”梯度“ 的搜索结果

     图像梯度直观反应其实就是图像当中各物体的轮廓，而在像素点上的体现其实就是相邻像素点之间的差值，差值越大，轮廓就会越清晰（可用于图像增强），而Opencv提供了以下三种算子来进行图像的梯度处理，跟在之前的博客...

     上一篇文章介绍了修正牛顿法，修正牛顿法的缺点是收敛速度一般，所以为了使算法既不使用Hess阵，也要保证它的收敛速度，本文介绍共轭梯度法。共轭梯度法有超线性的收敛速度，算法结构简单，容易编程，并且不用计算...

     随机平均梯度算法克服了这个问题，在内存中为每一个样本都维护一个旧的梯度，随机选择第i个样本来更新此样本的梯度，其他样本的梯度保持不变，然后求得所有梯度的平均值，进而更新了参数。在SG方法中，虽然避开了...

     换而言之,只要我们找到的参数能让J(θ)的值最小,即表示我们找到了最能表示特征与结果之间关系的参数,而找到这个函数最小值对应的θ的方法包括梯度下降法。梯度可以理解为一个向量,它指向了函数增长最快的方向,不懂的...

     梯度 在机器学习中，我们通常需要对问题进行建模，然后可以得到一个成本函数(cost function)，通过对这个成本函数进行最小化，我们可以得到我们所需要的参数，从而得到具体的模型。这些优化问题中，只有少部分可以...

     机器学习中我们经常可以看见梯度下降这个名词，但是什么是梯度下降？梯度下降是用来干什么的？网上一大堆文章，看到最后也没看出个名堂出来，刚好今天看到了篇文章，然后结合自己的一些理解，记录下。 【什么是梯度...

     图像锐化-梯度算子 该博文参考《数字图像处理》-杨帆 在图像识别中，需要有边缘鲜明的图像，及图像锐化。。然而边缘模糊是图像处理中常见的图像问题，由此造成的轮廓不清晰，线条不鲜明，使图像特征提取、识别、理解...

     一、梯度消失、梯度爆炸产生的原因 　对于1.1 1.2，其实就是矩阵的高次幂导致的。在多层神经网络中，影响因素主要是权值和激活函数的偏导数。 1.1 前馈网络 若要对于w1求梯度，根据链式求导法则，得到的解为： 　...

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