梯度直方图

直方图规定化——GML和SML映射规则

GML和SML原理GML规定化（组映射）先列出图像灰度值i,j,计算原始直方图Pr(i),列出规定直方图Pz(j),计算原始累计直方图Pi和规定累计直方图Pj，然后按照Pj到Pi寻找最接近的值存储为j，
Rjex·2023-09-18 00:00

求解灰度直方图，如何绘制灰度直方图（数字图像处理大题复习 P1）

文章目录1.画X轴2.画直方图3.Complete视频原链接数字图像处理期末考试大题B站链接1.画X轴2.画直方图有几个0就在图上画多高，同理有几个1，X=1的地方就画多高3.Complete这里的情况比较平均
Nesb01t·2023-09-18 00:58

直方图均衡化，画出均衡化后的直方图（数字图像处理大题复习 P2）

文章目录1.频率2.累计直方图3.取整4.得到对应关系5.累加对应关系，得出结果6.画出均衡化后的直方图1.频率一般题目会给出各个灰度级的概率分布，如果没有给概率，而是给了频率，比如：在8x8的图像中，
Nesb01t·2023-09-18 00:58

直方图规定化，计算 SML 映射（数字图像处理大题复习 P3）

文章目录1.累计直方图概率2.累计规定直方图3.根据累计直方图概率和累计规定直方图计算SML映射4.计算变化后直方图结果1.累计直方图概率我们最终的目的是从表1变成表2首先我们仍要先求出累计直方图概率2
Nesb01t·2023-09-18 00:27

【深度学习实验】线性模型（二）：使用NumPy实现线性模型：梯度下降法

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入库1.初始化参数2.线性模型linear_model3.损失函数loss_function4.梯度计算函数compute_gradients5
QomolangmaH·2023-09-18 00:25

李沐机器学习入门

3.1.2人工标注数据3.1.3弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax回归8.3小批量随机梯度下降
几窗花鸢·2023-09-17 23:30

神经网络权重是什么意思,神经网络权值和阈值

2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。
快乐的小肥熊·2023-09-17 21:20

Post-LN, Pre-LN, Sandwich-LN

这种方式可以保持层之间的信息流动，并且在训练过程中可以更好地控制梯度的传播。Pre-LN（前归一
汪VV·2023-09-17 21:09

model.eval，torch.no_grad,以及torch.cuda.empty_cache

它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout和BN层的行为eval()的作用是不启用BatchNormalization和Dropout
xx_xjm·2023-09-17 21:20

带您认识流式细胞术中的各种图

流式图有很多种，最常用的是流式直方图和流式散点图，还有流式等高线图。流式直方图只能显示一个通道的信息，流式散点图和流式等高线图可以同时显示2个通道的信息。
医学科研小坑·2023-09-17 20:32

2022年第二季度 · 学习情况及总结

以下是我第二季度学习内容的直方图展示。2022年第二季度·学习情况当我看到了自己展示的这个结果的时候，我的内心充满了成就感。当我的学习内容变得可量化、可视化后，我得到了很大的鼓舞。因为我清
夏雪的感想·2023-09-17 18:01

机器学习算法总结

梯度提升算法：与Bagging和随机森林的不同之处在于它在减少方差的同时，
doverxu·2023-09-17 16:03

YOLO-NAS详细教程-训练深度学习分割模型-从图像中去除背景

快速安装对于这个例子，唯一必要的包是超级梯度。安装超级梯度还将安装运行本示例中的代码所需的所有依赖项。pipinstallsuper-gradients1.数据集
TD程序员·2023-09-17 16:07

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据...

摘要还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制分位数图的进一步建模功能。相关视频简介回归分位数（RQ）由（Koenker和Gilbert，1
拓端研究室TRL·2023-09-17 16:36

PyTorch深度学习实战——基于ResNet模型实现猫狗分类

但并非仅增加网络层数，就可以获得更准确的结果，随着网络层数的增加可能会出现以下问题：梯度消失和爆炸：在网络层次过深的情况下，反向传播可能会面临梯度消失和爆炸的问
盼小辉丶·2023-09-17 16:27

关于时空数据的培训 GAN：实用指南（第 02/3 部分）

一、说明在本系列关于训练GAN实用指南的第1部分中，我们讨论了a）鉴别器（D）和生成器（G）训练之间的不平衡如何导致模式崩溃和由于梯度消失而导致静音学习，以及b）GAN对超参数的敏感性。
无水先生·2023-09-17 11:37

iOS开发之颜色渐变

将图层旋转90°(pi/2弧度)得到水平梯度。gradientLayer.colors=[UIColor.red.
未来的你的现在·2023-09-17 08:22

【最全的】预测误差直方图可逆信息隐藏算法原理及代码（matlab实现）

今天本人就详细介绍一下预测误差扩展直方图的信息隐藏技术。1.原理简介以灰度图像为例，在计算机里存储的数据是一个个0-255的数字。并且图像里相邻的像素是相关性极高的。
Harbour_zhang·2023-09-17 07:21

PyTorch深度学习（一）【线性模型、梯度下降、随机梯度下降】

这个系列是实战（刘二大人讲的pytorch）建议把代码copy下来放在编译器查看（因为很多备注在注释里面）线性模型(LinearModel)：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#绘图的包​x_data=[1.0,2.0,3.0]#这两行代表数据集，一般x_data,y_data是要把它分开保存的，x表示输入样本y_data=[2.0,4.0,6.
每天都是被迫学习·2023-09-17 06:17

【100天精通Python】Day62：Python可视化_Matplotlib入门，绘制折线图、散点图、柱状图、直方图和饼图，以及自定义图标外观和功能，示例+代码

1.1安装和导入Matplotlib库1.2基本概念和背景介绍1.3绘图过程和流程2基本图表类型2.1折线图（LinePlot）2.2散点图（ScatterPlot）2.3柱状图（BarChart）2.4直方图
LeapMay·2023-09-17 05:32

任意区域的色彩一致性处理方法

这种处理对于wallis和直方图匹配很容易实现，但是颜色转移就相对而言困难点。颜色转移技术介绍颜色转移的目的在于使得参考影像和待处理影像的RGB三维数据点簇形状和位置相匹配。
视图猿人·2023-09-17 01:57

机器学习笔记之最优化理论与算法(十二)无约束优化问题——共轭梯度法

机器学习笔记之最优化理论与方法——共轭梯度法引言回顾：共轭方向法的重要特征线性共轭梯度法共轭方向公式的证明过程关于线搜索公式中参数的化简关于线搜索公式中步长部分的化简关于线搜索公式中共轭方向系数的化简参数化简的目的非线性共轭梯度法
静静的喝酒·2023-09-16 23:05

机器学习笔记之无约束优化问题——(阶段性收尾)共轭方向法与Wolfe准则优化方法Python示例

机器学习笔记之无约束优化问题——基于共轭方向法与Wolfe准则优化方法的Python示例引言小插曲：画图——非标准二次型的等值线算法在图像中的表示基于精确搜索的共轭梯度法基于Wolfe准则的共轭梯度法附
静静的喝酒·2023-09-16 23:34

1 参悟深度学习-梯度下降法

数学知识导函数本质上梯度下降法是在解决极值的问题而在数学上求极值，需要知道导函数就很容易求的比如函数y=x^2+4x+4的最大/小值是在其导函数等于0时的x的值即2*x+4=0是x=-2存在最大/小值y
InnoTech·2023-09-16 20:01

机器学习

神经网络碰上高斯过程神经网络是一类参数化函数，可以通过梯度下降来高精度地逼近标记数据集。高斯过程（GP）是一种概率模型，其定义了可能函数的分布，并通过概率推理规则和数据来更新。
walkerfan·2023-09-16 20:10

python之有限体积法求解一维热传导问题

2、基于有限体积法的公式推导假定在y方向和z方向上尺寸无限大，温度梯度只在x方向上有意义。把整个区域划分为4个控制体，给定由于传热系数是常数，定义，体机源项，节点2处的一般离散形式为其中节点3得
老歌老听老掉牙·2023-09-16 17:16

论文笔记 Structure‐Texture Decomposition of Images with Interval Gradient

不同于以往的滤波算法，本文方法自适应平滑图像梯度，以过滤掉图像的纹理。针对自适应梯度平滑问题，提出了一种新的梯度算子——区间梯度。另外，还提出了一种有效的梯度引导算法，通过过滤梯度产生高质量的图像滤波
Wonshington·2023-09-16 17:58

详解.detach()、 .data和.detach_()

例二1.3例三1.4In-place正确性检查二、.data三、.detach_()当我们在训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响
云隐雾匿·2023-09-16 14:33

Python用若干列的数据多条件筛选、去除Excel数据并批量绘制直方图

  本文介绍基于Python，读取Excel数据，以一列数据的值为标准，对这一列数据处于指定范围的所有行，再用其他几列数据数值，加以筛选与剔除；同时，对筛选与剔除前、后的数据分别绘制若干直方图，并将结果数据导出保存为一个新的
疯狂学习GIS·2023-09-16 14:56

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据...

摘要还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制分位数图的进一步建模功能。相关视频简介回归分位数（RQ）由（Koenker和Gilbert，1
拓端研究室TRL·2023-09-16 14:24

xgboost为什么要用泰勒展开

xgboost使用了一阶和二阶偏导,二阶导数有利于梯度下降的更快更准.使用泰勒展开取得函数做自变量的二阶导数形式,可以在不选定损失函数具体形式的情况下,仅仅依靠输入数据的值就可以进行叶子分裂优化计算,本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化
Smile_未来可期·2023-09-16 14:20

逻辑回归

逻辑回归是假设数据服从伯努利分布（二项分布），通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，达到数据的二分类的目的。是经典的二分类算法，是处理因变量是分类变量的回归问题。
MaskStar·2023-09-16 14:55

用Python进行数据分析-01

（变化）②直方图：由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据的分布情况，一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。特点：绘制连续型的数据，展示一组或者多组数据的分布状况（统计）③条形图：排列在工作表的列
吃一口小肉丸·2023-09-16 13:23

Python 潮流周刊第 19 期摘要

3、用500行Python代码写一个C语言编译器4、简单介绍如何用Python作协议缓冲区编程5、用Python和matplotlib创建漂亮的极坐标直方图6、布隆过滤器图解与Python实现7、Python
Python猫·2023-09-16 12:40

【多任务学习的自适应损失权重调整策略的方法】

下面是一个基于梯度方差的自适应损失权重调整策略的方法：初始化损失权重多任务学习是指在一个模型中学习多个任务，通过共享模型参数来提高效率和泛化能力。自适应损失权重调整
发冷的菜鸟·2023-09-16 09:33

Echarts 柱状图的详细配置过程

柱状图通过直方图的方式展示数据的大小和比较关系。Echarts柱状图的特点如下：数据展示清晰明了：柱状图通过不同高度的柱子来表示数据的大小，直观地展示数据的差异和比较关系。
梁辰兴·2023-09-16 09:32

强化学习基础篇（二十九）策略梯度(一)

强化学习基础篇（二十九）策略梯度(一)之前我们一直都是对价值函数或者动作值函数进行参数化近似：其中策略是间接得通过值函数进行贪婪策略产生，但本文将介绍如何在model-free场景中对策略进行参数化：1
Jabes·2023-09-16 08:57

【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量操作（Tensor Operations）：（1）数学运算：

实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、张量（Tensor）2、张量操作（TensorOperations）1.数学运算a.基本运算b.向量运算c.矩阵运算d.广义矩阵运算高阶张量的乘法卷积e.梯度计算一
QomolangmaH·2023-09-16 07:25

pytorch的自动微分、计算图 | 代码解析

在深度学习和机器学习中，自动微分是一个关键的概念，用于计算函数相对于其输入变量的导数（梯度）从而利用各类优化算法如梯度下降降低损失函数。
Qodi·2023-09-16 07:24

pytorch-lightning的trainer的optimaze_step的详细分析

on_train_batch_startoptimaze_steptraining_stepon_before_zero_gradscaler.scale(loss)将loss放大on_before_backwardmodel.backward梯度反传
wzy-666·2023-09-16 07:54

深度学习-卷积神经网络-卷积&图像去噪&边缘提取-卷积与边缘提取[北邮鲁鹏]

图像求导图像梯度图像梯度的方向图像梯度的模噪声的影响噪声影响带来的问题解决办法（先平滑处理）高斯核去噪高斯一阶偏导核高斯核vs高斯一阶偏导核边缘检测目标Canny边缘检测器高斯一阶偏导核卷积图像非极大值抑制门限过滤
古董a·2023-09-16 03:30

python seaborn模块安装,Python模块--seaborn

(1)散点图stripplot、带分布的散点图swarmplot、箱线图boxplot、小提琴图voilinplot、直方图barplot、
皮肤科博士-Qson·2023-09-16 01:12

简单介绍神经网络中不同优化器的数学原理及使用特性【含规律总结】

那我就介绍解释几种常用的优化器的基本原理：随机梯度下降（SGD）：SGD是最基本的优化算法之一。它通过计算当前位置的梯度（即损失函数对参数的导数），然后朝着梯度的反方向更新
Yooooung_Lee·2023-09-15 23:07

神经网络 02(激活函数)

激活函数的作用：增加模型的非线性分割能力提高模型鲁棒性缓解梯度消失问题加速模型收敛等常用的激活函数1.1Si
Darren_pty·2023-09-15 18:20

数据特征分析

定量数据的分布分析对于定量数据常分析其频率分布，其中选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时最主要的问题，一般按照以下步骤进行：求极差；根据极差和实际情况决定组距和组数；决定分点；列出频率分布表；绘制频率分布直方图
清梦载星河·2023-09-15 14:17

opencv-python 小白笔记（21）

废话不多说，今天主要写美颜相关（一）亮度增强其实直方图均衡化也可以增加图像亮度，下面先用直方图均衡化的方式实现亮度的增强（以前已经写过灰度图的直方图均衡化，这里相当于彩
想个名字蒸难·2023-09-15 11:04

pytorch学习（7）——神经网络优化器torch.optim

学习链接：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html1.1优化器基类使用时必须构造一个优化器对象，它将保存当前状态，并将根据计算的梯度（grad）更新参数。
阳排·2023-09-15 10:21

机器学习（14）---逻辑回归（含手写公式、推导过程和手写例题）

逻辑回归一、逻辑回归概述二、模型、策略和优化（手写）三、w和b的梯度下降公式推导四、例题分析4.1题目4.2解答一、逻辑回归概述 1.逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型
冒冒菜菜·2023-09-15 07:52

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十三）：Matplotlib详解：1、2d绘图（上）：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解0、绘图风格1、2d绘图类型0.设置中文字体1.折线图（LinePlot）2.散点图（ScatterPlot）3.柱状图（BarPlot）4.直方图（
QomolangmaH·2023-09-15 07:52

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十四）：Matplotlib详解：1、2d绘图（下）：箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解1、2d绘图类型0.设置中文字体1-5.折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图6.箱线图（BoxPlot）7.热力图（Heatmap）8.面积图（AreaPlot
QomolangmaH·2023-09-15 07:30
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