梯度直方图

深度学习基础之梯度下降

1.引言梯度下降是一种用于最小化（或最大化）损失函数的优化算法。它是机器学习和深度学习中的一个关键概念，通常用于调整学习算法中的参数。梯度下降背后的核心思想是迭代调整参数以最小化损失函数。
赵卓不凡·2023-09-10 06:46

【白话机器学习系列】白话梯度下降

白话梯度下降梯度下降是机器学习中最常见的优化算法之一。理解它的基本实现是理解所有基于它构建的高级优化算法的基础。
JarodYv·2023-09-10 06:39

【动手学深度学习笔记】--门控循环单元GRU

从零开始实现2.1读取数据2.2初始化模型参数2.3定义模型2.4训练与预测3.简洁实现门控循环单元GRU学习视频：门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】官方笔记：门控循环单元（GRU）思考一下这种梯度异常在实践中的意义
小d<>·2023-09-10 06:07

【动手学深度学习】--循环神经网络

多层感知机)1.2有隐状态的循环神经网络1.3基于循环神经网络的字符级语言模型1.4困惑度2.RNN从零开始实现2.1读取数据集2.2独热编码2.3初始化模型参数2.4循环神经网络模型2.5预测2.6梯度裁剪
小d<>·2023-09-10 06:04

【李宏毅】深度学习6：机器学习任务攻略

问题：model太简单了，funcset中没有满足条件的func(我觉得这就是一种欠拟合的状态吧)解决方案：使用更复杂的模型优化法Optimization没有选对，比如通过梯度下降，结果收敛到局部最优。
Avada__Kedavra·2023-09-10 06:35

OpenCV 12(图像直方图)

一、图像直方图直方图可以让你了解总体的图像像素强度分布，其X轴为像素值（一般范围为0~255），在Y轴上为图像中具有该像素值像素数。-横坐标:图像中各个像素点的灰度级.
Darren_pty·2023-09-09 23:46

python——matplotlib绘图详解大全

读取文件中的数据绘制图形1.1.4绘制散点图1.1.5绘制条形图1.1.5.1单条条形图1、垂直条形图2、水平条形图1.1.5.2多组条形图1.1.5.3堆积条形图1.1.5.4对称条形图1.1.4饼图1.1.5直方图
WDLOVELONGLONG·2023-09-09 23:53

机器学习之感知机

感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求
是小橙子呀·2023-09-09 22:54

探索性数据分析EDA

EDA中使用的图形技术主要包括：绘制原始数据，例如直方图，散点图等绘制简单的统计数据，比如均值，方
升不上三段的大鱼·2023-09-09 15:51

人工智能-深度学习-代价函数，梯度下降和反向传播

深度学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标，即找到最好的那个决策。为了完成某一目标，需要构造出一个“目标函数”来，然后让该函数取极大值或极小值，从而得到深度学习算法的模型参数。代价函数（CostFunction）：用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。代价函数是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。损失函数（LossFunction）
guszhang·2023-09-09 14:16

TORCH01-02:Tensor的基本属性

同时还提供了导数的逆向计算，这是目前神经网络中最成功的网络思想：前馈神经网络的实现基础（梯度下降算法）；回顾因为Torch的核心是Tensor，Tensor的数据由Storage管理，所以这两个类的关系搞清楚
杨强AT南京·2023-09-09 12:41

Matlab图像处理-最大类间方差阈值选择法（Otsu）

基本思想最大类间方差阈值选择法又称为Otsu算法，该算法是在灰度直方图的基础上用最小二乘法原理推导出来的，具有统计意义上的最佳分割阈值。
会的东西有点杂·2023-09-09 11:26

LayerNorm核心技术

你能打开这篇文章，相信对LayerNorm（LN）、BatchNorm（BN）多少是有些了解，它们分布在神经网络中，对上一层输出的激活值做归一化（normalize），这样做的好处是可以在一定程度上避免梯度消失问题
A君来了·2023-09-09 08:04

python机器学习| 岭回归介绍及实现

岭回归介绍及实现1岭回归的引入2岭回归的原理2.1原理介绍2.2原理代码实现3API实现1岭回归的引入在线性回归-正规方程和梯度下降中，我们介绍了基于正规方程或者梯度下降的优化算法，来寻找最优解。
Claire_chen_jia·2023-09-09 05:31

tf.train.exponential_decay()

他是梯度更新的次数，一般就是batch的数目。就是说每一个batch的数据会更新一次梯度。
猴子喜·2023-09-09 01:22

DataFrame.plot函数详解（四）

其中直方图的特色参数bins和by示例，hexbin的gridsize参数使用。
六月闻君·2023-09-08 19:43

数据挖

以最小二乘回归分析为例，了解了什么是梯度，
张叁疯_·2023-09-08 16:34

【科研论文配图绘制】task6直方图绘制

文章目录【科研论文配图绘制】task6直方图绘制1.直方图介绍2.直方图使用场景3.直方图示例4.带正态分布曲线的直方图【科研论文配图绘制】task6直方图绘制task6主要掌握直方图的绘制技巧，了解直方图含义
宏辉·2023-09-08 14:29

【科研论文配图绘制】task8 总结与回顾

印象深刻的是seaborn的使用，在之前做波士顿房价预测时候先接触了seaborn绘制的散点图、直方图和核函数图。
宏辉·2023-09-08 14:59

20210616笔记

课堂提问要有梯度，先易后难符合学生认知规律，使学生“跳一跳”就能摘到果子。好的提问应当是贯穿整个课堂的主线，引导着学生由浅入深地去理解去思考，并使知识点逐渐渗透问题当中。
武莉WuLi·2023-09-08 14:33

【AI】机器学习——线性模型（线性回归）

又能构造出功能更加强大的非线性模型文章目录3.1线性模型3.1.1数据3.1.2目标/应用3.2线性回归3.2.1回归模型历史3.2.2回归分析研究内容回归分析步骤3.2.3回归分析分类3.2.4回归模型3.2.5损失函数梯度下降法一元回归模型的梯度下降多元回归模型梯度下降不同特征尺度不同
AmosTian·2023-09-08 10:33

[论文必备]梯度加权的类激活热力图（Grad-CAM）可视化以及踩坑经历分享

最近在写论文期间因为要对比不同注意力机制加在不同位置的作用效果，于是利用热力图做了可视化分析。本篇文章分享一下实现方法和踩坑经历~友情提示：全文3万多字，包含代码分块讲解，步骤超级详细，可以先点再慢慢看哦~目录一、什么是Grad-CAM二、Grad-CAM的原理⭐三、yolov5结合Grad-CAM的步骤第①步修改yolo.py第②步添加yolov5_object_detector.py第③步添加
路人贾'ω'·2023-09-08 10:27

机器学习

缺点是在饱和情况下梯度太小。***梯度下降算法、计算损失函数之后，用求导的思想进行求导学习率进行调整***均方差代价函
chen_sheng·2023-09-08 10:11

pytorch再次学习

目录数据可视化切换设备device定义类打印每层的参数大小自动微分计算梯度禁用梯度追踪优化模型参数模型保存模型加载数据可视化importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensorimportmatplotlib.pyplotas
醋酸洋红就是我·2023-09-08 09:30

机器学习——boosting之GBDT

GBDT，GradientBoostingDecisionTree:梯度提升决策树果然信息很丰富梯度：意味着计算有迭代递进关系，但还不明确是怎么迭代递进的提升：意味着前向分布式+加法模型，并且分类器之间是有相关提升的决策树
# JFZero·2023-09-08 09:57

Matlab图像处理-

有些时候，直接利用图像的灰度直方图选择阈值不是非常直观，这时，可以利用图像三个通道的直方图来进行图像分割，操作步骤如上文所示，下图为原始图片。下图为三通道直方图。
会的东西有点杂·2023-09-08 08:54

回归与聚类算法系列②：线性回归

目录1、定义与公式2、应用场景3、特征与目标的关系分析线性回归的损失函数为什么需要损失函数损失函数⭐如何减少损失4、优化算法正规方程梯度下降优化动态图偏导正规方程和梯度下降比较5、优化方法GD、SGD、
逐梦苍穹·2023-09-08 08:49

OpenCV（二十五）：边缘检测（一）

梯度则表示了图像中像素强度变化的强弱和方向。所以沿梯度方向找到有最大梯度值的像素，就可以获得图像中的边缘信息。
Hdnw·2023-09-08 07:09

QT之形态学操作

形态学操作包含以下操作：腐蚀(Erosion)膨胀(Dilation)开运算(Opening)闭运算(Closing)形态梯度(MorphologicalGradient)顶帽(TopHat)黑帽(BlackHat
视图猿人·2023-09-08 06:36

什么是机器学习中的集成学习，列举几种常见的集成学习算法

梯度提升算法（GradientBoosting）：梯度提升
大学生资源网·2023-09-08 06:29

分类预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多特征分类预测分类效果基本介绍模型描述程序设计参考资料分类效果基本介绍XGBoost
机器学习之心·2023-09-08 06:53

回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定

回归预测|MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定目录回归预测|MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定基本介绍方法应用训练回归集成加速训练估计泛化误差程序设计参考资料致谢基本介绍
机器学习之心·2023-09-08 06:23

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型一、学习资料(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。
随风飘摇的土木狗·2023-09-08 06:52

机器学习实战-系列教程2：线性回归1（项目实战、原理解读、源码解读）

线性回归入门教程机器学习实战-系列教程2：线性回归1机器学习实战-系列教程3：线性回归21、整体流程简介拿到数据data数据预处理操作（归一化、标准化）怎么样的x和k组合能够更加准确的拟合出真实值使用梯度下降算法
机器学习杨卓越·2023-09-08 05:29

DenseNet网络分析

对比实验网络结构训练参数对比结果CIFAR-10，CIFAR-100，SVHNImageNet数据集进一步分析从ResNet开始，有很多研究都是琢磨怎么通过提高深度网络中层与层之间的信息传递(包括正向和反向传播)来解决梯度消失的问题
新兴AI民工·2023-09-08 03:36

逻辑回归

假设：使用极大似然法来估计模型参数：其对数似然函数为：对求极大值，得到的估计值通常使用梯度下降法和你牛顿法求解
菜鸟learn编程·2023-09-08 03:19

python画直方图，刻画数据分布

先展示效果准备一维数据n个数据元素计算最大值，最小值、均值、标准差、以及直方图分组importnumpyasnpdata=list()foriinrange(640):data.append(np.random.normal
Mr.RottenPeach·2023-09-08 02:33

李沐pytorch学习-DropOut

DropOut过程如图1所示，隐含层每个神经元丢弃概率为p，丢弃前隐含层的数值为：丢弃后h2和h3被丢弃，丢弃后隐含层的数值为：图1.DropOut示意图因此梯度计算如下：先只看分量因为：因此：可见更新权重时
三年级王垄翔·2023-09-08 01:27

【Apollo学习笔记】——规划模块TASK之PIECEWISE_JERK_NONLINEAR_SPEED_OPTIMIZER(二)

get_nlp_info()定义问题规模2.get_bounds_info()定义约束边界约束3.get_starting_point()定义初值4.eval_f()求解目标函数5.eval_grad_f()求解梯度
yuan〇·2023-09-07 23:34

【CUDA OUT OF MEMORY】【Pytorch】计算图与CUDA OOM

计算图的存储计算图是pytorch进行梯度反向传播核心，计算图是在程序运行过程中动态产
Deno_V·2023-09-07 21:53

机器学习--随机梯度下降算法

对于样本数量额非常之多的情况，BatchGradientDescent（批量梯度下降）算法会非常耗时，因为每次迭代都要便利所有样本，可选用StochasticGradientDescent算法，需要注意外层循环
IT满仓·2023-09-07 19:42

Grad-CAM，即梯度加权类激活映射 (Gradient-weighted Class Activation Mapping)

Grad-CAM，即梯度加权类激活映射(Gradient-weightedClassActivationMapping)，是一种用于解释卷积神经网络决策的方法。
：）�东东要拼命·2023-09-07 17:46

Grad-CAM 小陈读paper系列（摘要加引言）

我们的方法——梯度加权类激活映射（Grad-CAM），使用任何目标概念的梯度（例如“狗”甚至标题的logits），流入最终的卷积层以产生粗略的定位图，突出显示图像中的重要区域来预测概念。
：）�东东要拼命·2023-09-07 17:12

OpenCV之拉普拉斯算子：Laplacian()函数

Laplacian算子的定义：需要说明的是，由于Laplacian算子使用了图像梯度，它内部的代码其实是调用了Sobel算子的。让一幅图像减去它的Laplacian算子可以增强它的对比度。
xddwz·2023-09-07 16:05

扭曲的职场攻略《正青春》观感

我不敢说《正青春》不真实，在中国经济迅速崛起的这40年里，无论对家庭还是对社会来说，梯度（改变）都非常之大。
空明山人·2023-09-07 14:45

深度学习中的batch（batch size，full batch，mini batch， online learning）、iterations与epoch

概念引入我们已知在梯度下降中需要对所有样本进行处理过后然后走一步，那么如果我们的样本规模的特别大的话效率就会比较低。
xys430381_1·2023-09-07 13:16

深度学习面试八股文（2023.9.06持续更新）

批梯度下降（Batchgradientdescent）：遍历全部数据集算一次损失函数，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习。
完美屁桃·2023-09-07 13:43

张贵栓‖小学语文五年级阅读能力策略运用

曹文轩曾经说过：“其实中小学语文教材的编写，合适的‘梯度’也是核心理念。”那么，五年级学生阅读能力在统编版下册教材中又是如何体现分级阅读的？
悦读苑·2023-09-07 13:14

SQLZOO笔记-SELECT基础

优点：学习梯度平稳，带着实例，从最基础的一小块知识点开始交互实时反应。能够模拟「键入输入命令」-「获得输出结果」的实战情景，同时无需另新手沮丧的繁琐的环境配置安装。符号「必要难度」理论。
adi0229·2023-09-07 09:06

【R语言】散点图+直方图+密度曲线（二）

前面给大家介绍☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）今天小编给大家介绍第二种方法，绘制散点图，并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）里面使用的数据。
生信交流平台·2023-09-07 09:00
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