梯度直方图第7页

对话系统介绍和基础神经网络模型(二)

接上一篇对话系统介绍和基础神经网络模型（一）2.2.2、长短期记忆网络（LSTM）LSTM（如图2-3）通过引入门机制来解决梯度消失问题，输入门、遗忘门、输出门被用来决定从当前输入和过去的记忆中应该保留多少信息

浅白Coder·2024-02-06 17:24

LightGBM特征重要性和可视化

LightGBM是微软开发的一种高效的梯度提升框架，由于其处理各种机器学习任务的速度和准确性而广受欢迎。LightGBM以其卓越的速度和内存效率，在众多领域中找到了实际应用。

python收藏家·2024-02-06 11:19

绘制频率分布直方图的三种方法，总结的很用心

直方图能帮助迅速了解数据的分布形态，将观测数据分组，并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法，可检测数据是否有问题，也可看出数据是否遵从某种已知分布。

WitsMakeMen·2024-02-06 10:23

直方图的水量力扣面试题 17.21.

记录力扣每日一题题目链接题目描述:给定一个直方图(也称柱状图)，假设有人从上面源源不断地倒水，最后直方图能存多少水量?直方图的宽度为1。

z向前·2024-02-06 09:59

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

阅读笔记——《RapidFuzz: Accelerating fuzzing via Generative Adversarial Networks》

恣睢s·2024-02-06 06:52

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

汀、人工智能·2024-02-06 06:51

「深度学习」门控循环单元GRU

一、梯度消失问题梯度消失：基础的RNN模型不善于处理长期依赖关系，有很多局部影响，很难调整自己前面的计算。y^{}仅仅受自己附近的值影响。

Sternstunden·2024-02-06 06:41

＜Python＞matplotlib中如何实现动态图表，图表动态化显示

前言matplotlib中可以显示各种各种的图标，如折线、直方图、散点图、柱状图、饼图等，还可以显示3D图像，所以在很多场合都可以使用。那么如果我们想要使图表动态化显示起来，该如何实现呢？

机构师·2024-02-06 06:00

Xgboost

算法释义Xgboost是一种带有正则化项，并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。

大雄的学习人生·2024-02-06 03:05

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。

登龙zZ·2024-02-06 02:04

微服务监控 - 监控自己的服务

原文：https://makeoptim.com/service-mesh/prometheus-client客户端库指标类型Counter（计数器）Gauge（计量器）Histogram（直方图）Summary

CatchZeng·2024-02-06 01:43

动手学深度学习-13 循环神经网络进阶

循环神经网络进阶GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系•重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；•更新⻔有助于捕捉时间序列

Xavier学长·2024-02-06 00:52

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。

Liam_ml·2024-02-05 23:02

【转】梯度算法收藏

链接地址：https://blog.csdn.net/u013282174/article/details/79714588

mrcricket·2024-02-05 22:28

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：https://www.captainbed.cn/zChatGPT体验地址文章目录前言引言内存计算体系结构深度神经网络（DNN）随机梯度的优化算法二值化神经网络

雪碧有白泡泡·2024-02-05 19:02

Momentum and NAG

我们知道，一般的梯度下降，是没有这一项的，有了这一项之后，的更新和前一次更新的路径有关，使得每一次更新的方向不会出现剧烈变化，所以这种方法在函数分布呈梭子状的时候非常有效。

馒头and花卷·2024-02-05 16:31

ncc匹配（二，补足旋转）

我们可以算旋转的ncc，基于下面的方法，即就是hog，即梯度角度直方图，我利用下面hog数据，带入ncc公式，搞定：左边是学习到的hog，右

工业机器视觉设计和实现·2024-02-05 14:37

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。常见的代价模型是均方误差（MeanSquaredError，MSE），它衡量了模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。上一章曾经简单得用它预测过房价，MSE可以表示为：J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(h

北堂飘霜·2024-02-05 13:43

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

目录写在开头1.GBDT在二分类问题中的应用详细解析1.1算法流程1.2实现方法1.3优化策略和常见问题1.4具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐3.3Python实现示例写在最后在当今数据驱动的时代，分类问题无疑是机器学习领域中最常见也是最有挑战性的问题之一。从图像识别、文本分类到客户行为预测，分

theskylife·2024-02-05 13:05

梯度提升树系列1——梯度提升树（GBDT）入门：基本原理及优势

对各种类型数据的适应性2.3在数据不平衡情况下的优势2.4鲁棒性与泛化能力2.5特征重要性评估2.6高效处理大规模数据3.与其他算法的比较3.1与随机森林的比较3.2与支持向量机的比较3.3与神经网络的比较写在最后梯度提升树

theskylife·2024-02-05 13:04

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

首先，我们采用梯度提升树模型对社区基础设施、气象条件等多方面因素进行分析，以量化社区抗灾能力。其次，我们通过随机森林回归模型探讨了社区建筑物抗灾能力的关键特征。

2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种

bj_yoga·2024-02-05 12:59

深度学习-随机梯度下降

在训练过程中使用随机梯度下降，但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点，将继续更详细地说明随机梯度下降（stochasticgradientdescent）。

白云如幻·2024-02-05 12:10

直方图和柱状图的区别有哪些

直方图和柱状图的区别有哪些，结合自己的理解和查找的做一个总结：1.柱状图是根据数据直接得到一个数据的结果，只是比较数据的大小，直方图是根据原数据做一个频次的分布2.直方图柱子无间隔，柱状图柱子有间隔3.

Amanda_ABAP_Python·2024-02-05 07:58

特征缩放和交叉验证法随笔

特征缩放和交叉验证法因为特征间数据取值范围相差过大，就会造成梯度下降会走的很远。这样优化时间比较长而且可能造成错误路径。

zidea·2024-02-05 05:37

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧

YY_oot·2024-02-05 05:55

Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)

、Matplotlib简介1.什么是Matplotlib2.Matplotlib的安装二、绘制基础1.绘制直线2.绘制折线图3.设置样式4.绘制曲线图5.绘制散点图6.绘制柱状图7.绘制饼状图8.绘制直方图

弓.长.·2024-02-05 05:19

【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码

负荷预测是其运行和规划的重要依据之一.因此,针对粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine,LSSVM)存在的速度变化梯度方向产生的非最优粒子问题

Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

Ai 算法之Transformer 模型的实现: 一、Input Embedding模块和Positional Embedding模块的实现

但这种模型有梯度爆炸和梯度消失的风险，所以只能做简单的生成任务。LSTM：长短记忆网络。通过引入门控制机制来控制信息传递。有效避免了梯度消失和梯度保障的问题。LSTM可以做些复杂的生成任务。T

千年奇葩·2024-02-04 21:38

动手学深度学习v2-基础优化方法-笔记

最常见的算法——梯度下降当一个模型没有显示解的时候，该怎么办呢？

Alkali！·2024-02-04 19:07

直方图变换简介与实现

1.简介直方图变换是一种用于调整图像亮度和对比度的图像处理技术。通过对图像的像素值进行重新映射，直方图变换可以改变图像的整体亮度分布，使其更适合特定的应用或观察需求。原理直方图是图像中像素值的分布图。

SimpleLearing·2024-02-04 17:22

直方图均衡化原理与代码实现

1.简介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。通过调整图像的灰度级别分布，直方图均衡化能够使图像中的像素值更加均匀分布，从而增强图像的细节和对比度。

SimpleLearing·2024-02-04 17:22

XGB-2: Boosted Trees（提升树）简介

梯度提升树已经存在一段时间，关于这个主题有很多资料。本部分将使用监督学习的元素，以一种自包含和原则性的方式解释提升树。认为这种解释更清晰、更正式，并

uncle_ll·2024-02-04 16:58

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost基于梯度提升框架，但通过引入一系列优化来提升性能和效率。XGBoost的主要特点：性能高效：XGBoost通过并行处理和核外计算来优化计算速度，同时保持高预测精度

uncle_ll·2024-02-04 16:57

Matplotlib实践使用笔记——基本画图

基本画图操作内容包括画线、条形图、直方图、饼图。

liuchungui·2024-02-04 15:38

Python | 常用的命令

1如何忽略报错信息2Python常见绘图系列代码2.1绘制对比箱线图2.2分区绘制图形2.3绘制相关系数图（热图）2.4绘制计数的条形图countplot2.5直方图和核密度图的合体distplot3绘图函数封装

写代码的阿呆·2024-02-04 11:30

3、GAN 架构

1903.06048v3GANs在适应不同数据集方面异常困难,部分原因是训练期间的不稳定以及对超参数的敏感性.引起这种不稳定的一个普遍认为的原因是,当真实和生成分布的支撑没有足够的重叠时,从鉴别器到生成器的梯度将变得无用

C--G·2024-02-04 10:10

Matplotlib魅力揭秘：多彩直方图绘制技巧与实战【第56篇—python：Matplotlib多彩直方图绘制】

文章目录Matplotlib魅力揭秘：多彩直方图绘制技巧与实战1.普通直方图2.多变量直方图3.堆叠直方图4.分组直方图5.多个子图直方图6.折线直方图7.曲线直方图8.绘制密度直方图9.自定义直方图颜色和样式结语

一见已难忘的申公豹·2024-02-04 07:00

直方图，教你如何看懂通道直方图

直方图很多小伙伴都看不懂，今天分享一篇关于直方图的教程，教程内容涉及到一些色彩知识和直方图原理，可能看起来有点难度，但学会后对后期修图帮助很大，推荐分享给大家学习一下。

陌染007·2024-02-04 05:44

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

Python—数据可视化Seaborn大全：参数详解与实战案例全解析【第52篇—python：Seaborn大全】

文章目录Seaborn库常用绘图详解与实战引言安装与导入一、散点图参数说明实战案例二、直方图参数说明实战案例三、线性关系图参数说明实战案例四、热力图参数说明实战案例五、分布图参数说明实战案例六、箱线图参数说明实战案例七

一见已难忘的申公豹·2024-02-04 03:38

R-CNN阅读笔记

blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者：hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG（这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法

tang-0203·2024-02-04 02:40

Opencv第七课--形态学滤波

形态学滤波形态学滤波包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、礼帽、黑帽下面针对这四种形态学操作，说明一下其原理。

计算机视觉__掉队选手·2024-02-04 01:08

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001

犟小孩·2024-02-03 19:37

[Python] opencv - 什么是直方图？如何绘制图像的直方图？

什么是直方图？直方图是一种统计图，用于展示数据的分布情况。

老狼IT工作室·2024-02-03 18:16

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，

菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别

的作用和区别1tensor.detach()2tensor.detach_()前言：当我们再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；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响

Alexa2077·2024-02-03 16:28

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。

tzc_fly·2024-02-03 16:57

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法

梯度下降算法是指什么神经网络谷歌人工智能写作项目：小发猫对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等rfid。

「已注销」·2024-02-03 15:16

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