梯度sgd
图像梯度
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 ......
图片的腐蚀，膨胀，开丶闭运算，梯度计算，礼帽与黑帽
1 腐蚀操作 用于图片的去毛刺，内容削减 1 #腐蚀操作 2 #cv2.erode(src,kernel,iterations) 3 #src是图片数字化数组 4 #kernel则是一个盒，对该盒内的像素进行复试操作，值越小腐蚀能力越狠 5 #iterations是一个迭代次数，就是说你对这个图片进 ......
机器学习的一些基本概念（函数/标准化/梯度下降/正则化）
基本概念 各种函数 损失函数（Loss Function）度量单样本****或者一个批次的样本预测的错误程度，损失函数越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等 代价函数（Cost Function）度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均 ......
深度学习--梯度下降再理解+线性回归
深度学习--梯度下降再理解+线性回归 梯度下降 梯度下降的对象是 模型的参数，即 权重w ，偏置项b，通过寻找合适的参数使模型的loss值最小 Loss函数是关于输入，输出，权重，偏置项的函数，即：loss=(y-(wx+b))^2。loss值最小，y与wx+b相似。 个人思考：如果训练的数据量越大 ......
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究 关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档 主要内容： 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡，但 ......
SGD优化器的内部实现
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）是神经网络训练中最常用的优化器之一。它是一种迭代算法，每次迭代都会计算训练集中一个样本的梯度，并更新网络的权重。在本文中，我们将讨论SGD优化器的内部实现。 SGD优化器的核心是基于反向传播算法（Backpropaga ......
拟合高斯函数的梯度下降法例子
高斯函数也是一种常见的函数。拟合它可以通过求对数转换成线性规划问题，从而用最小二乘法拟合。不过为了精确一点，可以用最小二乘法拟合得到初始解之后再用梯度下降法求精。以下是高斯函数的梯度下降法公式推导过程： 高斯函数的形式为： $${y=a \cdot e^{\frac{- \left ( x-b \r ......
拟合圆的梯度下降法例子
最近研究了一下梯度下降法，所以写了个拟合圆的方法。拟合圆属于非线性拟合。网上的最小二乘法拟合圆公式并不是误差的平方，而是4次方（为了去掉公式里的开方）。一般可以先用网上的公式得到一个初始解，然后再用梯度下降法继续求精。下述代码基于VS2017、Qt5.9和OpenCV430，通过了验证。代码中为了加 ......
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究 关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档 主要内容： 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡，但是此类方法局限 ......
opencv-python 4.6. 图形梯度
理论 OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，Sobel，Scharr和Laplacian。 Sobel和Scharr Sobel算子是高斯联合平滑加微分运算，因此它更能抵抗噪声。你可以指定要采用的导数的方向，垂直或水平（yorder和xorder），你还可以通过参数ksize指定卷积核的 ......
torch梯度计算相关
torch梯度计算图 计算图中,默认只有叶子结点的梯度能够保留,如果要访问非叶子结点p的梯度数据,需要执行p.retain_grad(). torch计算图中requires_grad与detach的区别 requires_grad是torch.Tensor中的属性,表示该张量是否需要计算梯度.而d ......
随机梯度下降法(SGD)
梯度下降法 大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变特征x以最小化或最大化某个函数f(x)的任务。我们通常以最小化f(x)指代大多数最优化问题。最大化可经由最小化算法最小化-f(x)来实现。 我们要把最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。当我们对其进行最小化时，我们也把它 ......
2.9逻辑回归中单个和多个训练样本的梯度下降法
1.单个训练样本(损失函数) 在逻辑回归中我们需要做的就是变换参数w和b的值，来最小化损失函数 a也就是sigmoid函数，也就是a=1/(1+e^(-z)),所以dL/dz=dL/da * da/dz = a-y 这就是单个样本实例的一次梯度更新的步骤 2.多个训练样本 下图中有一个很明显的问题就 ......
2.3 和2.4 logistic回归损失函数、梯度下降
下图中由给定的每个样本的值和样本对应的标签值得到最终的概率值 Loss函数是在单个训练样本中定义的，它衡量了在单个训练样本上的表现，而成本函数cost,它衡量的是在全体训练样本上的表现,表明参数w和b在训练集上的效果 如何使用梯度下降法莱训练或学习训练集上的参数w和b 下图中阿尔法表示学习率，可以控 ......
深入浅出--梯度下降法及其实现 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e
深入浅出--梯度下降法及其实现 六尺帐篷关注IP属地: 上海 612018.01.17 21:06:22字数 3,199阅读 348,388 梯度下降的场景假设 梯度 梯度下降算法的数学解释 梯度下降算法的实例 梯度下降算法的实现 Further reading 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯 ......
线性回归的梯度下降
线性回归的梯度下降 问题陈述： 让我们使用与之前相同的两个数据点 - 1000平方英尺的房子以300，000美元的价格出售，而2000平方英尺的房屋以500，000美元的价格出售。 import math, copy import numpy as np import matplotlib.pypl ......
分布式机器学习：异步SGD和Hogwild!算法（Pytorch）
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局... ......
梯度下降算法 Gradient Descent
梯度下降算法 Gradient Descent 梯度下降算法是一种被广泛使用的优化算法。在读论文的时候碰到了一种参数优化问题： 在函数$F$中有若干参数是不确定的，已知$n$组训练数据，期望找到一组参数使得残差平方和最小。通俗一点地讲就是，选择最合适的参数，使得函数的预测值与真实值最相符。 $${ ......