图像梯度前言Sobel算子算子的定义Sobelx效果演示Sobely效果演示完整轮廓直接计算复杂图片的轮廓Scharr算子与laplacian算子scharr算子的定义laplacian算子定义三种算子的效果对比结尾 前言前面的文章中我们介绍了用膨胀和腐蚀得到了图像轮廓，图像梯度也是一种可以得到图像轮廓的方式，同时他也是边缘检测的其中一个步骤，下面我们来介绍各种可以求得图像梯度的算子。假设我们有
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2023-10-21 21:50:07
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首先，引出一个术语：gate。它指一个函数，也可以理解为上一个例子中的circuit diagram的每个节点。比如q=x+y是一个gate，f=qz也是一个gate。任何一类可微函数都可以作为一个gate，我们可以把多个gate组合成一个gate，或者在方便的时候把一个gate分解成多个gate。下面看例子： 这个表达式描述了一个使用sigmoid函数的二维神经元（输入x和权重w）。
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2024-01-31 17:49:23
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梯度下降算法的Python实现
http://yphuang.github.io/blog/2016/03/17/Gradient-Descent-Algorithm-Implementation-in-Python/
1.梯度下降算法的理解 我们在求解最优化问题的时候，需要最小化或最大化某一个目标函数。如线性回归中，就需要最小化残差平方和。 某一向量的平方和函数可定义如下：
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2023-08-20 21:10:29
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梯度的计算对于pytorch来说，可能对于我们而言最实用的功能就是它的梯度自动计算功能，因为有了这个功能，我们可以在逻辑允许的范围内随意定义模型的结构(所以会出现什么200多层的神经网络)，而不用担心梯度计算的问题。 pytorch计算梯度的方式为反向传播，也就是从结尾那里开始计算，因为高数曾经告诉我们，导数是有法则的x = torch.tensor([[1., 0.], [-1., 1.]],
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2023-11-06 14:02:32
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# Python 计算梯度入门指南
在机器学习和数学优化中，梯度是一个非常重要的概念。它代表函数在某一点上变化的方向和速度。在本篇文章中，我们将学习如何使用Python计算梯度。我们将分步骤进行，并为你提供对应的代码片段。
## 流程概述
为了计算梯度，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----
原创
2024-10-08 04:49:42
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# 梯度计算及其在 Python 中的应用
梯度计算在优化算法和机器学习中扮演着至关重要的角色。无论是在训练神经网络，还是在解决最优化问题，了解梯度的概念及其计算方法都是相当重要的。
## 什么是梯度？
在数学上，梯度是一个多变量函数的偏导数向量。对于函数 \( f(x_1, x_2, \dots, x_n) \)，其梯度表示为：
\[
\nabla f = \left( \frac{\p
原创
2024-09-23 04:32:00
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1.梯度下降梯度下降常用于机器学习中求解符合最小损失函数的模型的参数值，梯度下降也是BP神经网络的核心，本文将介绍批量梯度下降法(BGD)。如上图所示，梯度下降的过程便是沿梯度方向，按照一定的步伐求解极小(大)值。这里举一个简单的例子，假如你在一座山上，你怎样才能最安全最快速地下山，这里有两个条件，一是安全下山，二是快速下山。答案便是沿着较为陡峭(梯度)的地方，且容易落脚(步伐大小，即学习率)的地
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2023-09-04 13:12:19
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梯度降落法(gradient descent)，又名最速降落法(steepest descent)是求解无束缚最优化问题最经常使用的方法，它是1种迭代方法，每步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向(由于在该方向上目标函数降落最快，这也是最速降落法名称的由来)。梯度降落法特点：越接近目标值，步长越小，降落速度越慢。直观上来看以下图所示：这里每个圈代表1个函数梯度，最
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2024-08-20 14:58:16
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在整个图像处理的学习过程中可以看到，在很多应用中图像强度的变化情况是非常重要的信息。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的方向导数和进行描述。图像的梯度向量为：梯度有两个重要的属性，一个是梯度的大小：它描述了图像变化的强弱，一是梯度的角度：它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，
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2023-10-10 10:47:58
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注意，sobel算子和laplace算子加和均为0！ 代码如下：import numpy as np
import cv2 as cv
def sobel_demo(image):
#CV_8U的取值范围为[0,255]
#此处ddepth经过加减，范围已经超过CV_8U,所以取CV_32F
#dx=1,dy=0,先求dx方向
g
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2023-06-19 15:07:22
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返回Opencv-Python教程高斯平滑、双边平滑 和 均值平滑、中值平滑 介绍的平滑处理可以看做是图像的“低通滤波”，它会滤除掉图像的“高频”部分，使图像看起来更平滑，而图像梯度则可以看做是对图像进行“高通滤波”，它会滤除图像中的低频部分，为的是凸显出图像的突变部分。在 形态学变换~开闭操作，顶帽黑帽，形态学梯度，击中击不中(morphologyEx)&
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2024-05-21 19:48:05
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文章目录引言梯度单变量梯度下降法单变量梯度下降原理python实现单变量梯度下降批量梯度下降法批量梯度下降法原理python实现多变量梯度下降梯度下降算法数据归一化随机梯度下降法随机梯度下降原理python实现随机梯度下降算法小批量梯度下降法小批量梯度下降法原理python实现小批量梯度下降法sklearn实现随机梯度下降 引言梯度下降法不是机器学习算法，不能用来解决分类或回归问题，而是一种基于
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2023-09-26 08:43:14
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1 工作原理Momentum(动量，冲量)：结合当前梯度与上一次更新信息，用于当前更新。动量梯度下降法是计算梯度的指数加权平均数，并利用该数值来更新参数值。 指数加权平均： 与原始的梯度下降相比，动量的梯度下降趋势
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2023-11-30 22:40:19
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目录1.概述2.梯度下降算法2.1 场景假设2.1 梯度下降2.1.1 微分2.2.2 梯度2.3 数学解释2.3.1 α2.3.2 梯度要乘以一个负号3. 实例3.2 多变量函数的梯度下降4. 代码实现4. 1 场景分析4. 2 代码5. 小结 1.概述梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到
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2023-10-09 06:47:06
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在python中，有关函数梯度的计算方法均在python库sympy的vector包里，要想实现梯度计算首先要从vector包里导入两个类，分别是：CoordSys3D和Del. CoordSys3D类的方法主要是构建一个三维标量坐标系，而不是矢量坐标系，我们需要将函数变量通过CoordSys3D的实例化对象映射到三维标量坐标系中。而Del类中包含gradient()即计算函数梯度的方法。具体应用
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2023-09-18 20:02:34
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梯度的实现： 1 import numpy as np
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3 def numerical_gradient(f,x):
4 #数值微分求梯度,f为函数，x为NumPy数组，该函数对数组x的各个元素求数值微分
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6 h=1e-4#0.0001
7 grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组
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2023-05-27 11:49:34
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我们在训练神经网络的时候，batch_size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下，batch_size设置的越大，模型就会越稳定。batch_size的值通常设置在 8-32 之间，但是当我们做一些计算量需求大的任务(例如语义分割、GAN等)或者输入图片尺寸太大的时候，我们的batch size往往只能设置为2或者4，否则就会
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2023-09-27 13:15:21
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目录梯度锐化法Roberts算子Prewitt算子Sobel算子Laplacian增强算子效果图matlab代码梯度锐化法图像锐化最常用的是梯度法。对于图像f(x,y),在(x,y)处梯度定义为梯度是一个向量，其大小和方向分别为梯度变换方向是f(x,y)在该点灰度变换率最大的方向。离散图像处理常用到梯度的大小，因此把梯度的大小简称为"梯度"。并且一阶偏导数采用一阶差分近似表示，即为简化梯度计算，常
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2023-10-15 06:59:22
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在机器学习和深度学习中，计算梯度是一项基本而重要的任务。梯度代表了目标函数在某一点上的变化率，这对于优化算法（如梯度下降）至关重要。本文将详细探讨如何在Python中计算梯度，重点关注梯度计算过程中的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化措施。
### 问题背景
计算梯度对于模型的训练过程至关重要，尤其是在深度学习中。错误的梯度计算可能导致模型无法收敛，最终导致业务决策失
# 如何使用 Python 计算函数的梯度
在机器学习和深度学习中，梯度是一个非常重要的概念，它涉及到优化算法，如梯度下降法。对于初学者来说，理解和实现梯度计算是构建机器学习模型的基础。本文将带你一步一步学习如何使用 Python 来计算函数的梯度。
## 整体流程概览
在开始之前，我们需要先了解计算函数梯度的基本流程。以下是实现步骤的一个简单概述。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 03:24:58
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