%梯度，阈值梯度，二值化clear all; % 清理命令窗口
原创
2022-09-08 20:17:30
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梯度的概念 函数 z = f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对于每一个属于D点P(x,y)，都可定出一个向量这个向量称为函数 z = f(x,y)在点P出的梯度，记为如下：图像梯度的定义图像函数f(x,y)在点(x,y)的梯度是一个具有大小和方向的矢量，设为Gx 和 Gy 分别表示x方向和y方向的梯度，这个梯度的
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2024-01-29 00:38:42
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图像梯度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，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。（差分，离散）Sobel算子1 #Sobel算法
2 #dst = cv2.sobel(src,depth,dx,dy,ksize)
3 #d
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2023-07-05 14:09:48
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梯度下降求极值在《线性回归：损失函数和假设函数》一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小，我们把寻找极小值的过程称为“优化方法”，常用的优化方法有很多，比如共轭梯度法、梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法。你可能对于上述方法感到陌生，甚至于害怕，其实大可不必，它们只不过应用了一些数学公式而已。本节我们重点学习梯度下降法（G
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2024-07-05 20:43:09
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首先要了解一下梯度的概念，在高等数学中，对于连续的二维函数f（x，y），其点在（x，y）处的梯度是一个二维列向量V = [f对x偏导数 f对y偏导数]’那么梯度的幅值就是（f对x偏导数^2 + f对y偏导数^2）从而对于离散的二维离散的函数f（i，j），微分往往可以用差分表示，如下式： &n
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2024-04-19 15:42:56
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1. 穷举法和分治法传统的穷举法和分治法都面临着搜索空间太大或者容易陷入局部最优的问题。2. 梯度下降算法优化问题就是指找使得最小值的问题。用目标函数对权重求导数，再用权重加上它导数乘以学习率（学习率就是它从那个方向走多远），就求得了它的上升方向。为什么上升是因为，假设，当导数大于0时，说明随着的增加，它是逐渐上升的。当导数小于0时，说明随着的减少，他是逐渐上升的。而这里我们要的是逐渐下降，所以导
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2024-03-03 09:06:22
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梯度提升模型在机器学习社区中脱颖而出，因为它们在众多用例（回归和分类）中取得了良好的效果。 尽管它们在预测中的使用受到限制，但近年来，已经表明它们可以取得非常有竞争力的结果。 使用这种类型的模型的一些优点是：除了自回归变量之外，易于包括外生变量。它们允许在模型中包含非线性关系。高可扩展性，允许在大量数据可用时应用它们。尽管它们具有潜在的优势，但在将机器学习模型应用于预测问题时，会出现一些问题，使分
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2023-10-18 21:33:39
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看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法：一、为什么要提出随机梯度下降算法注意看梯度下降法权值的更新方式（推导过程在上一篇文章中有） 也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集（注意那个求和符号），当数据量小的时候，我们还能够接受这种算法，一旦数据量过大，那么使用该方法会使得收敛过程极度缓慢，并且当存在多个局部极小值时，无法保证搜索到全局最优解。为
# Python计算梯度值函数
在数据科学和机器学习的世界中，梯度计算是优化算法（如梯度下降法）中一个核心概念。梯度指示了函数在某一点的变化率，了解如何计算和使用梯度对提高模型的性能至关重要。本文将详细介绍如何在Python中计算梯度值，包括简单示例和流程图。
## 什么是梯度？
在多变量微积分中，梯度是一个向量，其方向指向函数在该点上升最快的方向。梯度的幅度则表示在该方向上函数变化的速率。
文章目录可视化工具TensorBoard1、`SummaryWriter`类（1）`add_scalar()`（2）`add_scalars()`（3）`add_histgram()`（4）`add_image()`（5）`add_graph()`2、利用Tensorboard对网络模型的卷积和和特征图进行可视化 可视化工具TensorBoard
PyTorch从 1.2.0 版本开始，正式自带
梯度是一维微积分导数下的一种高维形式。在开始之前，让我们花一点时间回顾一下一维函数的导数，以便我们进行类比。当我们讨论导数时，我们讨论的是变化率，或者说函数切线的斜率。对于点x，函数在这一点上的导数告诉我们它在这一点上增加或减少的速度有多快。我们通常把这个变化率描绘成在该点处切线的斜率，所以我们可以把导数看作是一个函数，这个函数会给出在该点的斜率当您将书架固定到墙上之前，在书架上设置一个水平仪，这
本来想看MRI加速重建最新方向的文章，结果看到一篇加MRI速算法类的。发现里面很多被对比的经典梯度算法。顺便翻了翻高级工程数学，记录下。 一切方法皆源于梯度方法。**一阶导数法：**梯度方法最速梯度方法（与梯度发的差别：最速即每次迭代的时候，步长也要一维线性求解，最优步长）**二阶导数法：** 牛顿法**修正过的牛顿法 下述方法修方向上的步长，解决牛顿法收敛震荡的问题。但是，不能解决F矩阵计算量大
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2024-03-18 21:06:43
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最近在看《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书，在第2章 神经网络原理 中 2-3-3 偏微分的内容中有个使用梯度下降法找最小值的代码，在机器学习的很多问题中，都可以通过使用梯度下降算法最小化损失函数来解决，这个案例可以帮助大家更加深入理解梯度下降的原理，分享给大家~假设f(x)=x2，
梯度下降法的基本原理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
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2024-06-07 13:18:38
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最优化问题中常常需要求解目标函数的最大值或最小值，比如SVM支持向量机算法需要求解分类之间最短距离，神经网络中需要计算损失函数的最小值，分类树问题需要计算熵的最小或最大值等等。如果目标函数可求导常用梯度法，不能求导时一般选用模式搜索法。一、梯度法求解最优问题 由数学分析知识可以知道，函数在一个点的梯度方向是函数值增大的最快方向，与之相反，梯度的反方向是
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2023-11-07 13:01:16
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超大图像二值化代码：#超大图像二值化----分块进行（方法：全局阈值VS局部阈值）
import cv2 as cv
import numpy as np
def bigImageBinary(image):
print(image.shape)
cw=256#步长
ch=256
h,w=image.shape[:2]
gray=cv.cvtColor(im
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2024-04-30 17:10:06
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1.20 多变量线性回归文章目录1.20 多变量线性回归@[toc] 四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)4.1 多维特征4.2 多变量梯度下降4.3 梯度下降法实践1-特征缩放4.4 梯度下降法实践2-学习率4.5 特征和多项式回归4.6 正规方程4.7 正规方程及不可逆性（可选） 四、多变量线性回归(Linear Regres
在机器学习的训练过程中，梯度是优化模型的重要组成部分。读取并分析每一层的梯度值，不仅可以帮助我们理解模型的学习过程，也能为模型的调优提供重要参考。本文将深入探讨如何实现“机器学习读取每层梯度值”这一目标，结合实际案例来阐述其过程。
### 背景定位
首先，讨论一下适用场景。很多机器学习研究人员和工程师在训练深度学习模型时，常常对梯度流动有疑问。尽管深度学习框架如 TensorFlow 和 Py
在《线性回归：损失函数和假设函数》一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小，我们把寻找极小值的过程称为“优化方法”，常用的优化方法有很多，比如共轭梯度法、梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法。你可能对于上述方法感到陌生，甚至于害怕，其实大可不必，它们只不过应用了一些数学公式而已。本节我们重点学习梯度下降法（Gradient
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2024-05-02 20:28:21
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首先还是回顾一下原理。先了解一下最简单的线性svm向量机，个人认为从hinge loss的角度来解释线性svm比使用几何意义来说更加简单快速并且扩展性更好。首先我们令：
这是一个简单的线性回归的形式，此时我们来定义损失函数：
可以看到，这是一个通用的损失函数的形式，当损失函数l为二元交叉熵的时候，上面的L(x)表示的就是逻辑回归的损失函数，当损失函数l为mse的时候，上
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2024-08-29 13:16:28
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