”梯度“ 的搜索结果

     图像梯度计算的是图像变化的幅度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值变化也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值变化也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘...

     梯度 简单来说，例如有 y=f(x0,x1) 像这样的全部由变量的偏导数组成的向量称为梯度（gradient）。 实际上，梯度会指向各点处的函数值降低的方向。更严格的讲，梯度指示的方向是各点处的函数值减少最多的方向。 ...

     梯度下降法（Gradient descent ）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法 ，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值 ，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索...

     1 、什么是梯度消失和梯度爆炸 在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加...

     梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y...

     梯度下降法全梯度下降算法(Full gradient descent）， 随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent）， 随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent） ⼩批量梯度下降算法（Mini-batch gradient...

     本书着重介绍了散度，梯度，旋度以及与之相关的矢量微积分，并使用图形的方式直观的理解他们的定义以及性质，书中例子多采用，电子，工程领域的实例。可为广大工程技术人员提供相关的参考。全书结合图形与实例以便...

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