梯度算子第30页

有梦的你们，甩开了膀子，撸起袖子，向前冲吧！

当然，但凡考试，题的难易程度都是有梯度的。比如4分的赏析句子，得满分的也不在少数。什么情况下能顺利拿到满分呢？当成一个有套路的小随笔来写。先不讲你是否踩到了得分点，首先你的

阿拉小仙儿·2023-12-25 09:54

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

Python OpenCV Sobel 算子、Scharr 算子、laplacian 算子复盘学习

该系列文章导航参考：https://blog.csdn.net/hihell/category_10688961.html基础知识铺垫关于Sobel算子、Scharr算子、laplacian算子在这篇博客中已经学习过了

梦想橡皮擦·2023-12-25 07:15

NNDL 实验六卷积神经网络（2）基础算子

目录5.2卷积神经网络的基础算子5.2.1卷积算子5.2.1.1多通道卷积5.2.1.2多通道卷积层算子5.2.1.3卷积算子的参数量和计算量5.2.2汇聚层算子选做题：使用pytorch实现ConvolutionDemo

乳酸蔓越莓吐司·2023-12-25 06:05

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

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

Flink1.17实战教程（第二篇：DataStream API）

（第二篇：DataStreamAPI）文章目录系列文章目录1.执行环境（ExecutionEnvironment）1.1创建执行环境1.2执行模式（ExecutionMode）1.3触发程序执行2.源算子

阿moments·2023-12-25 04:35

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

Broadcast Variable

然后在算子的函数内，使用到广播变

一个人一匹马·2023-12-25 02:04

解密Flink的状态管理：探索流处理框架的数据保留之道，释放流处理的无限潜能！

水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道文章目录一、什么是状态二、应用场景三、Flink中状态的分类四、算子状态1.列表状态（ListState）2.广播状态（BroadcastState）五、键控状态

阿年、嗯啊·2023-12-25 00:34

卜算子.凝心楼

满月挂西楼，空有人怜意。时见轻车走马来，欲酒招摇旆。期会尺素传，未有人怜计。曼索凝心聚力辞，正是音迢递。图片发自App

竹兰答水·2023-12-25 00:43

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

采桑子

图片发自App卜算子一朵傲霜花，无视风和雨。冷艳凌冬独自开，且向河魂许。世上岁寒心，压倒梅松竹。谁见无名野草中，犹有铮铮骨。

桂做翔·2023-12-24 23:47

curl算子_grpcurl使用

1,grpcurl127.0.0.1:57904listFailedtodialtargethost"127.0.0.1:57904":tls:firstrecorddoesnotlooklikeaTLShandshake原因grpc默认是https2，grpcurl-plaintext127.0.0.1:57904listgrpc.health.v1.Healthgrpc.reflection.

李致遠·2023-12-24 22:43

面试高频|万字详解Flink双流JOIN

中的JOIN1.2离线场景下的JOIN2实时场景下的JOIN2.1方案思路3Flink的双流JOIN3.1内部运行机制3.2JOIN实现机制4基于WindowJoin的双流JOIN实现机制4.1join算子

大数据兵工厂·2023-12-24 22:55

Flink优化——资源优化（一）

目录资源配置优化内存设置（1CPU配置4G内存）并行度设置最优并行度计算Source端并行度的配置Transform端并行度的配置Keyby之前的算子Keyby之后的算子（KeyGroup最小值为128

Stray_Lambs·2023-12-24 22:54

go语言学习笔记 — 基础 — 基本语法 — 常量与变量 — 变量的数值类型转换

其中，TypeOfA代表要转换的类型，B包括变量、复杂算子和函数返回值等表达式。

Locutus·2023-12-24 21:16

【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

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

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

WPF Halcon机器视觉和运动控制软件通用框架，插件式开发，开箱即用仅供学习！

点我下载，仅供个人学习使用参考easyvision开发，集成几十个软件算子此版本以添加ui设计器。

ou.cs·2023-12-24 08:19

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

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

paddle 55 使用Paddle Inference部署嵌入nms的PPYoloe模型（端到端fps达到52.63）

由于PaddleInference能力直接基于飞桨的训练算子，因此它支持飞桨训练出的所有模型的推理。

万里鹏程转瞬至·2023-12-24 00:17

MATLAB机器人工具箱机械臂仿真

MATLAB机器人工具箱机械臂仿真学习自B站：Nino_FM采用StandardDH建模法旋转算子R=rotx(pi/2)R= 1.0000 0 0 0 0.9996 -0.0274

随机惯性粒子群·2023-12-23 23:11

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

共轭梯度法Matlab的实现

文章目录写在前面共轭梯度法代码实现标题函数定义部分函数测试画图显示效果显示方法运行方法写在前面写这篇博客是为了增加对共轭梯度的理解。

RDSunday·2023-12-23 18:23

hive中stage和job的关联

常见的是各个算子（joingroupbyorderby等有shuffle）或者是一些filterwhere等。2.基于上面的1就可以划分出stage。

不可一世的绵羊·2023-12-23 17:43

卜算子.自嘲

本是后山人，偶做前堂客。醉舞经阁半卷书，坐井说天阔，大志戏功名，海斗量福祸。待到囊中羞涩时，怒指乾坤错。欲游山河十万里，伴吾共蹉跎，酒杯空，灯花落，夜无眠，独高歌，阅遍天下人无数，知音有几个。

姜地主·2023-12-23 17:00

【机器学习】【线性回归】梯度下降

文章目录@[toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新`Python`实现线性拟合结果代价结果数据集(x(i),y(i)),i=1,2,⋯ ,m\left(x^{(i)},y^{(i)}\right),i=1,2,\cdots,m(x(i),y(i)),i=1,2,⋯,m实际值y(i)y^{(i)}y(i)估计值hθ(x(i))=θ0+θ1x(i)h_{\theta}{\left(x

丷从心·2023-12-23 16:43

Sklearn之Ensemble 估计器

逐步提升分类器AdaBoostRegressor:逐步提升回归器BaggingClassifier:装袋分类器BaggingRegressor:装袋回归器GradientBoostingClassifier:梯度提升

月疯·2023-12-23 16:08

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