Welcome To My Blog 梯度下降中,梯度反方向是函数值下降最快的方向,说明梯度
原创
2023-01-18 10:24:03
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方向导数与梯度1 方向导数定义 1：设函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)在点P(x,y)P(x,y)P(x,y)的某一领域U(P)U(P)U(P)内有定义，lll为自点PPP出发的射线，P′(x+Δx,y+Δy)P^{\prime}(x+\Delta x, y+\Delta y)P′(x+Δx,y+Δy)为射线lll上且包含于U(P)U(P)U(P)内的任一点，用ρ=(Δx)2+(Δy)2\rho=\sqrt{(\Delta x)^{2}+(\Delta y)^{2}}ρ=(
原创
2021-06-22 11:13:14
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# R语言共轭梯度方向实现流程
## 1. 简介
共轭梯度（Conjugate Gradient，CG）是一种用于求解大型线性方程组的迭代方法，通常用于解决优化问题。在R语言中，我们可以使用"conjugate_gradient"函数来实现共轭梯度方向。
## 2. 安装所需的包
在开始之前，我们需要安装并加载以下两个R包：
- **matrixcalc**：用于计算矩阵的运算。
- **pr
原创
2023-09-11 06:37:29
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什么是特征描述符 特征描述符是图像或图像块的表示，其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。 通常，特征描述符将一个width*height* 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64×128×3，输出特征向量的长度为3780。 在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数
我也忘记这是什么代码了，几年前的，今天翻到发布出来import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
img = cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tradition\1.jpg',0)
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_B
原创
2023-06-15 11:10:46
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什么是梯度上升？梯度上升是一种用于最大化给定奖励函数的算法。描述梯度上升的常用方法使用以下场景：假设您被蒙住眼睛并被放置在山上的某个地方。然后，你的任务是找到山的最高点。在这种情况下，您尝试最大化的“奖励函数”是您的提升。找到此最大值的一种简单方法是观察您所站立区域的坡度，然后向上移动。一步一步地遵循这些指示最终将您带到顶部！在上山时，重要的是我们知道该地区的坡度或坡度，这样我们才能知道要朝哪个方
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2023-06-12 16:37:05
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图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大，相反，对于图像中较平缓的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息，（在此图像梯度并不是纯数学意义上的梯度（需要求倒数），图像梯度一般通过计算像素值的差值来得到梯度的近似值（近似导数值））一：sobel理论基础sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分
为什么梯度的方向与等高线切线方向垂直在三维曲面上的梯度更新过程中，很多地方出现梯度的下降方向是如下这样走的：图片来源于百度百科从图上能够看出，也经常听老师同学说起，梯度下降的方向与等高线的切线方向垂直。那么为什么会垂直呢？其实是一个高数问题。解释假设我们的损失函数为z=f(x,y)，在几何上表示是一个曲面，该曲面被平面c（c为常数）所截得的曲线l方程为：这条曲线l在xoy轴面上的投影是一条平面曲线
原创
2020-11-23 16:07:37
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1. 一节泰勒展开
负梯度方向即为（以矢量形式为例）：dk=−g(xk)dk=−g(xk)
f(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dkf(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dk
由矢量相乘的 a⋅b=aTb=∥a∥∥b∥cosθa⋅b=aTb=‖a‖‖b‖cosθ，可知 gT(xk)dk≥−gT(xk)dkgT(xk)dk≥−gT(xk)dk（dkdk与g(xk)g(
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2018-07-26 12:38:00
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welcome to my blog有些结论用起来习以为常,却不知道背后的原理,比如为什么梯度方向与等高线垂直,弄明白后心里才舒畅要解决这个问题首先得有等
原创
2023-01-18 17:22:57
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梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合
原创
2022-01-13 09:55:48
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梯度和方向导数详解
原创
2021-07-11 17:52:41
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[机器学习]——梯度下降梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使成本函数最小化。基本思想：确定步长：梯度下降的一个重要参数就是每一步的步长，这取决于超参数的学习率。学习率太低，算法需要经过大量迭代才能收敛；学习率太高，可能无法收敛到最优。局部最优与全局最优特征值缩放：应用梯度下降时，需要保证所有特征值的大小比例都差不多，否则收敛时间会
方向导数和梯度的区别方向导数和梯度的区别方向导数和梯度的区别方向导数和梯度从数学形式就不同
原创
2021-12-01 11:01:23
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目标最近有想要在Houdini中可视化模型的法线数据的情况，就像UE中这样：但是发现Houdini中似乎没有现成的方法（还是我没找到？）。 我想，实现它在原理上很简单——只是将法线数据输出到颜色就可以了。不过在Houdini中我还没做过类似的东西，因此还是学习了一些内容。本质上，目标是写一个简单的着色器，主要参考Houdini官方文档：使用GLSL写一个自定义的视口着色器（Writing a cu
Navneet Dalal在CVPR2005上的HOG原论文翻译 : HOG：用于人体检测的梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection HOG+SVM行人检测的两种方法 Opencv HOG行人检测 源码分析(一) ope
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2017-05-07 13:05:00
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@TOC目录方向导数方向导数和偏导数的区别就是：方向不同。仅此而已。我们常说的偏导数无非就是对x轴求偏导，对y求偏导。而方向导数则是对x轴与y轴之间的某一新方向求导数。还是用一下上次的图，这里我在x轴和y轴之间的平面上自己画了一个方向，并且与x轴夹角为α。那么我们的z既然可以对x方向或y方向求偏导，自然也能对我新画的这个方向求“偏导”，这个“偏导”就是方向导数。设这个新方向为l，因为这个方向导数和
基本概念方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。 梯度：是一个向量；每个元素为函数对一元变量的偏导数；它既有大小（其大小为最大方向导数），也有方向。Ref:方向导数与梯度疑问1 （上图的式子少了Δy） Ref:第七节 方向导数与梯度答案就是“在点P(x,y)是可微分的”。可以看看全微分的定理： Ref:百度百科：全微分疑问2梯度的方向就是函数f
原创
2023-02-02 21:47:06
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二阶泰勒展开：
f(x)=f(0)+f′Tx+12xTf′′x+o(⋅)
对等式右端求导，并置 0，得 x=f′′−1f′
1. 方向导数与梯度
设有单位向量 h=(h1,h2,⋯,hn)∈Rn（当然不要求 hi 之间必须相等），它表示 n 维空间中的一个方向（长度是单位 1），可微（多元）函数 f(x) 在点 x 沿 h 方向的方向导数（directional derivative，
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2016-11-10 12:37:00
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二阶泰勒展开：
f(x)=f(0)+f′Tx+12xTf′′x+o(⋅)
对等式右端求导，并置 0，得 x=f′′−1f′
1. 方向导数与梯度
设有单位向量 h=(h1,h2,⋯,hn)∈Rn（当然不要求 hi 之间必须相等），它表示 n 维空间中的一个方向（长度是单位 1），可微（多元）函数 f(x) 在点 x 沿 h 方向的方向导数（directional derivative，
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2016-11-10 12:37:00
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