在机器学习和数据挖掘处理等领域,梯度下降(Gradient Descent)是一种线性的、简单却比较有效的预测算法。它可以基于大量已知数据进行预测, 并可以通过控制误差率来确定误差范围。 ---准备--- Gradient Descent 回到主题,线性回归算法有很多,但Gradient Descent是最简单的方法之一。对于线性回归,先假设数据满足线性关系,例...
上面的梯度下降叫批量梯度下降法(Batch Gradient Descent, BGD), 它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。当样本数目很大时,每迭代一步都需要对所有样本计算,训练过程会很慢。于是人们想出了随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD),每次只随机取一个样本计算梯度,训练速度变快了,但是迭代次数...
在深度学习中,梯度计算是优化模型参数的关键步骤。梯度是一个向量,表示多变量函数在某一点的导数(偏导数)的集合,它指明了函数值增加最快的方向。然而,在深度学习优化过程中,我们更关心的是损失函数减少的方向,因此通常使用梯度的反方向来更新模型的参数。 梯度下降定义: 梯度下降( )是一种优化算法,用于寻找最小化...
这个计算的步骤也存在一些难点。对于第二个子问题,其实它是很容易找到问题的解的形式的(为了防止读者误解,这里多说几句,含义在英文里是closed-form,也就是说解可以写成一个等价好用的形式,后面我们也会继承这种写法),毕竟都是二次项,求个梯度然后设为0就好。但是对于第一个子问题,\lambda \|x\|_1的存在就使...
梯度 \nabla(AB)=(\nabla A)B+A(\nabla B),此处A,B为标量场\\ \nabla(A\cdot B)=(A\cdot \nabla)B+(B\cdot\nabla)A+A\times(\nabla\times B)+B\times(\nabla\times A) 散度 \nabla\cdot(uA)=\nabla u\cdot A+u\nabla\cdot A,u为标量函数\\ \nabla\cdot(A\times B)=B\cdot\nabl...
这个计算的步骤也存在一些难点。对于第二个子问题,其实它是很容易找到问题的解的形式的(为了防止读者误解,这里多说几句,含义在英文里是closed-form,也就是说解可以写成一个等价好用的形式,后面我们也会继承这种写法),毕竟都是二次项,求个梯度然后设为0就好。但是对于第一个子问题,λ∥x∥1 的存在就使得问题的...
机器学习梯度算 梯度算子作用 Sobel算子 卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪,还可以寻找一张图像上所有梯度信息,这些梯度信息是图像的最原始特征数据,进一步处理之后就可以生成一些比较高级、抽象的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配,图像分类等应用。
Sobel算子可以计算图像梯度,计算图像梯度的作用是提取边界。融合计算的X和Y梯度,比直接计算X和Y的梯度,效果要好。 cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]) 参数如下, 代码如下, importcv2importnumpyasnp# 获取照片路径path="cjavapy.jpg"# 读取照片img=cv2.imread...
训练过程是从train_data_loader中不断得到小批次的数据,然后送入模型预测得到损失,然后反向更新梯度,代码如下: in [20] train_loss = [] in [21] def do_train ( model,train_data_loader,**kwargs ): """ model:预训练的语言模型 train_data_loader:数据加载器 **kwargs:可变参数 """ #记录训练...
(e)(C24H20P)CuI2和典型闪烁体的光产额对比;(f)用(C24H20P)CuI2闪烁体薄膜测得芯片的X射线成像图,插图为待测芯片实物图;(g)ISO 19232标准线对卡的实物图和X射线成像图(右侧插图为D10线对成像细节图);(h)标准线对卡的分辨...