Jordan Lecture Note-3: 梯度投影法
Jordan Lecture Note-3：梯度投影法
在这一节，我们介绍如何用梯度投影法来解如下的优化问题：\begin{align} \mathop{\min}&\quad f(x)\nonumber\\\mathop{s.t.}&\qu
在上篇博客中，我们已经实现了水平投影和垂直投影图的绘制。接下来，我们可以根据获得的投影数据进行图像的分割，该法用于文本分割较多，所以此处依然以上次的图为例。 先把上次的两幅图搬过来，方便讲解。  
图像梯度在模糊的图像中，物体的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不明显，导致层次感不强；而清晰的图像中，物体的轮廓很清晰，轮廓边缘灰度变换明显，层次感强；这种变化明显与否可以用 导数或梯度 来衡量，实际上可以用 灰度变化率 来计算； 如下图如果相邻像素相同，灰度变化率为0，没有梯度；如果相邻像素不同，灰度变化率不为0，存在梯度；计算完梯度后，把梯度和原图上对应的像素值相加，那么在存在梯度的位置
pytorch学习笔记（七）——loss及其梯度目录典型lossMSEsoftmax激活函数 目录典型loss 典型的loss有两种，第一种是均方差简称MSE。 第二种是用于分类的误差交叉熵，既可以用于二分类问题，也可以用于多分类问题。一般最后的输出要通过softmax函数，第二种loss我们放在之后的博客中讲解。MSE（1）MSE定义 为方便，我们下面讲解MSE不再除以数据个数 （2）MSE求
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习
数据建模与分析第12讲（统计学习中的凸优化算法） - 知乎投影梯度下降（Projected gradient descent） - 简书PGD 此代码实现投影梯度下降算法 - 下载 - 搜珍网
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2022-06-10 08:30:04
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【最优化】梯度投影法梯度投影法理论投影矩阵梯度投影法例子几何意义不足之处参考资料 梯度投影法理论投影矩阵我觉得这篇文章写的还行梯度投影法例子 显然当时有最小值，且这里我们假设初始点，积极约束矩阵几何意义该例的等高面如图所示 其中，绿点是最小值点，红点是初始点，两条黑线箭头分别是负梯度方向和负梯度的投影方向。这里P是投影矩阵，且 而 因此 实际上，就是约束矩阵的零空间的基。换言之，如果，则当前点在
一.介绍 梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 二.应用场景 1.给定许多组数据（xi, yi），xi （向量）为输入，y
Jordan Lecture Note-3：梯度投影法 在这一节，我们介绍如何用梯度投影法来解如下的优化问题：\begin{align} \mathop{\min}&\quad f(x)\nonumber\\\mathop{s.t.}&\quad \mathbf{A}_1 x\leq b_1\nonumber\\&\quad \mathbf{A}_
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2023-08-14 20:41:57
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目录什么是梯度消失梯度消失产生的原因梯度消失解决方法什么是梯度消失梯度消失问题( vanishing gradient)是在早期的BP网络中比较常见的问题。这种问题的发生会让训练很难进行下去，看到的现象就是训练不再收敛——Loss过早地不再下降,而精确度也过早地不再提高。梯度消失产生的原因我们还是来看一个具体的例子: 就是两个节点首尾相接组成的神经网络(应该说连“线”都算不上)，这其中位
学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：凸优化笔记19：近似点梯度下降近似点梯度下降算法这一部
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2022-06-02 23:46:39
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需求：假设在某系统存储了许多地址，例如：“北京市海淀区中关村大街1号海龙大厦”。用户输入“北京 海龙大厦”即可查询到这条结果。另外还需要有容错设计，例如输入“广西 京岛风景区”能够搜索到"广西壮族自治区京岛风景名胜区"。最终的需求是：可以根据用户输入，匹配若干条近似结果共用户选择。 目的：避免用户输入类似地址导致数据出现重复
什么样的商标属于近似商标？如何判断？判断近似商标有什么意义？ 一、什么样的商标属于近似商标？商标近似不外乎商标文字的形、音、义近似，商标图形的构图、着色、外观近似，或者文字和图形组合的整体排列组合方式和外观近似，立体商标的三维标志形状和外观近似，颜色商标的颜色或者颜色组合近似，其使用在相同或类似商品（服务）上易使相关公众对商品（服务）的来源产生误认。例如：
Web墨卡托投影 Google Maps、Virtual Earth等网络地理所使用的地图投影，常被称作Web Mercator或Spherical Mercator，它与常规墨卡托投影的主要区别就是把地球模拟为球体而非椭球体。建议先对地图投影知识做一个基本的了解，《地图投影为什么》。什么是墨卡托投影？墨卡托(Mercator)投影，又名“等角正轴圆柱投影”，荷兰地图学家墨卡
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2022-07-13 10:01:53
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## Python水平投影和垂直投影的实现
### 概述
在Python中，实现文本或图像在水平和垂直方向上的投影是一项常见的任务。水平投影是指将文本或图像在水平方向上投影为一维数组，每个元素表示该行或列上的非空像素数量。垂直投影是指将文本或图像在垂直方向上投影为一维数组，每个元素表示该列或行上的非空像素数量。本文将通过示例代码和详细解释来教你如何实现Python中的水平投影和垂直投影。
##
一、前言 地球高低不平、极其复杂的自然表面。为研究和工作方便，常将地球近似为为一个旋转椭球体，称为地球椭球体。地球椭球体的表面是一个不可展的曲面，地图以平面方式表示地球表面(全部或一部分)。将地球椭球体上的点的坐标投影到平面坐标的方法称为地图投影。地图投影的种类繁多，不同的投影方式具有不同的形态和变形特征。根据不同的使用目的，可以采用不同
# Python 查找近似矩形
在计算机视觉和图像处理中，查找矩形是一个常见的任务。很多时候，我们需要在图像中识别近似矩形的区域，例如车牌、标志或其他物体。本文将介绍如何使用 Python 中的 OpenCV 库来查找图像中的近似矩形，并提供代码示例帮助理解。
## 准备工作
首先，我们需要确保安装了 OpenCV 和 NumPy 库。可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip i
# 使用 Python 实现 DataFrame 近似查找
在数据分析中，我们经常需要从 DataFrame 中进行近似查找。这种操作可以帮助我们找到与给定值接近的数据，为数据处理和分析提供便利。本文将详细介绍如何在 Python 中使用 Pandas 库实现 DataFrame 的近似查找。
## 整体流程
我们将按照以下步骤进行近似查找的实现：
| 步骤 | 描述
# 如何实现Python查找近似矩形
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python来查找近似矩形。这是一项常见的任务，特别是在图像处理和计算机视觉领域。通过以下步骤，你将学会如何使用Python实现这一功能。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 读取图像文件 |
| 2 | 灰度化处理 |
| 3 | 边缘检测 |
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