梯度线圈第11页

数字图像处理期末速成笔记

、图像平滑5、邻域平均法（线性）6、中值滤波法（分线性）7、中值滤波与领域平均的异同8、4-邻域平滑法9、超限像素平滑法10、灰度最相近的K个邻点平均法11、3*3模板中值滤波四、图像锐化1、微分法（梯度算子

我先去打把游戏先·2024-01-21 13:43

GRU门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）

GRU神经网络简介GRU由Cho等人于2014年提出，旨在解决标准RNN在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题。与传

沅_Yuan·2024-01-21 10:42

pytorch（二）梯度下降算法

文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候，一开始并不知道w的最优值是什么，可以使用一个随机值来作为w的初始值，使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲

@@老胡·2024-01-21 08:02

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

文章目录训练机器要有正确的方向凸函数确保有最小损失点梯度下降的实现学习速率也很重要训练机器要有正确的方向所谓训练机器，也称拟合的过程，也就是确定模型内部参数的过程。

you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

cs231n assignment1——SVM

CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化

柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

【机器学习300问】13、学习率曲线有什么作用？

学习率是优化算法中的一个重要超参数，它决定了模型在梯度下降过程中权重更新的步伐大小。如果学习率设置得过高，可能会导致训练过程跳过最优解，甚至发散

小oo呆·2024-01-21 06:45

【直流无刷电机 BLDC】一电机概述

无刷直流电机不利用换向器来调节线圈内部的电流，而是使用电子换向器来传递电流，该电流产生交流电信号，从而导致电机驱动。

姿势的搬运工·2024-01-21 02:30

机器学习第十八周周报

机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的梯度下降法，梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数

JerryC1999·2024-01-20 22:17

(202401)深度强化学习基础2：策略梯度

文章目录前言策略梯度1基于价值算法的缺点2策略梯度算法3REINFORCE算法本章小结前言感谢Datawhale成员的开源本次学习内容的文档地址为第九章策略梯度策略梯度这个章节会开始介绍基于策略梯度的算法

早上真好·2024-01-20 22:27

速卖通平台自营销活动

并且还要设置活动的梯度，满多少才能够达到店铺的活动，梯度可以不止一个。店铺cod

深度链夏天·2024-01-20 21:58

Halcon基于形状的模板匹配

Halcon基于形状的模板匹配基于形状的模板匹配，也称为基于边缘方向梯度的匹配，是一种最常用也最前沿的模板匹配算法。

electrical1024·2024-01-20 17:18

Datawhale 强化学习笔记(二）马尔可夫过程，DQN 算法

文章目录参考马尔可夫过程DQN算法（DeepQ-Network）如何用神经网络来近似Q函数如何用梯度下降的方式更新网络参数强化学习vs深度学习提高训练稳定性的技巧经验回放目标网络代码实战DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQN

RessCris·2024-01-20 17:54

CT与核磁科普

MRI是把人体放置在一个强大的磁场中，通过射频脉冲激发人体内氢质子，发生核磁共振，然后接受质子发出的核磁共振信号，经过梯度场三个方向的定位，再经过计算机的运算，构成各方位的图像。CT由于X线

笑笑2018·2024-01-20 16:04

数字图像处理

表示色调，s饱和度，l表示亮度，色调和饱和度2.RGB彩色模型：r红色，g绿色，b蓝色，对应的是xyz轴，每个为8比特，用24比特表示全彩色图像3.边缘检测中抗噪性能应该为：Canny算子>一阶算子（梯度算子

爱学习的机器小冉·2024-01-20 12:45

大模型学习笔记06——模型训练

计算单向上下文embedding，一次生成一个tokenencoder-only（BERT）：计算双向上下文embeddingencoder-decoder（T5）：编码输入，解码输出2、优化算法随机梯度下降

等风来随风飘·2024-01-20 11:34

PyTorch月学习计划 - 第一周；第6-7天: 自动梯度（Autograd）

PyTorch月学习计划-第6-7天:自动梯度（Autograd）学习目标：掌握自动微分的基本原理，特别是在深度学习中的应用。学会如何在PyTorch中使用autograd模块进行自动梯度计算。

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

优化器探讨了随机梯度下降（SGD）、Adam、R

M.D·2024-01-20 06:56

动手学深度学习5 矩阵计算

矩阵计算--矩阵怎么求导数1.导数和微分2.偏导数3.梯度1.向量-标量求导2.向量-向量求导3.拓展到矩阵4.链式法则5.小结QA练习课程安排：视频：https://www.bilibili.com/

陌上阳光·2024-01-20 04:49

动手学深度学习6 自动求导

2.非标量变量的反向传播3.分离计算4.Python控制流的梯度计算QA1.ppt上隐式构造和显示构造为什么看起来差不多？

陌上阳光·2024-01-20 04:47

Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式，简单的MNIST训练

前向传播和梯度更新都使用最基础的tensorflowAPI来做。

亦枫Leonlew·2024-01-20 03:20

磁的基本知识

永久磁铁(硬磁)是磁性可以长久保留的磁体；电磁铁(软磁)是在铁芯上套上电流线圈而形成的磁体，通电时产生

Risehuxyc·2024-01-20 00:53

深度学习记录--mini-batch gradient descent

batchvsmini-batchgradientdescentbatch：段，块与传统的batch梯度下降不同，mini-batchgradientdescent将数据分成多个子集，分别进行处理，在数据量非常巨大的情况下

蹲家宅宅·2024-01-19 22:14

对抗样本之FGSM原理&实战

FGSM（fastgradientsignmethod）是一种基于梯度生成对

liuyishou·2024-01-19 22:47

EMI抑制的方法

磁环的应用：在电缆或线圈周围使用磁环，可以有效地吸收高频电磁噪声，降低传导和辐射干扰。屏蔽：对敏感的电路

疯狂大脑·2024-01-19 20:40

嵌入式学习三

电机中的电流流过线圈，从而产生磁场，这个磁场将旋转部件（例如电动机

帝落若烟·2024-01-19 18:57

AI 内容分享(七)：加速计算，为何会成为 AI 时代的计算力“新宠”

目录什么是加速计算加速计算解决方案硬件GPU应用型专用集成电路ASIC现场可编程逻辑门阵列FPGA软件CUDAOpenCL网络加速计算应用场景生成式AI加快训练时间处理大型数据集创建复杂模型实时功能高效的计算梯度

之乎者也··2024-01-19 17:51

【挑战全网最易懂】深度强化学习 --- 零基础指南

行为价值方法强化学习六要素设计奖励函数设计评论家策略学习与优化算法路径深度Q网络DQN演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架PPO近端策略优化算法演员-评论家的改进算法：近端策略优化算法PPO、优势演员-评论家算法A2C、异步优势演员-评论家算法A3C、深度确定性策略梯度

Debroon·2024-01-19 14:17

机器学习（一）—— 简介

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络

奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

Hessian 矩阵汉语叫什么名字，是什么意思，是用来干什么的？

Hessian矩阵是一个方阵，其中的元素是一个函数的二阶偏导数，用于描述该函数在给定点附近的局部曲率和梯度信息。Hessian矩阵在数学和优化领域中的应用非常广泛，具体用途包括：优化问

神笔馬良·2024-01-19 09:13

神经网络激活函数--Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax

sigmoid和Tanh函数的导数简单，但是可能出现梯度弥散。ReLU函数仅保留正元素，有良好的特性。Softmax一般是用于分类最后一层的归一化。

远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:27

opencv知识点总结（主要是函数总结）

提取图片中水果特征（周长、面积、颜色、长度、宽度）用到的知识点：参考链接提取梯度特征：cv.Sobel()提取边缘：cv.Canny()寻找轮廓cv.findContours()为轮廓绑定边框cv.boundingRect

雨住多一横·2024-01-19 07:03

2022-10-11

（其实感觉这个表彰可以有梯度层次，突出先进[调皮]最好的同学又有奖状有本，其次的只有奖状）

初心倩萦·2024-01-19 07:42

2022-03-01

日精进打卡第1849天】姓名：陈权公司：青柠养车【知~学习】《走美》打卡第405天《十二条实践》1、诵读次数：6842、实践分数：11993、实际得分：1883【行~实践】一、修身肌肉锻练二、努力1、点火线圈

水青柠·2024-01-19 05:21

学习率调整策略之Warmup以及代码实现

介绍在深度学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来训练模型，其中学习率是一个非常重要的超参数。

Wilson_Hank·2024-01-19 05:33

LightGBM On Spark

LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。它被设计为分布式且高效的，具有以下优点：根据官网的介绍：LigthGBM训练速度更快，效率更高。LightGBM比XGBoost快将近10倍。

wong小尧·2024-01-19 04:10

近似点梯度法

——ProximalGradientMethod最优化笔记，主要参考资料为《最优化：建模、算法与理论》文章目录最优化笔记——ProximalGradientMethod一、邻近算子（1）定义二、近似点梯度法

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:52

牛顿法和拟牛顿法介绍

最优化笔记，主要参考资料为《最优化：建模、算法与理论》文章目录一、经典牛顿法（1）迭代格式（2）收敛性二、拟牛顿法（1）割线方程（2）BFGS公式（3）BFGS全局收敛性参考资料梯度法仅仅依赖函数值和梯度的信息

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

【小白学PyTorch】20 TF2的eager模式与求导

微信：cyx645016617.参考目录：文章目录1什么是eager模式2TF1.0vsTF2.03获取导数/梯度4获取高阶导数之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型

微信公众号[机器学习炼丹术]·2024-01-19 02:50

TF2 build-in Keras在eager及非eager模式下callback训练过程中梯度的方式

ClassActivationMap/GradientAttentionMap分类/分割任务中可能会需要对训练过程中某些层的计算梯度进行操作，对于Keras来说我们可以通过使用Callback()实现返回梯度的目的

xtphysics·2024-01-19 02:48

Kaggle知识点：训练神经网络的7个技巧

来源：Coggle数据科学神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

大模型学习笔记04——新的模型架构

每个输入只激活一小部分专家混合专家模型方法：注意通过门控控制使用不同种类和数量的专家所有专家的概率分布和为1，可以取其中概率较大的几个专家，而忽略概率较小的专家需要确保所有专家都能被输入使用，如果只有一个专家活跃既是浪费，其他专家也得不到梯度改善混合专家非常有利于并行

等风来随风飘·2024-01-18 22:47

零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法

03梯度下降3.1梯度下

木舟笔记·2024-01-18 20:40

运用电磁铁需求注意哪些

二：装置调试电磁铁在装置前轻拿轻放，电磁铁装置后可动铁芯灵活动作不出现卡、呆等机械卡的现象（出厂前电磁铁厂家每个都会进行检测），装置时注意避免损坏电磁铁线圈等。三：

北京锦正茂科技有限公司·2024-01-18 18:08

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

如果这里使用梯度下降法，不能保证能得到全局收敛的值，这个函数就是所谓的

Carey_Wu·2024-01-18 16:26

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

涛思数据获评北京市“专精特新”中小企业

近日，北京市经济和信息化局按照工业和信息化部《优质中小企业梯度培育管理暂行办法》（工信部企业〔2022〕63号）、《北京市优质中小企业梯度管理实施细则》要求，组织开展了2023年第三季度专精

涛思数据（TDengine）·2024-01-18 14:04

深度学习记录--梯度检验

数值逼近为了对梯度进行检验，需要计算近似误差值来接近梯度对于单边误差和双边误差公式，其中双边误差与真实梯度相差更小，故一般采用双边误差公式双边误差公式：梯度检验(gradientchecking)对于成本函数

蹲家宅宅·2024-01-18 09:19

深度学习记录--归—化输入特征

normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整，梯度下降的迭代次数减少

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

深度学习记录--梯度消失和爆炸

梯度消失和爆炸的产生当神经网络层数很大时，即很大时，w与1之间的大小关系会产生梯度消失与梯度爆炸的问题当w1时，会非常大，梯度爆炸解决方法权重初始化层数n越大，越要使特征值w变小

蹲家宅宅·2024-01-18 09:16

2024华数杯国际数学建模A题思路模型详解

这个方程考虑了物质由于流体运动（阿德韦克斯项）和由于浓度梯度引起的分子扩散（扩散项）

C灿灿数模·2024-01-18 09:44

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