卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络
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2023-12-23 22:23:12
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1. 最优化(Optimization)定义：最优化是寻找能使得损失函数值最小化的参数W的过程。注：给的是损失优化问题的一个简单定义，并不是完整的最优化数学定义。给定函数\(f(x)\)，其中\(x\)是输入数据的向量，需要计算函数\(f(x)\)相对于\(x\)的梯度，也就是\(\Delta f(x)\)1.1. 梯度下降算法模型的训练即是寻找合适的w和b以最小化代价函数值。参数\(w\)和\(
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2023-05-25 23:12:24
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一阶二阶统计量在深度学习和神经网络中起到了重要的作用。它们是用来描述数据分布和模型参数的统计特征的指标。本文将介绍一阶二阶统计量的概念和计算方法，并通过代码示例来展示它们的具体应用。
一阶统计量是描述数据分布的基本指标，包括均值、方差等。二阶统计量则更加详细地描述了数据分布的特征，包括协方差矩阵、相关矩阵等。
在深度学习中，神经网络通过学习数据的分布来获得模型参数。一阶和二阶统计量可以帮助我们
原创
2023-12-02 12:07:11
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在数学中，海森矩阵（Hessian matrix 或 Hessian）是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，此函数如下：如果 f 所有的二阶导数都存在，那么 f 的海森矩阵即：其中 ，即（也有人把海森定义为以上矩阵的行列式） 海森矩阵被应用于牛顿法解决的大规模优化问题。目录 [隐藏] 1 混合偏导数和海森矩阵的对称性2 在 → 的函数的应用2.1 在高维
论文： 《Distributed Hessian-Free Optimization for Deep Neural Network》 地址： https://arxiv.org/abs/1606.00511 原ens, J. 2010. Deep
原创
2024-02-28 11:45:34
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二阶魔方 三阶魔方还原法 二阶魔方归正： 1 下面蓝色 不停用 上右下左，直到下面全蓝 2 翻动蓝色到上方， 找到左右的上侧 两个相同的颜色固定 ，然后 上右下推 上右下左 下压上 上左下左（如果没有：上右下推 上右下左 下压上 上左下左）
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2023-09-11 21:12:25
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一.定理：首先要认识到二阶线性齐次微分方程的解满足的性质，值得注意的是这不仅仅是待会儿要提到的二阶线性常系数齐次微分方程满足，对于一般的二阶线性齐次微分方程也是满足的。 1.叠加原理：有限个方程的解的线性组合仍然是方程的解。 这个原理是由于方程的线性的性质所以决定的，如果有线性代数的基础，那么对于这个性质就很好理解了，就算没有，也应该很好理解。L(y1)=0,L(y2)=0,（至于L是什么意思的话
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2024-06-09 17:03:26
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# 神经网络一阶优化和二阶优化
神经网络是一种广泛应用于机器学习和深度学习领域的模型。在神经网络的训练过程中，优化算法扮演着至关重要的角色。常见的优化算法包括一阶优化和二阶优化方法。本文将介绍神经网络的一阶优化和二阶优化，并提供相应的代码示例。
## 一阶优化
一阶优化方法是最常见的神经网络优化算法之一。其中，最著名的一阶优化算法是梯度下降（Gradient Descent）算法。梯度下降算
原创
2023-07-05 09:29:22
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导数的定义导数就是增量比的极限，也就是函数的某点到某点的变化率。 导数公式与基本求导法则常数和基本初等函数的导数公式函数的和、差、积、商的求导法则from sympy import pprint,diff
from sympy.abc import x
f = 2*x**3 - 5*x**2 + 3*x - 7
df = diff(f,x)
pprint(f)
print()
pprin
目录锐化（高通）空间滤波器基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器二阶导数锐化图像--拉普拉斯 锐化（高通）空间滤波器平滑通过称为低通滤波类似于积分运算锐化通常称为高通滤波微分运算高过（负责细节的）高频，衰减或抑制低频基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器数字函数的导数是用差分来定义的。定义这些差分的方法有多种一阶导数的任何定义都要满足如下要求：恒定灰度区域的一阶导数必须为0灰度台阶或斜坡开始
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2023-11-16 05:21:13
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图像梯度强度的变化可以用灰度图像 I（对于彩色图像，通常对每个颜色通道分别计算导数）的 x 和 y 方向导数 Ix 和 Iy 进行描述。 图像的梯度向量为∇I = [Ix, Iy]T。梯度有两个重要的属性，一是梯度的大小，它描述了图像强度变化的强弱；另一是梯度的角度，描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向。NumPy 中的 arctan2() 函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间
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2023-12-08 10:09:16
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今天是Python专题的第12篇文章，我们来看看Python装饰器。一段囧事差不多五年前面试的时候，我就领教过它的重要性。那时候我Python刚刚初学乍练，看完了廖雪峰大神的博客，就去面试了。我应聘的并不是一个Python的开发岗位，但是JD当中写到了需要熟悉Python。我看网上的面经说到Python经常会问装饰器，我当时想的是装饰器我已经看过了，应该问题不大……没想到面试的时候还真的问到了，面
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2024-07-30 11:33:44
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魔方总览https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/103866632三阶魔方https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/103885148一，二阶魔方： 二，二阶魔方与三阶魔方的关系：可以理解为，二阶魔方就是三阶魔方的八个角块。三阶魔方的层先法：做好...
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2021-12-27 12:00:30
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小伙伴都知道熵是代表某个系统的混乱程度，而熵值本身是没有啥可以进行衡量的。本文所说的二阶熵仅是一个定义，方便后续我的吹水，用来表示一个混乱的等级为什么会用到这个有趣的定义？因为我需要描述我创建的系统的混乱程度，而这个系统是用来描述人工智能的。此时小伙伴千万不要认为有多高大上，毕竟我这里所说人工智能仅仅只是沾边的概念，本文不会涉及到这些复杂的公式和内容在开始之前，需要聊聊什么是混乱。可以用计...
原创
2021-06-30 11:08:02
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小伙伴都知道熵是代表某个系统的混乱程度，而熵值本身是没有啥可以进行衡量的。本文所说的二阶熵仅是一个定义，方便后续我的吹水，用来表示一个混乱的等级为什么会用到这个有趣的定义？因为我需要描述我创建的系统的混乱程度，而这个系统是用来描述人工智能的。此时小伙伴千万不要认为有多高大上，毕竟我这里所说人工智能仅仅只是沾边的概念，本文不会涉及到这些复杂的公式和内容在开始之前，需要聊聊什么是混乱。可以用计...
原创
2022-04-21 11:51:57
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我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢? 可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基
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2023-12-08 19:03:28
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图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "
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2023-12-09 14:12:16
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K均值聚类、分层聚类、二阶聚类是SPSS聚类分析中常用的三种聚类方法。K均值聚类使用的是欧式距离的测量方法；分层聚类是根据度量的距离远近，构建谱系分析；二阶聚类是利用距离测量得到分类树，然后再利用BIC或AIC准则判别最佳聚类。除了以上聚类原理的不同外，三种聚类方法还有哪些不同点呢？接下来，我们从参数设置与结果解读两方面进行详细解读。图1：二阶、K均值、系统聚类一、参数设置K均值聚类仅可用于连续变
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2023-10-28 14:50:36
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目录聚类分析的定义及原理聚类方法及其在SPSS中的实现总结及拓展聚类分析的定义及原理1.定义 所谓物以类聚、人以群分。聚类分析，即是基于研究对象的特征，将他们分门别类，以让同类别的个体之间差异相对小、相似度相对大，不同类别之间的个体差异大、相似度小。 聚类
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2023-10-26 15:52:21
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对于导数还有些印象，对于偏导数，只知道名字了，大学这一年的高数，看来是都还给老师了........1、偏导数的作用？？？与导数一样，反映的是二元函数的变化率，只不过多了一个自变量。2、偏导数的几何意义？？？有个图更直观些。要解决的问题：在xOy平面内，当动点由P(x0,y0)沿不同方向变化时，函数f(x,y)的变化快慢一般说来是不同的，因此就需要研究f(x,y)在(x0,y0)点处沿不同方向的变化
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2024-01-28 08:37:02
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