目录mini-batch梯度下降随机梯度下降 在上一篇（拼拼凑凑的pytorch学习——神经网络训练）中我们说到过，pytorch中SGD优化器会使用全部传入的数据来计算梯度，所以如果传入了所有数据，那么就是相当于批量梯度下降，那么如果实现mini-batch梯度下降以及随机梯度下降呢？可以从数据供给的角度去考虑。这里仍旧使用上一篇中的例子mini-batch梯度下降mini-batch梯度下降
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2024-04-18 10:24:41
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陈拓 2020/12/10-2020/12/10 我要在他处使用C语言产生高斯白噪声，先用MATLIB生成一个能产生高斯白噪声的C程序作为参考。1. 高斯白噪声百度百科，高斯白噪声(White Gaussian Noise，WGN)：如果一个噪声，它的瞬时值服从高斯分布（正态分布），而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。2. 用BATLIB产生高斯白噪声新建一个函数文件使用
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2023-12-19 22:07:49
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如何给图像添加高斯白噪声？今天下午到晚上都在看添加高斯噪声的问题，这也是困扰我半年的一个问题了，非常的难以忍受，今天决定征服它！在网上查阅无数资料后，锁定在振动论坛上的这篇文章中：http://www.chinavib.com/forum/viewthread.php?tid=31086&extra=page=1&filter=digest文中很多思路对我很有裨益，下面我试图理解
简介高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声，高斯噪声是一个加性噪声（加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在）。产生原因： 1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀； 2）电路各元器件自身噪声和相互影响； 3）图像传感器长期工作，温度过高。这里说一下高斯白噪声： 白噪声是一种功率谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说
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2023-09-25 22:15:30
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噪声1.噪声表现形式噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。2.噪声对数字图像的影响对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进
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2023-11-14 03:43:51
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图像平滑学习目标了解图像中的噪声类型了解平均滤波，高斯滤波，中值滤波等的内容能够使用滤波器对图像进行处理1 图像噪声由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。1.1 椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者
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2024-04-19 17:55:49
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# 深度学习与高斯噪声的结合
深度学习作为近年来人工智能领域的一项重要技术，其在图像处理、自然语言处理和语音识别等多个领域取得了显著成就。然而，在实际应用中，数据往往会受到噪声的影响，其中高斯噪声是最为常见的一种。本文将探讨如何将高斯噪声引入深度学习模型，并通过代码示例进行说明。
## 什么是高斯噪声？
高斯噪声是一种遵循正态分布的噪声，它的概率密度函数呈现钟形曲线，广泛存在于自然界中。在数
原创
2024-11-01 06:44:15
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在许多机器学习和信号处理任务中，引入高斯白噪声是一个常见的操作。无论是为了数据增强，还是为了测试算法的鲁棒性，理解如何在Python中生成和添加高斯白噪声显得尤为重要。本文将详细记录在Python中添加高斯白噪声的过程，具体包括开发环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固及生态集成等方面。
### 环境配置
首先，需要确保开发环境的顺利配置。我们会采用Python及相关的科学计算库。
1、view用来改变shape。调整Tensor的shape（通过返回一个新的Tensor），在老版本中这个函数是view()，功能上都是一样的。 a=torch.rand(4,1,28,28)
print(a.shape)#torch.Size([4, 1, 28, 28])
#将后3维合并
print(a.view(4,2828))#
print(a.view(4,2828).shap
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2024-04-08 11:22:55
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将高斯噪声添加到图片的过程是图像处理中的一个经典任务。在机器学习和计算机视觉领域，加噪声是数据增强的一种常用技术，对模型的鲁棒性提升具有重要作用。下面，我将详细记录如何在Python中实现将高斯噪声添加到图片的过程。
## 环境准备
在开始之前，我需要确保我的开发环境能够支持所需的库。我们将使用以下技术栈：
| 技术栈 | 版本 | 兼容性 |
图像处理笔记总目录
1 图像噪声由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。1.1 椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位
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2024-08-05 20:52:18
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在深度学习和机器学习的应用中，往往需要对输入进行一些随机化处理，以增强模型的泛化能力。高斯噪声是一种常用的随机化方法，能够帮助模型更好地抵抗过拟合。本文将详细讨论如何在 PyTorch 中实现高斯噪声的采样以及调试过程，涵盖参数解析、性能调优、调试及最佳实践等。
### 背景定位
在进行模型训练时，模型在测试集上的表现始终优于训练集，这种现象表明模型存在过拟合的可能。为了解决这个问题，我最近开
在这篇博文中，我将详细介绍如何在 PyTorch 中实现高斯噪声算法。高斯噪声广泛应用于图像处理、信号处理等领域，可以用来增强模型的鲁棒性。接下来，我会分步骤细致地解析解决方案和相关内容。
### 背景描述
在机器学习和图像处理中，常常需要对数据进行噪声处理，以改善模型的泛化能力。高斯噪声是一种统计噪声，它的概率密度函数呈现正态分布。通过在输入数据中加入高斯噪声，可以有效地减少过拟合现象。以下是
1.概念：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。2.实质：一种信号的滤波器高斯滤波(Gauss fil
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2023-12-15 10:13:59
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# 使用 PyTorch 生成高斯噪声的指导
在深度学习和计算机视觉中，高斯噪声常常用于数据增强和模型的鲁棒性测试。如果你是一个刚入行的小白，不要担心！在这篇文章中，我将带你一步步实现使用 PyTorch 生成高斯噪声的过程。
## 流程概述
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|---
图像滤波之高斯滤波(Gauss filter)概述：高斯滤波：高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量(比如噪声)滤去，起到图像平滑作用。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具
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2023-11-15 19:41:15
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图像处理课程上，老师给出的任务是：往图像里添加高斯噪声，不使用自带的添加噪声函数。 于是，我查阅资料，找到了两种自编写的添加高斯噪声的方法，且他们都没有使用到opencv。以下是方法的介绍：1.方法一：反函数的方法 利用高斯噪声的概率密度函数PDF，通过积分可求出其累积分布函数CDF，利用均匀分布的语句rand(),产生一个均匀分布的随机数矩阵w，利用x=CDF-1(w),即求CDF的反函数，进而
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2023-11-12 08:23:17
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图像噪声是影响人们接受图像信息的因素，常见的噪声有高斯噪声和椒盐噪声。因为最近课程要求，做一个图像恢复的Project，所以掌握了给图像添加噪声以及去除噪声的方法。 给图像添加高斯噪声 高斯噪声是大量具有正太分布的随机变量性质的值加到原图像造
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2023-11-27 20:08:40
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在数据处理和机器学习中，往往需要对数据添加噪声以模拟真实世界的情况。其中一种常用的噪声类型就是**高斯白噪声**。本文将详细介绍如何在Python中添加随机高斯白噪声，包括环境准备、集成步骤，配置详解，实战应用、排错指南和生态扩展的内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境中已经安装了必要的依赖库。我们可以使用以下的依赖安装指南。
| 依赖库 | 版本
在图像处理中，添加高斯噪声是一种常见的操作，可以用来增强模型的鲁棒性或者进行数据增强。接下来，我将带你逐步理解如何在Python中为图像添加高斯噪声，同时我们将按照一套清晰的结构进行探讨。
### 版本对比
首先，让我们看一下Python中实现高斯噪声的库及其版本演进。以下是一个简要的时间轴和版本对比表。
```mermaid
timeline
title Python 高斯噪声版本
