梯度线圈

Sobel算子

图像梯度–Sobel算子dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize)src:：表示图片的路径ddepth：表示图像的深度，一般取值为-1dx和dy分别表示水平和竖直方向，一般水平方向为
易水潇潇666·2024-01-09 23:53

HOG特征人体检测

1.引言HOG（HistogramofOrientedGradient），即方向梯度直方图。它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。
lingllllove·2024-01-09 23:23

opencv入门到精通——图像梯度

目录目标理论1.Sobel和Scharr算子2.Laplacian算子代码一个重要事项目标在本章中，我们将学习：查找图像梯度，边缘等我们将看到以下函数：cv.Sobel()，cv.Scharr()，cv.Laplacian
陈子迩·2024-01-09 23:21

【ITK库学习】使用itk库进行图像分割（三）：分水岭分割算法

itkMorphologicalWatershedImageFilter形态学分水岭滤波器3、itkIsolatedWatershedImageFilter岛屿分水岭滤波器1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器分水岭分割对图像特征基于梯度下降法和沿区域边界分析弱点将像素进行分类
leafpipi·2024-01-09 23:51

【YOLO系列】 YOLOv4之Mish函数

ReLU与Mish相比，Mish的梯度更平滑，有助于更好
江湖小张·2024-01-09 17:57

梯度下降 梯度消失 梯度爆炸 通俗易懂讲解对比

梯度下降、梯度消失和梯度爆炸都是深度学习中的重要概念，它们与神经网络的训练过程密切相关。下面我会尽量用通俗易懂的方式来解释这三个概念，并进行对比。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

机器学模型 预训练模型 为什么要使用预训练模型呢？

这通常通过定义一个损失函数来衡量模型预测与真实目标之间的差距，并使用优化算法（如梯度下降）来调整模型参数，以最小化这个差距。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

梯度、散度、旋度

目录梯度Gradient——Scalar->Vector散度Divergence——Vector->Scalar旋度Curl——Vector->Vector梯度Gradient——Scalar->Vector
挨代码·2024-01-09 13:31

喇叭性能指标

喇叭的datasheet中都会有标明范围fh高频上限频率fh超线性喇叭普通扬声器一般采用一组线圈驱动振膜，当信号过大或
帅得不敢出门·2024-01-09 10:38

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降 】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新
jcfszxc·2024-01-09 09:49

卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现

我们仍然按照这个步骤开始我们的模型的训练准备一个可迭代的数据集定义一个神经网络将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数imp
霜溪·2024-01-09 09:10

【python】神经网络

构建神经网络的典型流程1.定义一个拥有可学习参数的神经网络2.遍历训练数据集3.处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定的规则更新网络的权重卷积神经网络（pytorch
岩塘·2024-01-09 08:43

探索PyTorch优化和剪枝技术相关的api函数

torch.nn子模块Utilities解析clip_grad_norm_torch.nn.utils.clip_grad_norm_是PyTorch深度学习框架中的一个函数，它主要用于控制神经网络训练过程中的梯度爆炸问题
E寻数据·2024-01-09 07:06

MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人

训练DDPG智能体控制飞行器飞行机器人模型创建集成模型动作与观察创建环境接口重置函数创建DDPG智能体训练智能体DDPG智能体仿真本示例说明如何训练深度确定性策略梯度（DDPG）智能体，并为飞行机器人生成轨迹
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体

使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RLAgent块。
王莽v2·2024-01-09 01:16

ReLu函数中inplace参数的理解

例如：上面的代码中的意思v(x)进行relu之后赋值给x优点：节省内存缺点：进行梯度回归的时候传回失败，原来的变量被覆盖了，找不到原来的变量。
爱科研的瞌睡虫·2024-01-09 00:57

强化学习的数学原理学习笔记 - 策略梯度（Policy Gradient）

文章目录概览：RL方法分类策略梯度（PolicyGradient）BasicPolicyGradient目标函数1：平均状态值目标函数2：平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:24

Canny算法原理和应用

Canny算法的原理使用高斯滤波器滤波使用Sobel滤波器滤波获得在x和y方向上的输出，在此基础上求出梯度的强度和梯度的角度edge为边缘强度，tan为梯度方向上图表示的是中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向
资料加载中·2024-01-08 20:43

单线圈无刷直流电机驱动芯片选型分析，可应用于笔记本，显卡风散热风扇，变频冷却风扇，打印机风扇等产品上

单线圈无刷直流电机的电机驱动器。GC1298R/S，GC1262E/S，GC1298R/S，GC1262R/S具有高效的直接PWM控制方式，它可以控制无刷直流电机转速。
深圳市青牛科技实业有限公司 小芋圆·2024-01-08 19:28

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。
prinTao·2024-01-08 15:16

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

TDforactionvalues)BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降
Green Lv·2024-01-08 15:40

反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。
人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

反向传播和梯度下降-1

反向传播是梯度下降的一种，许多教科书中通常互换使用这两个术语。首先，让我们探讨一下梯度。本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。
人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

反向传播与梯度下降

反向传播和梯度下降是两个关键步骤，用于计算并更新这些参数。反向传播是一种计算梯度的方法，它基于链式法则来计算每个参数对网络误差的贡献。
人工智能教学实践·2024-01-08 14:17

李宏毅机器学习第一周_初识机器学习

利用Linearmodel二、定义更复杂的函数表达式三、ReLU函数四、Sigmoid函数与ReLU函数的对比三、反向传播(Backpropagation)一、反向传播的基本思想(正向计算-误差计算-梯度计算
Nyctophiliaa·2024-01-08 14:04

为什么电机启动电流大？启动后电流又小了？

这里我们有必要从电机电机启动原理和电机旋转原理的角度来理解：当感应电动机处在停止状态时，从电磁的角度看，就象变压器，接到电源去的定子绕组相当于变压器的一次线圈，成闭路的转子绕组相当于变压器被短路的二次线圈
电气系·2024-01-08 13:14

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法
维斯德尔·2024-01-08 12:10

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。作用：参数直接决定了
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

第二章 神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。
庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。
奈何qiao·2024-01-08 10:55

优化器（一）torch.optim.SGD-随机梯度下降法

torch.optim.SGD-随机梯度下降法importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset
Cupid_BB·2024-01-08 07:29

机器学习周报第九周

Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）来解决梯度消失和梯度爆炸问题
Ramos_zl·2024-01-08 06:02

pytorch集智-2单车预测器

控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优
peter6768·2024-01-08 06:10

优化｜流形优化系列（一）

这种内积结构提供了流形上测量长度和角度的方式，这在优化过程中非常重要，因为它允许我们定义梯度和Hessian等概念，并进行相应的优化操作。在流形优化的背景下，流形通常是解的约束集。例如，当解
运筹OR帷幄·2024-01-08 04:02

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。
Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。
Aitrainee·2024-01-07 22:35

理解机器学习中的术语

文章目录标量向量矩阵张量求导，梯度代码实现pytorch实现标量向量矩阵张量标量(scalar)，也可以叫做常量，例如x=5向量(vector),它是一个一维数组，例如x=[1,3,4]矩阵(matrix
少年的小俊·2024-01-07 22:13

大学物理实验重点——导热系数

导热热流密度（单位时间通过单位面积的热量）和温度梯度成正比关系。导热系数在数值上等于每单位长度温度降低1个单位时，单位时间内通过单位面积的热量。
Sanchez·J·2024-01-07 21:14

三菱plc学习入门（二，三菱plc指令，触点比较，计数器，交替，四则运算，转换数据类型）

比较指令（16位）计数器（FX3U，必须使用RST复位）一般用（C0~C99，plc失电会清零）停电保持用（C100~199，plc失电不会清零，电池保持）交替指令（ALT）一键启停（ALT）一键启停（线圈
韶光不负·2024-01-07 21:38

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。
撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】无约束优化问题（函数梯度、下降方向、最优性）

文章目录下降方向下降方向与梯度关系例题偏导数方向导数梯度（导数）下降方向最优性条件一阶必要条件二阶必要条件二阶充分条件无约束凸规划的最优性条件我们把一元方程推广到nnn维无约束极小化问题，得到解无约束优化问题
撕得失败的标签·2024-01-07 20:28

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论
机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

2021年4月14号

京❤️达总店：孙艳利落地真经严格就是爱，放纵既是害目标确认目标:油卡目标：90完成✅65张体验入：今天一早心情就特别得好，开心，下午一辆宝马七系更换点火线圈，在开施工单的期间，发现客户二月份就该年检，并确定已经拖验
孙艳利·2024-01-07 15:21

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.算法GBDT(GradientBoostingDecisionTree)，梯度提升树，是属于集成算法中boosting类的一种算法。这个算法是现有机器学习算法中相对较实用的算法。
Kiroro·2024-01-07 13:50

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络
头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

深度学习中的反向传播数学计算过程

反向传播的数学计算过程1计算关于X关于的雅可比矩阵2计算各分量的偏导和**/**v投影各方向上的累加和3确定最终分量的梯度计算表达式4y.backward(v)根据函数中有无参数v进行计算=======
大小猫吃猫饼干·2024-01-07 07:25

梯度消失与梯度爆炸的问题小结

本文参考李沐老师动手深度学习,上篇激活函数有遇到这个问题我们来深入探讨一下文章目录前言一、梯度爆炸二、梯度爆炸的问题三、梯度消失四.梯度消失的问题总结前言到目前为止，我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数
笔写落去·2024-01-07 07:55

梯度下降法原理小结

提示:本篇文章是参考刘建平老师的博客,该文章只是作为个人学习的笔记.文章目录前言一、梯度是什么？
笔写落去·2024-01-07 07:25

pytorch中一些有关tensor的操作

既然是深度学习的工具，tensor还具有自动求梯度和GPU计算等强大功能。
Michael_Flemming·2024-01-07 02:34

卷积神经网络|完整代码实现

通常，训练一个神经网络需要这些步骤：定义一个神经网络准备一个可迭代的数据集将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数好吧，明白大致步骤之后，就可以简单实现一个神经网络，并训练这个神经网络
霜溪·2024-01-07 02:31
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