梯度线圈第8页

Android OpenCV（二）主体识别位置检测

主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。索贝尔算子是把图像中每个像素的上下左右四领域的灰度值加权差，在边缘处达到极值从而检测边缘。在技术

_明川·2024-01-30 02:42

安泰ATA-4014高压功率放大器在超声马达驱动电路设计中的应用

1引言超声波马达又称超声电机(ultrasonicmotor，简称USM)20世纪80年代才诞生的一种全新概念电机种类.超声电机采用与传统的电磁式电机截然不同的全新的原理和全新的结构形式，不需要磁铁和线圈

Aigtek安泰电子·2024-01-29 17:53

安泰ATA-2161高压放大器在电磁炮实验系统中的具体应用

关于电磁炮的分类电磁炮按其结构的不同可分为四种：线圈炮，轨道炮，电热炮，

Aigtek安泰电子·2024-01-29 17:53

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt

不知迷踪·2024-01-29 12:07

深度强化学习 _Actor-Critic 王树森课程笔记

\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络1.用TD算法更新价值网络2.用策略梯度算法更新策略网络三

淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

1.梯度/loss爆炸（NaN，Inf）这两天一直在训练自己的GAN模型，训练过程中鉴别器极其不稳定，训练的几个epoch之后经常出现NAN，在加入WGAN中的梯度惩罚和鉴别器的参数裁剪之后，模型似乎变得可以训练了

gyibo_·2024-01-29 12:35

ResNet简介

ResNet(ResidualNetwork)此网络于2015年，国人何先生提出，用于解决随着深度学习的层数加深造成的网络退化现象和梯度消失、梯度爆炸。

追随远方的某R·2024-01-29 11:29

PINN物理信息网络 | 全局自适应物理信息神经网络SA-PINN

在之前的方法中，独立开发的极小极大加权方案[16]与SA-PINNs最为相近，因为它也通过梯度下降来更新权重；然而，这些权重仍然适用于整个损失组件。

算法如诗·2024-01-29 11:17

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

OpenAI Gym 中级教程——深入强化学习算法

本篇博客将深入介绍OpenAIGym中的强化学习算法，包括深度Q网络（DeepQNetwork,DQN）和深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG）。

Echo_Wish·2024-01-29 10:16

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

机器学习_集成学习之Boosting(提升较弱的模型，以降低弱模型的偏差)

文章目录介绍AdaBoost算法梯度提升算法(GBDT)极端梯度提升(XGBoost)Bagging算法与Boosting算法的不同之处介绍Boosting的意思就是提升，这是一种通过训练弱学习模型的“

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:54

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

激活函数的导数神经网络的梯度下降法（选修）直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络：第

倏然希然_·2024-01-29 08:48

从爷爷和外公的身体状况看出来区别了

我和表姐两个人几乎以抬的方式才让他顺利坐电梯，有一定梯度的地方，对于爷爷真是难上加难。

小闪在这里·2024-01-29 05:01

PyTorch学习---2.自动求梯度

自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念：方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。偏导数：是多个数（每元有一个）；是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数，因此二元函数就有两个偏导数。

与世无争小菜鸡·2024-01-29 05:53

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵

kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

机器学习：梯度下降法

LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归，梯度下降法求解模型系数

捕捉一只Diu·2024-01-29 05:17

深度强化学习_AlphaGo 王树森课程笔记

AlphaGo一、游戏规则二、设计思路三、Training1.策略网络1.1State(ofAlphaGoZero)1.2PolicyNetwork1.3BehaviorCloning1.4策略梯度2.

淀粉爱好者·2024-01-29 03:53

深度强化学习之策略学习-王树森课程笔记

Policy-basedlearning二、PolicyNetwork三、Policy-BasedReinforcementLearning（策略学习）1.用神经网络近似状态价值函数VπV_{\pi}Vπ2.策略学习的主要思想3.策略梯度算法

淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

Over-the-Air Deep Learning Based Radio Signal Classification

同时，本文还提出一种利用高阶矩和梯度提升树分类器的基线方法，并在一系列的配置和信道衰减条件下对比了这两种算法的性能。

2e07917c964c·2024-01-29 01:47

有趣的数学了解TensorFlow的自动微分的实现

假设您定义了一个函数，并且需要计算它的偏导数和，通常用于执行梯度下降（或某些其他优化算法）。可用的主要选择是手动微分、有限差分近似、正向模式自动微分和反向模式自动微分。

坐望云起·2024-01-28 22:21

梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)

https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c学习率学习率lr(learningrate),梯度下降算法中迭代步长

17420·2024-01-28 21:04

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时，可能需要根据情况调整学习率（learningrate）这个在梯度下降中的重要参数

robin_ze·2024-01-28 21:32

学习速率 learning rate

学习速率的选取策略运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率ααα：如果学习速率太小，则会使收敛过慢。

羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

线性回归：1.假设模型线性模型和线性关系是不同的，线性关系一定是线性模型，而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才，只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

中国诗词大会，我来啦 - 草稿

游戏中的诗词量大，难度有梯度。游戏的设置模拟科举考试模式进行，很好玩。建议在群里的老师们空都可以来参加一下，带上孩子，让他们一起体会中国诗词大会的魅力。关注公众号即可参加，还有奖品哦！

凤之子·2024-01-28 13:24

AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。

LabVIEW_Python·2024-01-28 13:37

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法：最优化方法，即寻找函数极值点的数值方法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

图像处理常用算法介绍

Scale-Invariantfeaturetransform)特征重点是了解DOG(DifferenceofGaussian)高斯差分图像是如何生成的，以及求取关键点，求取关键点的主方向，并以此主方向来做坐标系，梯度方向和梯度幅值按新的坐标系进行计算

竹叶青lvye·2024-01-28 12:52

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

【机器学习】强化学习（八）-深度确定性策略梯度（DDPG）算法及LunarLanderContinuous-v2环境训练示例...

DDPG算法描述如下：GPT-4TurboCopilotGPT-4DDPG算法伪代码：深度确定性策略梯度（DDPG）算法，用于训练一个智能体解决OpenAIGym中的LunarLanderContinuous-v2

十年一梦实验室·2024-01-28 09:53

深度学习｜6.1 小批量梯度下降

把大数据集分成多批数据，每批数据分别计算他们的损失（可以并发处理，从而节省运行时间），最后将其取平均，作为整体的结果，然后参与到梯度下降的环节中去。

晓源Galois·2024-01-28 09:51

大模型｜基础——长短时记忆网络

文章目录LSTM遗忘门输入门整合信息特点实现神经单元的内部计算门控控制——可以动态选择信息在大数据量的情况下，可有效缓解梯度LSTM遗忘门遗忘门，是否进行遗忘。

晓源Galois·2024-01-28 09:51

特征点匹配 harris

如果窗口内的灰度值（在梯度图上）都有较大的变化，那么这个窗口所在区域就存在角点。

潇洒哥611·2024-01-28 09:17

PyTorch 之 nn.Parameter

通过将张量包装成nn.Parameter，你可以告诉PyTorch这是一个模型参数，从而在训练时自动进行梯度计算和优化。使用方法：首先，你需要导入相应的模块：importtorc

JNU freshman·2024-01-28 08:26

写作100天 99/100 为什么写作？

于是我开始模仿妈妈的样子，找了一本红白相间的线圈本，硬皮封面上是小红帽和大灰狼的故事，我至今仍能仔细地回忆起那本本子的样子。我努力地在本子上记录下

Sally_Lee·2024-01-28 04:31

我的隐私计算学习——联邦学习（4）

（六）横向联邦学习—梯度更新聚合云端数据中心的分布式机器学习可以有成百上千的节点，对比横向联邦学习有一定的借鉴意义，都存在着节点更新的同步与异步的问题，节点梯度更新之后的问题、节点掉线的问题、数据的NonIID

Atara8088·2024-01-28 00:54

步进电机and伺服电机

文章目录一、步进电机二、常见的控制算法三、伺服电机总结一、步进电机步进电机的基本工作原理如下：通过给定子的一个或多个相通电，线圈中流动的电流产生磁场，转子与该磁场对齐实现电能到动能的转化。

有名企梦的小菜鸡·2024-01-28 00:06

【MAC】Multi-Level Monte Carlo Actor-Critic阅读笔记

提出的背景：现有的强化学习方法在后端使用的是stochasticgradientdescent（随机梯度下降），基

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:41

神经网络-常用激活函数

这是一个S型曲线，容易理解和使用，但是有缺陷：1）消失的梯度问题，2）输出不是以0为中心的，它会让梯度更新在不同的方向上走太远，输出范围在（0，1），这使优化更困难，3）Sigmoids易饱和杀死梯度，

想跳舞的兔子·2024-01-27 20:53

34.基于51单片机的智能停车位计时收费系统设计

系统利用地感线圈对进出停车场的车辆进行检测，控制闸杆机的自动起落，并具备车位显示以及语音提示功能。该系统配合IC卡和

城南观北·2024-01-27 20:51

Java 20年

Java没有明显的用途，但后来以某种方式获得了发展，就像陡峭的下降梯度上的蒸汽火车一样。首先吸引我使用该语言的实际上是小应用程序。在这些“新的和所有流行的”网页之一中嵌入分

dnc8371·2024-01-27 19:35

20年java面试_Java 20年

Java没有明显的用途，但后来以某种方式获得了发展，就像陡峭的向下梯度上的蒸汽火车一样。首先吸引我使用该语言的实际上是小应用程序。在这些“新的和所有流行的

cunhu2961·2024-01-27 19:04

Datawhale 组队学习之大模型理论基础 Task7 分布式训练

8.2.1数据并行数据并行，需要对各个设备上的梯度进行AllReduce，以确保各个

AIzealot无·2024-01-27 19:00

潜心研读教材

一、教材的编写思路1.双线并进教材围绕人文主题和语文要素双线组织单元，除了加强不同年段、不同册次之间的纵向联系，体现由易到难、由浅入深的发展梯度，教材还着力加强单元内部的横向联系，使各板块内容形成合力，

寒烟冷月·2024-01-27 19:54

压电式、电磁式蜂鸣器设计电路

PiezoceramicElementBuzzers)、电磁蜂鸣器(MagneticBuzzers)驱动类型：有源蜂鸣器(Indicators)、无源蜂鸣器(Transducers)一、电磁式蜂鸣器无源电磁式设计电路电磁蜂鸣器的线圈类似于电感

水墨年華、·2024-01-27 19:23

超静音步进电机驱动芯片TMC5160介绍

外加MOSFET实现高达20A的电机线圈电流控制。带步进/方向接口和SPI。

卓联微范同学·2024-01-27 18:58

边缘计算卸载算法--CD梯度下降

梯度下降卸载算法背景：我实现该算法是在边缘计算单个工作流任务环境中，下面可以看到此背景下的java代码实现。此处假设我们的工作流任务中只有3个任务节点（构成一个有向无环图），下面基于此假设分析算法。

achu19·2024-01-27 17:18

机器学习（13）——adaboost

下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

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