梯度稀疏第33页

雨中的惬意

稀稀疏疏的小雨把短暂的热风打个措手不及，又是一天的结束，很多时候就这样，事情不由自己安排，就像这天气一样青春，是隔岸观火青青葱葱的岁月里，不知不觉到了中年的我，却还是一无所获，飘渺不定，未来在哪？

听风的蓝汐·2023-12-25 08:26

神经网络和深度学习（四）—反向传播工作原理

20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍反向传播算法【嵌牛鼻子】深度学习神经网络反向传播算法【嵌牛提问】如何将反向传播算法应用到神经网络反向传播算法工作原理在上一篇文章，我们看到了神经网络如何通过梯度下降算法学习

吴丞楚20012100032·2023-12-25 08:28

穿越秘境的心灵之旅

上师戏谑的声音似乎正从某个角落传出，我愣怔在人迹稀疏的林荫道上，一个月前发生过的一幕又一次脑海里重演着：萨满鼓声一阵比一阵急促，我的面前是一株枝干挺拔的钻天杨。

王发贤·2023-12-25 07:32

【两步稀疏表示法】基于两步稀疏表示法的小波变换的图像重建算法的MATLAB仿真

1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识具体可以参考文献[1]JiangC,ZhangH,ShenH,etal.Two-StepSparseCodingforthePan-SharpeningofRemoteSensingImages[J].IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservations&RemoteSensing,2014,

fpga和matlab·2023-12-25 07:01

基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览小波变换融合PCA融合基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法性能指标对比2.算法运行软件版本

简简单单做算法·2023-12-25 07:27

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（2）-CSDN博客上一篇文章我们讲解了第一个神经网络的模型，这一篇我们来聊聊梯度下降。

骑猪等风·2023-12-25 06:30

鱼眼标定方式

所以鱼眼是为了看的视野更大，注意在一定分辨率下，fov边缘的像素点稀疏，所以对于识别或是求解世界坐标误差会大点。内参矩阵K：[fx0cx]K=[0fycy][001]内参矩阵K是3X3的矩阵。

杨善锦·2023-12-25 06:53

Matlab求解微分、积分方程

本文为作者学习matlab求解方程笔记欢迎交流讨论，喜欢的话点个赞吧欢迎去看我的主页:NicholasYe’sHomepage.1.数值微分符号含义diff差分和近似导数gradient数值梯度del2

NicholasYTZ·2023-12-25 06:46

边缘检测算子Soble、Laplace、Canny

基本原理都是用高斯滤波器进行去噪，之后在用卷积内核寻找像素梯度。常用有三种算法：canny算子，sobel算子，laplacian算子。

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2023-12-25 06:41

西电计科大数据计算机视觉作业一sobel算子和canny算子

基于python对Sobel和Canny算子的复现Sobel算子部分X方向梯度**图1.1Sobelx方向卷积核**通过Sobel的x方向卷积核（如图1.1）与通过opencv读取到的灰度值图像矩阵进行乘法运算卷积运算得到新的图像

oges·2023-12-25 06:39

你会不会介意我风尘仆仆而来

一身睡意，朦胧梦中惊起，竟是那一夜小雨，窗外稀稀疏疏几声鸟鸣，便知天已早明。你不该打扰我的，我埋怨这惊扰了梦的春雨，睡到不气才起的懒人，荒疏惯了。

X_L徐落·2023-12-25 04:08

CINEMA 4D域概述讲解0001

类似于三维噪声的东西，它使用灰度梯度定义效果的强度。在“噪点”为白色的情况下效果最强，在“噪点”为黑色的情况下效果最弱，并且灰度值具有相应的影响。

DigitalCreation·2023-12-25 03:48

2021倒计时

此时的我正坐在电暖器旁烤火，我的丈夫正在书房打游戏，而窗外稀稀疏疏的有放烟花的声音，这一切的熬夜都好像在等待着跨年。窗外已经很黑了，对面的楼房西一点东一点的还有人家户亮着灯。

猫七夏·2023-12-25 00:41

算法最优化 - 最速下降法

这种方法使用函数的梯度（gradient）来指导搜索方向，即在当前点的

UCAS_sqs·2023-12-24 23:32

【Python特征工程系列】利用梯度提升（GradientBoosting）模型分析特征重要性（源码）

一、引言应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进的模型性能减少过度拟合更快的训练和推理增强的可解释性前期相关回顾：【Python特征工程系列】8步教你用决策树模型分

数据杂坛·2023-12-24 21:11

早起

文：无敌老超人每一天的清晨总能见到我的身影匆匆的走过了稀疏的街道开始了忙碌的一天相较于深夜里沉醉的酒我更爱的是早晨里清醒的豆浆热气腾腾的驱走了不愿离去的困意唤醒了沉睡的灵魂习惯早起后便遗忘了懒觉的时间习惯忙了后也遗忘了悠闲的日子谁又不曾期望着一个梦中的日子无忧无虑的不曾有太多的无可奈何第

无敌老超人·2023-12-24 20:06

【川续断】忍冬科，川续断属

基生叶稀疏丛生，叶片琴状羽裂，长15-25厘米，宽5-20厘米，顶端裂片大，卵形，长达15厘米，宽9厘米，两侧裂片3-4对，侧裂片一般为倒卵形或匙形，叶面被白色刺毛或乳头状刺毛，背面沿

植物分类图像库·2023-12-24 19:49

Pytorch-神经网络

神经网络一个常见的训练过程如下：（1）定义含有可训练参数的神经网络；（2）遍历输入数据集；（3）输入数据经过网络进行的相关运算（正向传播）；（4）计算损失函数（loss）；（5）梯度反向传播；

WAI_f·2023-12-24 18:02

【23-24 秋学期】NNDL 作业11 LSTM

目录习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-3P编程实现下图LSTM运行过程（一）numpy实现（二）使用nn.LSTMCell实现（三）使用nn.LSTM实现总结（一

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:38

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

（1）T=1时【图截自老师ppt】：由上图可知：（2）T=2时：可得：（3）T=3时：可得：因为：可知：与老师的相符：习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度．即推导以下公式：（1）W：

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:08

无约束优化问题求解（3）：共轭梯度法

目录4.共轭梯度法4.1共轭方向4.2共轭梯度法4.3共轭梯度法的程序实现4.4非二次函数的共轭梯度法Reference4.共轭梯度法4.1共轭方向最速下降法的线搜索采取精确线搜索时，由精确线搜索需要满足的条件

碧蓝的天空丶·2023-12-24 18:07

NNDL 作业12 优化算法2D可视化

目录1.简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数编辑2.被优化函数编辑3.编程实现图6-1，并观察特征4.观察梯度方向5.编写代码实现算法，并可视化轨迹6.分析上图，说明原理（选做）7

几度雨停393·2023-12-24 18:05

优化算法2D可视化

简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数SGD算法：SGD算法是从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了

Simon52314·2023-12-24 18:04

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

1.简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化SGD：随机梯度下降，每次迭代采集1个样本（随机）。AdaGrad算法：一种梯度下降法，是对批量梯度下降法的改进，但并不是对动量法的改进。

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:31

LSTM（长短期记忆网络）的设计灵感和数学表达式

1、设计灵感LSTM（长短期记忆网络）的设计灵感来源于传统的人工神经网络在处理序列数据时存在的问题，特别是梯度消失和梯度爆炸的问题。

科学禅道·2023-12-24 17:27

梯度下降算法在Python中的详细解析及示例代码

梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化损失函数。它通过迭代的方式找到损失函数的局部最小值点。在本篇文章中，我们将详细解析梯度下降算法的原理，并提供Python示例代码。

TechGlide·2023-12-24 17:32

圣山“咱果达萨”

图片发自App一棵棵檀香树或是一排排，或是好几棵拥挤在一起，由于日照的关系，树的阳面比较茂盛，阴面叶子比较稀疏。它的叶子比较独特，烧起来产生的烟有一种香味，对眼睛和鼻子都没有刺激性作用。

长亭外风景独好·2023-12-24 12:21

案例系列：泰坦尼克号_预测幸存者_TensorFlow决策森林

本笔记将带您完成使用TensorFlow决策森林训练基线梯度提升树模型并在泰坦尼克号竞赛中提交的步骤。本笔记展示了：如何进行一些基本

愤斗的橘子·2023-12-24 11:37

torch中关于张量是否是叶子结点，张量梯度是否会被计算，张量梯度是否会被保存的感悟

先上结论：1、叶子结点定义:（1）不依赖其它任何结点的张量（2）依赖其它张量，但其依赖的所有张量的require_grad=False#判断方法：查看is_leaf属性2、张量梯度是否会被计算:require_grad

tongle.Wang·2023-12-24 11:58

强化学习（五）-Deterministic Policy Gradient (DPG) 算法及公式推导

因此使用确定性策略梯度方法。

晚点吧·2023-12-24 09:44

110基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类

基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类。

顶呱呱程序·2023-12-24 08:05

“纵欲过度，正在慢慢榨干你”

年纪轻轻，脱发严重，只剩30%的发量，头顶竟已稀疏。她已经掉发3、4年，治疗了有1年多了。医生说，造成她脱发的一大原因是遗传。

de8ce439de6e·2023-12-24 06:28

深度学习第6天：ResNet深度残差网络

ResNet模型结构整体架构残差块模型特性示例代码什么是ResNetResNet是一种用于图像识别的深度残差网络，是卷积神经网络的一种重要模型，ResNet开创性地引入了残差连接，解决了深层网络在训练过程中梯度弥散的问题

Nowl·2023-12-24 06:54

2022-05-02创意写作打卡第227天--网络诈骗

若曦仔细打量那名罪犯，他又矮又胖的身材、稀疏的头发，暗黑的脸庞，若曦怎么也想不起来他是谁。那名罪

若水清波·2023-12-24 06:23

向量投影：如何将一个向量投影到矩阵的行向量生成子空间？

前言本问题是在学习Rosen梯度投影优化方法的时候遇到的问题，主要是对于正交投影矩阵(NT(NNT)-1N)的不理解，因此经过查阅资料，学习了关于向量投影的知识，记录如下。

风声holy·2023-12-24 06:53

算法中的最优化方法课程复习

算法中的最优化方法课程复习单模函数、拟凸函数、凸函数证明证明一个线性函数与一个凸函数的和也是凸的梯度线性规划标准形式以及如何标准化标准形式常见标准化方法线性化技巧单纯形法二次规划无约束优化Nelder-Mead

Kilig*·2023-12-24 06:53

凸优化 2：如何判定凸函数？

如果是凸函数，那ta的定义域是凸集合一个函数求俩次梯度，大于等于0，那这个函数就是一个凸函数在同样条件下，怎么设计为凸函数模型？怎么求解非凸函数？怎么对非凸函数松弛，变成凸函数？

Debroon·2023-12-24 04:51

2018-11-30

稀疏而短平的头发，穿着灰旧而宽大的

秋风扫落·2023-12-24 03:06

水草的三钓三不钓

也即是在稀疏水草中找比较密集的水草作钓，这是因为密集水草中的食物更加充足。但是物极必反。密中找稀就是这种情况。所谓密中找稀就是在密集水

野钓乐渔·2023-12-24 02:15

雨中的温情

秋天的阳光是懒散的，秋天的雨是稀疏的，这般好的天气，火锅店的生意自然是格外火爆，店外的街道也是络绎不绝。作为一个美食迷，火锅自然一直是我的第一选择。

人者先行·2023-12-24 00:58

失眠有感

一晃就感觉老了，头发稀疏了许多，可叹没有什么作为，依稀渺渺茫茫。闲品一杯茶，翻一页书，那是一种梦的感觉。

采菊者·2023-12-23 23:19

摘李果

上次回家至今有半个月了突然好怀念家里的李果心血来潮骑着摩托车便往老家赶十多分钟的车程一晃而过停车立马转身往屋后走那郁郁葱葱的果树上有稀稀疏疏或红或青的果实虎头虎脑地探出头垂涎三尺的我不由分说摘下一个果子就塞进嘴巴回味无穷的都是酸酸甜甜的味道啊

显山露水·2023-12-23 22:05

模式识别与机器学习（十）：梯度提升树

1.原理提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：fM(x)=∑m=1MT(x;θm)f_M(x)=\sum_{m=1}^MT(x;\theta_m)fM(x)=m=1∑MT(x;θm)其中，T(x;θm)T(x;\

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:07

LSTM和GRU vs 普通的循环神经网络RNN

RNN的表现：将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度，因为它会影响所有后续的观测值。LSTM和GRU的表现：提供某些机制能够在一个记忆元里存储重要

科学禅道·2023-12-23 22:05

LSTM和GRU的区别

LSTM（LongShort-TermMemory）和GRU（GatedRecurrentUnit）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使网络能够更好地处理长期依赖关系

科学禅道·2023-12-23 22:01

梯度下降求解逻辑回归

需要数据集可以私信我为了便于展示结果，省去繁琐的复制粘贴，采用notebook截屏的方式，带来不便还请谅解。

UlissesJr·2023-12-23 22:10

神经网络：深度学习基础

1.反向传播算法（BP）的概念及简单推导反向传播（Backpropagation，BP）算法是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见算法。

是Dream呀·2023-12-23 20:38

生成扩散模型理论框架

得分函数是数据的log密度的梯度（thegradientofthelog-densitywithres

emergency_rose·2023-12-23 20:39

第七章图

结点间前驱和后继均可不唯一，即结点之间是多对多的关系点集合中不能为空，边集合可以为空图的存储结构：邻接矩阵、邻接表、十字链表及邻接多重表图的遍历方法：广度优先搜索，深度优先搜索稠密图：图中具有很多的边（普利姆算法）稀疏图

快乐的邮递员·2023-12-23 19:52

武汉植发专家：胡须种植多久可以成活

胡须是男性的一个重要标志，然而生活在武汉地区的很多男性朋友，出现胡须稀疏或者缺失的现象。目前的植发技术被公认为是脱发的救星。而胡须的稀疏、缺失等现象自然也可以通过植发技术治疗。

小右3020·2023-12-23 18:03

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