梯度算子第18页

数学建模常见算法的通俗理解（更新中）

1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络（正向流通反向反馈，调整系数，预测结果）2.1粗浅理解2.2算法过程2.2.1划分数据集2.2.2前向传播及反向调整系数（利用梯度下降法

菜只因C·2024-01-17 09:19

实现特征缩放/归一化和标准化

什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候，需要保证特征具有相近的尺度，这有助于梯度下降算法更快的收敛。

泛酸的桂花酒·2024-01-17 09:31

卜算子●无题

身外有，胸中无点墨。莫说公道在人心，噤声当看客。轻描叙平生，淡写绘丘壑。却道违规须锁文，敢问何为过?

如是斯文·2024-01-17 08:20

【小笔记】算法基础超参数调优思路

两个极端：假设内存/显存足够大，每次都是使用全量数据进行梯度计算，此时训练效率最高，但训练极容易陷入鞍点（局部最优）而无法跳出，表现出来就是loss还比较高，但是已经开始收敛了

落叶阳光·2024-01-17 08:39

08- OpenCV：形态学操作（膨胀与腐蚀、提取水平与垂直线）

目录前言一、膨胀（Dilation）与腐蚀（Erosion）二、形态学操作1、开操作（Opening）2、闭操作（Closing）3、形态学梯度（MorphologicalGradient）4、顶帽（tophat

Ivy_belief·2024-01-17 08:55

flink1.15 维表join guava cache和mysql方面优化

优化前mysql响应慢,导致算子中数据输出追不上输入,导致显示cpubusy:100%优化后效果两个图对应两个时刻:----优化前selectl.id,JSON_EXTRACT(r.msg,'$$.key1

Thomas2143·2024-01-17 08:10

深度学习基础知识整理

这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

adam优化器和动量

原始的SGD加上动量（惯性，每一次更新根据前面所有结果，使结果更快收敛）AdaGrad与SGD的核心区别在于计算更新步长时，增加了分母：梯度平方累积和的平方根。

潇洒哥611·2024-01-17 06:15

第22章补充一下实变函数的势，测度，退化矩阵，对称矩阵

比如说有理数，无理数，比如方程的解，它都具有解的特性，那么就被叫做解集，具有被算子联系的特性，就可以说是自变量应变量，接下来就是对集的分类，反正花样繁多。

挥刀杀G·2024-01-17 06:58

协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)

关于CMA-ES，其中CMA为协方差矩阵自适应(CovarianceMatrixAdaptation)，而进化策略（Evolutionstrategies,ES）是一种无梯度随机优化算法。

努力发光的程序媛·2024-01-17 05:49

卷积的理解

卷积：其实就是---通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与经过翻转和平移的g的重叠部分的面积。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数，卷积还可以被看作是“移动平均”的推广。

李宁健·2024-01-17 05:16

Linemod算法小结

图1.linemod特征图解如图1所示，linemod特征采用彩色图像的梯度信息结合物体表面的法向特征作为模板匹配的依据。Linemod可以实现在几千个模板在图片上滑窗搜索达

SimpleUmbrella·2024-01-17 04:57

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

五四两章

卜算子.五四青年节无语试青春，检点开怀梦。云水相期兑大江，年少传书种。底事已朦胧，谁把潮头弄。敢唤雏鹰换旧声，大吕黄钟共。

永远的潜龙·2024-01-17 02:35

深度学习机器臂控制_基于深度强化学习的机器人手臂控制

吕萍丽【期刊名称】《福建电脑》【年(卷),期】2019(035)001【摘要】基于深度强化学习策略,研究了机器人手臂控制问题.以两节机器人手臂为对象,给出奖励函数和移动方式等.结合深度学习与确定性策略梯度强化学习

觉主小VV·2024-01-16 22:54

TensorRT模型优化部署 (八）--模型剪枝Pruning

系列文章目录第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）–ONNX注册算子第四章TensorRT

小豆包的小朋友0217·2024-01-16 22:23

halcon算子

5.11.abs_image功能：计算一个图像的绝对值（模数）。2.add_image功能：使两个图像相加。3.div_image功能：使两个图像相除。4.invert_image功能：使一个图像反像。5.max_image功能：按像素计算两个图像的最大值。6.min_image功能：按像素计算两个图像的最大小值。7.mult_image功能：使两个图像相乘。8.scale_image功能：为一个

wpt2480527412·2024-01-16 21:22

sample 算子_Halcon算子解释 - osc_poeqd6cw的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

Halcon算子解释大全Halcon/Visionpro视频教程和资料,请访问重码网,网址:http://www.211code.comChapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1

weixin_39791322·2024-01-16 21:51

halcon算子翻译——fuzzy_measure_pos

名称fuzzy_measure_pos-提取垂直于矩形或环形弧的直边。用法fuzzy_measure_pos(Image::MeasureHandle,Sigma,AmpThresh,FuzzyThresh,Transition:RowEdge,ColumnEdge,Amplitude,FuzzyScore,Distance)描述fuzzy_measure_pos提取垂直于矩形长轴或环形弧的直边。

weixin_34355881·2024-01-16 21:50

HALCON算子函数总结（上）

HALCON算子函数总结（上）**HALCON算子函数——Chapter1:Classification**Chapter_1_:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1

逆风路途·2024-01-16 21:20

Halcon的一些算子

1.求区域重心输入区域输出面积，重心行列坐标area_center(ModelRegion,Area,RowRef,ColumnRef)2.抠图输入图像输入区域输出图像reduce_domain(Image,ModelRegion,ImageReduced)3.彩色转灰度rgb1_to_gray4.拆通道decompose35.RGB转HSVtrans_from_rgb16.对象变量操作：gen_

蟹黄汤包饺·2024-01-16 21:48

Halcon提取亚像素轮廓edges_sub_pix算子

Halcon提取亚像素轮廓edges_sub_pix算子最常用的提取亚像素轮廓的算子是edges_sub_pix算子，该算子同样提供了大量的提取方法，只需要在Filter参数中设置方法的名字，就可以完成边缘的提取

electrical1024·2024-01-16 21:17

Halcon提取彩色多通道图像的亚像素边缘edges_color_sub_pix算子

Halcon提取彩色多通道图像的亚像素边缘edges_color_sub_pix算子如要要提取彩色多通道图像的亚像素边缘，可以使用edges_colorsubpix算子。

electrical1024·2024-01-16 21:14

注意力机制在神经网络中的作用与影响

目录前言1注意力机制与信息瓶颈问题1.1信息瓶颈问题的本质1.2RNN模型引入注意力机制1.3注意力机制的作用2解决梯度消失问题2.1传统RNN结构中的梯度消失难题2.2注意力机制对梯度消失问题的缓解2.3

cooldream2009·2024-01-16 19:49

卜算子·暮春

图片发自App龙泉剑客春深叶更绿，春深花娇艳。草长莺飞满园春，陋室可长住。图片发自App图片发自App百花欲留春，奈何风雨狂。落英缤纷香永驻，瓜果枝头现。二O一九年四月十九日图片发自App图片发自App

龙泉迷茫一代·2024-01-16 18:05

T-SW·2024-01-16 16:31

运筹说第103期 | 非线性规划经典例题讲解

在实际工作中，我们能发现非线性规划在经济管理中有着许多应用，本期小编选择了其中一些典型例子，包括一维搜索的两种求解方法、梯度下降法以及库恩塔克条件，进行详细讲解。一、一维搜索求

运筹说·2024-01-16 15:45

为什么CNN反向传播计算梯度时需要将权重旋转180度

参考博客https://manutdzou.github.io/2016/05/17/Why-computing-the-gradients-CNN,-the-weights-need-to-be-rotated.html该博客中介绍的较为详细，需要有基本的机器学习知识可以看懂，本菜对自己其推导的过程中做少量的注解。首先是其中关于卷积核翻转180°和误差δ卷积这一部分，刚开始看的一脸懵逼，为什么2

spectre_hola·2024-01-16 15:29

Spark-RDD算子大全

下面是一些常用的RDD算子：转换算子：map(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD。

Young_IT·2024-01-16 15:17

一听一得

题目的设计有梯度。通过观看，我看到儿童的积极地参与，积极回答。这说明

丽卿_8a07·2024-01-16 13:04

深度学习：混合精度训练

深度学习：混合精度训练前言混合精度训练核心技术权重备份损失缩放梯度裁剪动态调整学习率优势与弊端代码示例参考文献前言浮点数据类型主要分为双精度Double（FP64）、单精度Float（FP32）和半精度

AI Player·2024-01-16 12:31

GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记

介绍集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器，像AdaBoost,GBDT等都属于“加性模型”(AdditiveModel)，即基学习器的线性组合。AdaBoost：先从初始训练集训练出一个基学习器，然后基于基学习器的在这一轮的表现，在下一轮训练中给预测错的训练样本更大权重值，以达到逐步减少在训练集的预测错误率。GBDT：先产生一个弱学习器(CART回归树模型)，训

桂花很香,旭很美·2024-01-16 11:12

17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)

梯度提升回归树:梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。

处女座_三月·2024-01-16 11:05

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

什么是机器学习梯度提升回归（GradientBoostingRegression）是一种集成学习方法，用于解决回归问题。它通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树）来逐步提升模型的性能。

草明·2024-01-16 11:02

深度学习面试100题（1-10）

梯度下降算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

机器学习_梯度下降

文章目录什么是梯度梯度下降梯度下降有什么用什么是梯度计算梯度向量其几何意义，就是函数变化的方向，而且是变化最快的方向。对于函数f(x)，在点(xo,yo)，梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。

you_are_my_sunshine*·2024-01-16 10:05

【Emgu.CV教程】4.4、无缝融合应用之TextureFlattening()纹理扁平化

因为它就是用Sobel算子进行平滑，也就是在保留图像纹理的情况下，去掉噪点，主要用于图像分割使用。现在不理解不要紧，看看函数是怎么用的就会了。

..活宝..·2024-01-16 10:16

从零开始训练神经网络

训练（随机梯度下降）我已经定义了向前和向后传递，但如何开始使用它们？我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。

AI-智能·2024-01-16 10:42

LLM之幻觉（二）：大语言模型LLM幻觉缓减技术综述

LLM幻觉缓减技术分为两大主流，梯度方法和非梯度方法。梯度方法是指对基本LLM进行微调；而非梯度方法主要是在推理时使用Prompt工程技术。

wshzd·2024-01-16 09:21

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

我们将解决RNN面临的挑战，例如梯度消失问题，并探索长短期记忆（LSTM）和门控

无水先生·2024-01-16 08:42

喜讯！MIAOYUN正式获封“专精特新”中小企业称号！

“专精特新”企业是指具有“专业化、精细化、特色化、新颖化”四类特征的企业，是开展优质中小企业梯度培育工作的重要内容，可分

秒云MIAOYUN·2024-01-16 08:54

Flink 处理函数（1）—— 基本处理函数

在Flink的多层API中，处理函数是最底层的API，是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间

THE WHY·2024-01-16 08:13

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4

Dymc·2024-01-16 08:50

檐外蛛丝网落花

卜算子·泛西湖坐间寅斋同赋【宋】高观国屈指数春来，弹指惊春去。檐外蛛丝网落花，也要留春住。几日喜春晴，几夜愁春雨。十二雕窗六曲屏，题遍伤心句。高观国是山阴人，号竹屋，有《竹屋痴语》一卷。

铅笔芒种·2024-01-16 07:36

机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理

3XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4XGBoost与GDBT的区别5小结1最优模型的构建方法XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树

赵广陆·2024-01-16 07:18

机器学习-集成学习XGBoost

在本文中，我们将介绍XGBoost的基本原理、常见的应用和一些实践经验.基本原理XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTre

太阳是白的·2024-01-16 07:16

机器学习之集成学习 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）附代码

概念XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种用于机器学习的开源软件库，它实现了梯度提升框架。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 06:44

YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用

这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用：训练集（TrainingSet）：用于模型的训练，即通过反向传播和梯度下降等优化算法来调整模型的权重，使其能够从数据中学到有用的特征和模式。

Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

图像处理：孤立点的检测

在二阶导数的情况下，通常使用Laplacian算子。Laplacian算子用于计算图像中每个像素位置的二阶导数。在离散的图像上，Laplacian算子的一种常见表示如下：Δ

Persus·2024-01-16 06:27

批量归一化

出现的问题就是梯度在上面的时候比较大，在下面就比较小，上面就会很快收敛，下面收敛很慢，每次更新下面的靠近数据的东西，这些东西会尝试去抽取那些比较底层的特征，比如局部边缘等很简单的纹理信息，上面就是一些高层语义的信息

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:42

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