroom帮你轻松降低噪点

或者使用快捷键【Ctrl+shift+I】启动导入命令二、分析原图通过观察图片及直方图（

杨晓2019·2023-10-12 04:36

第22次 CCF CSP认证一二题题解及感悟

第22次CCFCSP认证一二题题解及感悟第一题灰度直方图题目重述题目分析代码及注释（C++）第二题邻域均值题目重述题目分析代码及注释（C++）感悟第一题灰度直方图题目重述一幅长宽分别为n个像素和m个像素的灰度图像可以表示为一个

安全小白CSRF·2023-10-12 04:31

Tensorflow实现多层感知机

在普通神经网络的基础上，加入隐藏层，减轻过拟合的Dropout，自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度你三的激活函数Relu.首先是载入Tensorflow并加载MNIST数据集，创建一个Tensorflow

河南骏·2023-10-12 02:42

吴恩达深度学习第二门课第一周总结

吴恩达深度学习第二门课第一周总结一、梯度消失/爆炸及解决办法二、正则化方法先上目录：从目录可以看到第一周主要解决了两个问题：过拟合，预防梯度消失/梯度爆炸。现在分别来讨论并进行代码实现。

半个女码农·2023-10-12 00:37

PyTorch基础教程（四）PyTorch 的计算图和自动求导机制

目录一、自动求导机制的简介二、自动求导机制实例1.反向传播示意图2.自动求导机制示例代码3.反向传播实例代码三、梯度函数的使用四、计算图构建的启用和禁用一、自动求导机制的简介PyTorch会根据计算过程来自动生成动态图

旗狼-回不去的明天·2023-10-11 21:57

【转载】OpenCV-Python系列之直方图均衡（三十五）

我们之前对直方图有一个大概的了解，它可以将图像的不同颜色的像素值在坐标上表示出来，现在我们来讨论直方图的均衡化，在基本概念的基础上来进行实战化。假设有一个图像，其像素值仅局限于某些特定范围的值。

OpenVINO生态社区·2023-10-11 21:21

openCV实战-系列教程8：直方图与均衡化（直方图定义/mask操作/均衡化原理/均衡化效果/自适应均衡化）、原理解析、源码解读

OpenCV实战系列总目录打印图像直接用这个函数：importcv2#opencv读取的格式是BGRimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib是RGB%matplotlibinlinedefcv_show(img,name):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows

机器学习杨卓越·2023-10-11 21:21

直方图均衡化-从公式到代码（python）

直方图均衡化-从公式到代码（python）1.直方图均衡化理论1.1直方图均衡化介绍1.1.1直方图均衡化的介绍1.1.2直方图的概念1.1.3直方图均衡化的理论基础1.2直方图均衡化步骤1.2.1手工实现直方图均衡化

桃李醉东风·2023-10-11 21:51

《Opencv计算机视觉实战》笔记_9：直方图

直方图cv2.calcHist(images,channel,mask,histSize,ranges)返回一个直方图images：输入图像(需用中括号括起来)channels：通道如果图像是灰度图它的值就是

自学AI的大龄菜鸟·2023-10-11 21:21

opencv | 图像直方图的应用场景

编辑深度学习初学者转载自：OpenCV学堂引言之前写过很多图像直方图相关的知识跟OpenCV程序演示，这篇算是把之前的都回顾一波。做好自己的知识梳理。

机器学习与AI生成创作·2023-10-11 21:49

OpenCV自适应直方图均衡CLAHE的clipLimit的含义及理解

一、引言关于自适应直方图均衡CLAHE的clipLimit的介绍，网上介绍的资料不多，可能对很多大佬来说，这个知识点很简单，但对于没这方面基础知识的，则不好理解，老猿今天结合OpenCVCLAHE源代码中对于

LaoYuanPython·2023-10-11 21:18

计算机视觉实战--直方图均衡化和自适应直方图均衡化

计算机视觉文章目录计算机视觉前言一、直方图均衡化1.得到灰度图2.直方图统计3.绘制直方图4.直方图均衡化二、自适应直方图均衡化1.自适应直方图均衡化（AHE）2.限制对比度自适应直方图均衡化（CRHE

工头阿乐·2023-10-11 21:47

计算快速汉明距离

我是在图像处理中用到的，项目中需要计算图像梯度方向，我选择了四个方向，这样就可以用二位二进制表示，分别为0,1,2,3，也就是00,01,10,11，这四种情况。

AdrianHust·2023-10-11 20:30

汉明距离的计算