图像的梯度 一阶导数 二阶导数 —拉普拉斯算子系数和为0 一阶导数 import cv2 as cv import numpy as np def sobel_demo(image): # grad_x = cv.Scharr(image, cv.CV_32F, 1, 0) grad_y = cv.Scharr(image, cv.CV...
图像的梯度 一阶导数 二阶导数 —拉普拉斯算子系数和为0 一阶导数 import cv2 as cv import numpy as np def sobel_demo(image): # grad_x = cv.Scharr(image, cv.CV_32F, 1, 0) grad_y = cv.Scharr(image, cv.CV...
Task2——梯度消失、梯度爆炸 5.1 梯度消失与梯度爆炸的概念 深度神经网络训练的时候,采用...梯度爆炸会使得学习不稳定, 参数变化太大导致无法获取最优参数。 在深度多层感知机网络中,梯度爆炸会导致网络不稳定,最
dsw学习笔记
138页的内容,完整记录了学周志华西瓜书《机器学习》16个篇章的学习和体会。
文章目录第2章:单变量线性回归2.1 模型描述 Model representation2.2 代价函数 Cost function2.3 梯度下降 Gradient descent2.4 线性回归的梯度下降 Gradient descent for linear regression 第2章:单变量线性回归...
包含:jupyter notebook、numpy、matplotlib的使用以及常见函数,KNN算法,线性回归算法,梯度下降算法(随机梯度下降算法),PCA与梯度上升法,多项式回归与模型泛化,逻辑回归,评价分类,SVM,决策树,集成学习与...
01 线性回归于梯度下降 ;02 多元线性回归、梯度下降、Normal equation;03 逻辑回归、正则化 ;04 神经网络 ;05 支持向量机 ;06 无监督学习 ;07 大规模机器学习 ;08 应用机器学习的建议、机器学习系统设计 ;09...
文章目录第3章:多变量线性回归3.1 多功能 Multiple features3.2 多元梯度下降法 Gradient descent for multiple variables3.3 多元梯度下降法演练I-特征缩放 Gradient descent in practice I:Feature Scaling3.4 ...
在机器学习中,我们通常需要对问题进行建模,然后可以得到一个成本函数(cost function),通过对这个成本函数进行最小化,我们可以得到我们所需要的参数,从而得到具体的模型。这些优化问题中,只有少部分可以得到...
SystemVerilog的听课学习笔记,包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下: 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 ...
梯度消失: 梯度接近零,反向传播时随便网络加深梯度逐渐消失。 解决方法:换用激活函数(每层的梯度是激活函数的倒数乘以...**解决方法:**降低学习率;用xavier进行权重初始化;模型裁剪(限制每层的梯度大小) ...
之前所说的梯度下降算法中有几个细节,求导部分已经在上一节进行说明,接下来主要对公式当中的α\alphaα,即就是学习率(步长)进行说明。 θj:=θj−α∂∂θjJ(θ0,θ1),for(j=1andj=0) \theta_{j}:=\theta_{j}-\...
各种数据结构和刷题笔记,是目前看懂最全的秋招算法笔记集合(深度学习机器学习数据结构等):labuladong的算法小抄,和小浩学算法,股票买卖问题,剑指OFFER,梯度爆炸与梯度消失等等等
机器学习笔记(吴恩达)
本文从Logistic回归的原理开始讲起,补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥,理论居多,Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式,还是蛮开心的一件事。
STM32是一系列由ST Microelectronics(意法半导体公司)推出的微控制器(MCU)。这些微控制器基于ARM Cortex-M架构,并且提供各种不同的封装和引脚配置。STM32系列中一些受欢迎的微控制器包括STM32F103,STM32F407和...