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查询Tags标签： 梯度，共有 186条记录-
分水岭算法
分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程…
2021/6/26 14:27:04 人评论 次浏览 -
偷偷地告诉学弟学妹们一个高效学习编程的秘密！大学四年悄悄惊艳他们，嘘
今天来给大家谈一谈如何高效地学习编程。 无论什么时候，找到学习的目标，以及学习的套路都非常的重要。找不到的话，就只能事倍功半，付出了很多努力，却迟迟得不到最好的回报。 三四年前，我特别喜欢收藏文章，觉得有些技术文写得真好，忍不住收藏了！等过了一段时间后，…
2021/6/21 22:30:02 人评论 次浏览 -
导数、偏导数、方向导数、梯度，有何区别？
0、总结 参考：https://blog.csdn.net/eric_lh/article/details/78994461 1、定义 参考：https://blog.csdn.net/qq_48736958/article/details/114543957 ① 导数： 反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。 再强调一遍，是函数f(x)在x轴上某一点处沿着x轴正方…
2021/6/19 0:02:59 人评论 次浏览 -
CV算法工程师面试问题总结（上） 2021.06.16
优化算法 深度学习优化学习方法（一阶、二阶） 一阶方法：随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、牛顿动量法（Nesterov动量）、AdaGrad（自适应梯度）、RMSProp（均方差传播）、Adam、Nadam。 二阶方法：牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法（CG）、BFGS、L-BFGS。 自适应优化…
2021/6/16 20:26:13 人评论 次浏览 -
基于Python从头开始使用 RMSProp 进行梯度下降
【翻译自 ： Gradient Descent With RMSProp from Scratch】【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】梯度下降是一种优化算法，它遵循目标函数的负梯度以定位函…
2021/5/31 20:23:29 人评论 次浏览 -
Python解释Keras神经网络
我们将以Keras的示例讨论简单的神经网络及其定义。在传统机器学习上使用神经网络来提高准确性和更大的复杂数据。 神经网络 神经网络在全球各行各业中都在蓬勃发展。 它涉及用于回归，分类，聚类等的传统机器学习算法。当我们获取大量复杂数据时，就会出现准确性，过拟合以…
2021/5/14 20:29:06 人评论 次浏览 -
机器学习入门 ----线性回归模型及其Python代码解析
机器学习入门 ----线性回归模型及其Python代码解析文章目录 机器学习入门----线性回归模型及其Python代码解析一.前言二.线性回归模型的描述1.线性回归模型到底有什么用途呢？（引入概念的废话）2.线性回归模型的数学解释（不是废话）数据集输入公式化损失函数梯度下降法三…
2021/5/8 1:25:33 人评论 次浏览 -
训练集、验证集和测试集的意义
在有监督的机器学习中，经常会说到训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test），这三个集合的区分可能会让人糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别。I. 划分如果我们自己已经有了一个大的标注数据集，想要完成一个有监督模型的测试，那么通…
2021/5/7 18:31:19 人评论 次浏览 -
RNN，LSTM与GRU
1.语言模型 语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为 m 的词汇序列 {w1,…,wm} 的联合概率被表示为 P(w1,…,wm) 。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇 wi 的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率 P(w1,…
2021/5/7 18:28:45 人评论 次浏览 -
梯度消失与梯度爆炸
预训练加微调 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） 使用不同的激活函数 使用batchnorm 使用残差结构 使用LSTM网络一、为什么会产生梯度消失和梯度爆炸？ 目前优化神经网络的方法都是基于BP，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化…
2021/5/6 18:28:49 人评论 次浏览 -
【图像识别】基于模板匹配实现手写数字识别matlab源码含GUI
基于几何特征的模板匹配通过计算模板图像与目标图像特征信息，来判断目标图像中是否有与模板图像相近或相同的图像。模板匹配的大致流程：首先，需要制作一个模板，并以模板图像以一定角度旋转，制作0–360各个方向的模板。模板图像 T 从目标图像的原点处开始每次移动一个…
2021/5/5 22:25:20 人评论 次浏览 -
梯度下降优化算法
梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有：梯度下降法批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Decent, MBGD)梯度下降优化动量梯度下降(Gradient Descent with Mom…
2021/4/29 12:29:28 人评论 次浏览 -
机器学习03-sklearn.LinearRegression 源码学习
在上次的代码重写中使用了sklearn.LinearRegression 类进行了线性回归之后猜测其使用的是常用的梯度下降+反向传播算法实现，所以今天来学习它的源码实现。但是在看到源码的一瞬间突然有种怀疑人生的感觉，我是谁？我在哪？果然大佬的代码只能让我膜拜。 在一目十行地看完…
2021/4/28 22:55:12 人评论 次浏览 -
梯度下降算法原理笔记--机器学习
梯度下降算法原理整理笔记–机器学习 最近在看一些梯度下降的知识，看到头蒙，今天来整理一下一些相关知识，以至于后续便于理解。 机器学习中我们常见梯度下降这个名词，但是什么是梯度下降呢？梯度下降又是干嘛的呢？网上一大堆文章最后也没看懂什么，今天刚好想着整理一…
2021/4/17 12:25:34 人评论 次浏览 -
《机器学习实战》-逻辑(Logistic)回归
目录Logistic 回归本章内容回归算法Logistic 回归的一般过程Logistic的优缺点基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类Sigmoid 函数Logistic 回归分类器图5-1 两种坐标尺度下的 Sigmoid 函数图基于最优化方法的最佳回归系数确定梯度上升法图5-2 梯度上升图梯度下降算法训…
2021/4/15 18:55:24 人评论 次浏览
