梯度第25页

在seaborn中设置和选择颜色梯度

seaborn在matplotlib的基础上进行开发，当然也继承了matplotlib的颜色梯度设置,同时也自定义了一系列独特的颜色梯度。

生信修炼手册·2023-11-23 05:20

PPO算法（附pytorch代码）

（3）GAE（GeneralizedAdvantageEstimation)三、代码代码解析：一、PPO算法（1）简介PPO算法是一种强化学习中的策略梯度方法，它的全称是ProximalPolicyOptimization

还有你Y·2023-11-23 01:17

《动手学深度学习》第二章预备知识

2.1获取和运行本书的代码大家可以在自己的环境试验2.2数据操作NDArray提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使NDArray更加适合深度学习。

irving不会机器学习·2023-11-23 01:35

python图像边缘检测_python opencv实现图像边缘检测

本文利用pythonopencv进行图像的边缘检测，一般要经过如下几个步骤：1、去噪如cv2.GaussianBlur()等函数；2、计算图像梯度图像梯度表达的是各个像素点之间，像素值大小的变化幅度大小

weixin_39593277·2023-11-22 22:47

梯度引导的分子生成扩散模型- GaUDI 评测

GaUDI模型来自于以色列理工TomerWeiss的2023年发表在预印本ChemRxiv上的工作《GuidedDiffusionforInverseMolecularDesign》。原文链接：GuidedDiffusionforInverseMolecularDesign|MaterialsChemistry|ChemRxiv|CambridgeOpenEngageGaUDI模型有点像强化学习，

wufeil·2023-11-22 15:50

深度学习知识点

dinenumerate(data):image,label=dimage,label=image.cuda(),label.cuda()img=net(image)optimizer.zero_grad()#需要将梯度信息清零

yzZ_here·2023-11-22 13:09

opencv-Canny 边缘检测

Canny边缘检测是一种经典的图像边缘检测算法，它在图像中找到强度梯度的变化，从而识别出图像中的边缘。Canny边缘检测的优点包括高灵敏度和低误检率。

普通研究者·2023-11-22 12:48

Transformer——encoder

Transformer从零详解前言：在自然语言识别中，之前讲过lstm，但是lstm有明显的缺陷，就是当文本过于长的时候，考前的文本信息和后的文本信息，关联性就会越来越弱，并且因为链式求导的原因，会导致梯度消失

牛像话·2023-11-22 09:45

图像处理Scharr 算子

原理： Scharr算子是一种卷积核（也称为卷积模板），用于计算图像的梯度。它包含两个3x3的卷积核，分别用于计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度。

Make_magic·2023-11-22 08:36

（动手学习深度学习）第4章多层感知机

4.1多层感知机4.1.1感知机总结感知机是一个二分类模型，是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数，导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-22 03:14

【机器学习】039_合理初始化

一、稳定训练目标：使梯度值在更合理的范围内常见方法如下：·将乘法变为加法·ResNet：当层数较多时，会加入一些加法进去·LSTM：如果时序序列较长时，把一些对时序的乘法做加法·归一化·梯度归一化：把梯度转化为一个均值

Cyan.__·2023-11-22 02:08

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理

输出离散的类Softmax模型如果有n个类的话可以做多分类问题，这里只输出一个元素，因此只作为二分类模型训练（权重更新过程）：每次将预测值与真实值比较，假设预测错误，就更新一下权重值·等价于使用批量大小为1的梯度下降

Cyan.__·2023-11-22 02:07

OpenCV中的形态学8

文章目录形态学概述图像全局二值化阈值类型自适应阈值二值化OpenCV腐蚀获取形态学卷积核OpenCV膨胀开运算闭运算形态学梯度顶帽运算黑帽操作小结形态学概述开运算：先做腐蚀后做膨胀（腐蚀可以理解为缩小）

源代码•宸·2023-11-22 00:43

opencv-形态学处理

常用的形态学处理算法包括：腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽运算和底帽运算。

普通研究者·2023-11-21 21:09

【网络安全】隐私计算迎来千亿级风口，一文讲清它的技术理论基础。

目录安全多方计算1.安全性2.参与者密码学椭圆曲线加密密文计算(1)半同态加密(2)近似全同态加密(3)全同态加密机器学习1.损失函数2.梯度下降3.深度学习图书推荐文末送书安全多方计算在讨论安全多方计算

秋说·2023-11-21 12:55

R使用ggplot2绘制等高线图/等距离图

等高线其实是可视化中非常常见的一种数据表现方式，不仅仅用于地理学，多种反应空间平面下属性梯度变化的情况均可以很好的使用。建议稍微有ggplot2基础，不然我推荐用excel其实也能搞定。

纷纷不可诉·2023-11-21 11:03

【机器学习】038_梯度消失、梯度爆炸

一、原因神经网络梯度·假设现在有一个层的神经网络，每层的输出为一个对输入作变换的函数结果·用来表示第层的输出，那么有下列公式：·链式法则计算损失关于某一层某个参数的梯度：·注意到，为向量，这相当于一个d-t

Cyan.__·2023-11-21 08:20

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.5权重衰退--学习笔记

目录使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为硬性限制证明过程梯度更新法则小结代码实现从零开始生成数据集初始化模型参数定义L2范数惩罚定义训练代码实现简洁实现小结权重衰减（weightdecay）是最广泛使用的正则化的技术之一

爱吃白菜的金小妞·2023-11-21 04:11

循环神经网络原理笔记

循环神经网络原理笔记(1)数学原理(2)基本RNN结构(3)梯度消失(4)GRU与LSTM单元1、GRU（门控循环单元）2、LSTM（长短期记忆）(5)BRNN与DeepRNNs1、BRNN（双向循环神经网络

就是AT·2023-11-21 02:36

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

深入理解ResNet网络：实现与应用

然而，随着网络层数的增加，梯度消失和梯度爆炸问题变得越来越严重，导致训练深层网络变得非常困难。

一朵小红花HH·2023-11-21 01:23

图像处理Sobel 算子

在OpenCV中，Sobel算子通常用于图像梯度计算，其中包括水平方向和垂直方向的梯度。这两个方向的梯度合并后可以得到图像的边缘信息。原理： Sobel算子的原理基于图像中的灰度变化。

Make_magic·2023-11-21 00:23

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

神经网络debug太难了，这里有六个实用技巧

检查梯度问题有时梯度是引发问题的原

深度学习技术前沿·2023-11-20 18:12

【Machine Learning】机器学习笔记-(上半部分)

1.3.2聚类算法二，单变量线性回归-2.1单变量线性回归函数-2.2平方误差函数(代价函数)-2.2.1只考虑θ1θ_1θ1的代价函数-2.2.2θ0θ_0θ0，θ1θ_1θ1都考虑的代价函数-2.3梯度

君问归期魏有期·2023-11-20 18:23

PyTorch学习笔记

(译者注:返回的结果是普通Python数据类型,自然不能调用backward()方法来进行梯度的反向传播)Example:例子:>>>x=torch.tensor([1.0])>>>x.item()1.02

Junoxiang·2023-11-20 17:47

numpy广播机制

在写代码计算梯度的过程中发现了一个以前忽略的点，numpy的广播机制。在不同形状的矩阵进行对应元素的相加、相减、相乘、相除等操作时，numpy可以通过广播机制实现矩阵的自动扩展，从而实现矩阵运算。

年少为云·2023-11-20 16:07

深度学习入门（第二天）——走进深度学习的世界神经网络模型

一、反向传播计算方法简单的例子：如何让f值更小，就是改变x、y、z，而损失函数也是这样，那么我们分别求偏导，则能得出每个值对结果的影响链式法则梯度是一步一步传的复杂的例子：二、神经网络整体架构类生物神经元左半边是生物学上的神经元

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:00

【C++】【Opencv】cv::Canny()边缘检测函数详解和示例

它是一种多阶段过程，包括噪声滤波、计算图像强度的梯度、非最大值抑制以及双阈值检测。本文通过函数原型解读和示例对cv::Canny()函数进行详解，以帮助大家理解和使用。

木彳·2023-11-20 06:28

[2020-01-13]神经网络学习笔记-梯度验证&参数初始化

看了斯坦福的机器学习视频，讲到神经网络的梯度验证以及参数初始化的部分，记录一下。

wheatfox·2023-11-20 02:40

人工智能-循环神经网络通过时间反向传播

到目前为止，我们已经反复提到像梯度爆炸或梯度消失，以及需要对循环神经网络分离梯度。例如，我们在序列上调用了detach函数。

白云如幻·2023-11-19 22:57

随机微分方程的分数扩散模型 (score-based diffusion model) 代码示例

随机微分方程的分数扩散模型（Score-BasedGenerativeModelingthroughStochasticDifferentialEquations）基于分数的扩散模型，是估计数据分布梯度的方法

wufeil·2023-11-19 21:33

近期问题笔记20231116

DMA的洛伦兹约束的来源多拉格朗日乘子的拉格朗日对偶问题的次梯度搜索鲁棒优化，onlystatisticalCSIoftheusers-to-RISchannelsH2,k\mathbf{H}_{2,k

快把我骂醒·2023-11-19 19:12

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression

Algorithm-·2023-11-19 16:55

第七章解析PyTorch中Hook函数(工具)

为了更深入地理解神经网络模型，有时候我们需要观察它训练得到的卷积核、特征图或者梯度等信息，这在CNN可视化研究中经常用到。

小酒馆燃着灯·2023-11-19 14:41

pytorch的backward()的底层实现逻辑

自动微分是一种计算张量（tensors）的梯度（gradients）的技术，它在深度学习中非常有用。

子燕若水·2023-11-19 14:08

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）在机器学习中，梯度下降算法是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数并更新模型参数。然而，在应用梯度下降算法之前，对数据进行预处理是非常重要的一步。

HackDashX·2023-11-19 13:03

【自学】Decision Tree、Random Forest、GBDT、XGBoost

3、白手起家的百万富翁（b站）目录一、DecisionTree（决策树）1.1什么是决策树1.2决策树建立过程1.3回归决策树二、RandomForest（随机森林）2.1什么是随机森林三、GBDT（梯度提升决策树

Miracle.W·2023-11-19 12:15

竞赛题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断

iuerfee·2023-11-19 10:05

【数据预处理2】数据预处理——数据标准化

在以梯度和矩阵为核心的算法中，如逻辑回归，支持向量机和神经网络，数据标

DJ.马·2023-11-19 05:17

动手学深度学习——循环神经网络（原理解释与代码详解）

循环神经网络1.无隐状态的神经网络2.有隐状态的循环神经网络3.基于循环神经网络的字符级语言模型4.困惑度5.小结二、循环神经网络的从零开始实现1.独热编码2.初始化模型参数3.循环神经网络模型4.预测5.梯度裁剪

緈福的街口·2023-11-19 01:36

动手学深度学习——循环神经网络的从零开始实现（原理解释+代码详解）

文章目录循环神经网络的从零开始实现1.独热编码2.初始化模型参数3.循环神经网络模型4.预测5.梯度裁剪6.训练循环神经网络的从零开始实现从头开始基于循环神经网络实现字符级语言模型。

緈福的街口·2023-11-19 01:06

机器学习中的最优化方法-以梯度下降为例

机器学习中的最优化方法最优化方法就是寻找函数的极值点。机器学习和深度学习模型的训练本质上就是在通过已有的数据拟合一个函数，使这个函数能尽可能地反应出数据的内在规律，从而能更好的预测给定输入的输出结果。函数都会有自变量、因变量和参数，当一个函数的参数确定了，那函数的形状就确定了，因此模型训练就是在训练参数。以线性回归为例：模型所做的工作就是确定一条直线的参数，也就是斜率和截距，使这条直线尽可能多的穿

正丶好·2023-11-19 00:04

【机器学习10】循环神经网络

2循环神经网络的梯度消失或梯度爆炸问题传统的循环神经网络梯度可以表示成连乘的形式：由于预测的误差是沿着神经网络的每一层反向传播的，因此当雅克比矩阵的最大特征值大于1时，随着离输出越来越远，每层的梯度大小会呈指数增长

懒羊羊-申博版·2023-11-19 00:50

机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降

文章目录前言梯度下降原理简述介绍可能的问题批量梯度下降随机梯度下降基本算法存在的问题退火算法代码演示小批量梯度下降前言若没有机器学习基础，建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN

Nowl·2023-11-19 00:20

电磁场与电磁波part2--电磁场的基本规律

2、任何一个标量函数的梯度再求旋度时恒等于零，则：前者表明静电场是无旋场；后者表明：在静电场E中，沿任意闭合路径C的积分恒等于0（即与路径无关），其物理含义是将单位正电荷沿静电场中的任一个闭合路径移动一周

Myon⁶·2023-11-18 23:05

【基础知识】LeeDL阅读笔记

如果深的模型跟浅的模型作比较，深的模型明明灵活性比较大，但损失却比浅的模型更大，说明优化有问题，梯度下降不给力，因此要有一些其它的方法来更好地进行优化。当模型越来越复杂

李加号pluuuus·2023-11-18 23:13

8月10日TensorFlow学习笔记——TensorFlow 数据类型、创建、索引与切片、维度变换、前向传播

computeloss2、Step2：computeGradientandupdate二、手写数字识别1、Step1：XandY2、Step2：networkstructure3、Step3：循环计算Loss、梯度并更新参数三

Ashen_0nee·2023-11-18 21:26

demosaic（去马赛克）-目的-原则-流程

（判断使用梯度方法来判断）3.色差恒定原理。（相邻点的R-G的值相同：R(i,j)-G(i,j)=R(i,j+1)-G(i,j+1)）4.另外颜色分量在同一像素点处的高频分量认

ㄣ洲子ㄜ·2023-11-18 20:26

bp网络损失函数及梯度推导理解

跟随吴恩达老师的机器学习课程学习了一段时间，把最近较难的bp网络的一些推导梳理一下。一、损失函数logistic回归假设只有一个输入样本，则代价函数是：J(θ)=−ylogh(x)−(1−y)log(1−h)J(\theta)=-ylogh(x)-(1-y)log(1-h)J(θ)=−ylogh(x)−(1−y)log(1−h)多个输入样本只要累加就可以：J(θ)=−1m[∑i=1my(i)log

uBeetles·2023-11-18 19:12

推荐频道

梯度