梯度 傅里叶变换梯度和傅里叶变换是数学和信号处理领域中重要的概念和工具。梯度是用来描述函数在某一点上变化最快的方向以及变化速度的向量。傅里叶变换则是将一个函数分解为一系列不同频率的正弦和余弦函数的线性组合。下面将分别介绍梯度和傅里叶变换的概念、原理、应用以及它们之间的关系。一、梯度的概念和原理在数学中，函数的梯度是一个向量，它由函数的偏导数组成。对于函数f(x, y)，它的梯度可以表示为grad(...

对数梯度运算公式Log gradient calculation refers to the process of determining the rate of change of the logarithmic function with respect to the input variable. This process is essential in many fields of mat...

幂函数求导公式表偏导数公式大全24个    偏导数是多元函数微分学中的重要概念，用于描述函数在特定方向上的变化率。在实际问题中，偏导数常常被用于求解最优化、梯度下降等问题。下面是24个常用的偏导数公式，每个公式都有它们的特定应用场景。1. 常数偏导数公式：对于常数函数f(x)=c，其偏导数为0，即f/x = 0。2. 幂函数偏导数公式：对于幂函数f(x)=x^n，其中n为常数，...

stablediffusion常用的微调方式Stable Diffusion 常用的微调方式Stable Diffusion 是一种用于图像增强和风格迁移的神经网络方法。在使用 Stable Diffusion 进行模型微调时，以下是一些常用的微调方式：1. 数据集扩充（Data Augmentation）weight的几种形式数据集扩充是一种常见的微调方式，通过对原始训练数据进行变换和扩充，增加...

Sobel算子通俗易懂python是做什么的通俗易懂的1. 引言Sobel算子是一种常用的图像边缘检测算法，它可以帮助我们到图像中的边缘信息。在计算机视觉和图像处理领域，边缘检测是一个非常重要的任务，它可以用于目标检测、图像分割、特征提取等应用。本文将介绍Sobel算子的原理、步骤以及如何使用Python实现Sobel算子进行边缘检测。2. Sobel算子原理Sobel算子是一种基于离散微分操作...

机器学习深度学习个⼈进阶⽇志-基于Tensorflow的“作诗机器⼈”完整版今天完成Tensorflow的第⼆个项⽬学习与实战——“作诗机器⼈”，也就是能够⾃动⽣成古诗，并且可以⽣成藏头诗，感觉⽐较有意思。其基本原理就是我上⼀篇博客中的“基于RNN的语⾔模型”，这个项⽬相当于是对这个模型的实战。⾸先介绍实验平台和数据。实验平台：tensorflow 0.12python 3.5数据集可以从上⾯提供...

梯度的计算和求导公式的联系和区别方向导数是在函数定义域的内点对某一方向求导得到的导数，一般为二元函数和三元函数的方向导数。方向导数可分为沿直线方向和沿曲线方向的方向导数。梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。方向导数本质上研究的是函数在某点处沿某特定方向上的变化率问题，梯度反映...

markdown 梯度符号# Markdown梯度符号## 什么是Markdown梯度符号？Markdown梯度符号是一种用于美化文本的特殊符号，它可以将文本渐变成不同颜或透明度的效果。在Markdown语法中，梯度符号是一种特殊的语法格式，可以通过简单的语法格式实现。## 如何使用Markdown梯度符号？使用Markdown梯度符号需要掌握以下几个方面：### 1. 梯度颜在使用梯度符号之...

使⽤ceres进⾏曲线拟合本⽂⾸先通过下⾯的公式⽣成⼀系列的数据。然后构造如下所⽰的最⼩⼆乘问题：下⾯来看⼀下如何使⽤ceres对该问题进⾏优化吧！#include <iostream>#include <ceres/ceres.h>#include <glog/logging.h>#include<chrono>#include <math....

pytorch学习笔记（七）：pytorchhook和关于pytorchbackward过程的理解⽔平有限，如有错误，请不吝指正，谢谢！pytorch 的 hook 机制在看pytorch官⽅⽂档的时候，发现在nn.Module部分和Variable部分均有hook的⾝影。感到很神奇，因为在使⽤tensorflow的时候没有碰到过这个词。所以打算⼀探究竟。Variable 的 hookregist...

Pytorch学习记录（五）：反向传播+基于梯度的优化器（SGD，Adagrad,RMSp。。。反向传播算法链式法则求偏导反向传播Sigmoid函数举例def sgd_update(parameters, lr):for param in parameters:param.data = param.data - lr * ad.data详细代码：import numpy as np...

Python神经⽹络编程（⼆）之更新神经⽹络权重那么我们接着上节开始讲更新权重、权重⽰例以及神经⽹路的准备布局。1.14我们实际上是如何更新权重的。（⼀）以简单的3层，每层3个节点的神经⽹络为例。最后的输出是这样的。作者提出了⼀个问题：如何调整第⼀个节点和隐藏层第⼆个节点的之间链路的权重，以使得输出层第三个节点的输出增加0.5呢？太难了这式⼦，尝试换⼀种说法：⾸先是拥抱悲观主义，训练数据不⾜/有错...

Transformer解读和实战Transformer解读和实战背景循环神经⽹络(RNN)，LSTM，GRU等循环结构的神经⽹络已经在NLP应⽤任务中取得了卓越的表现，循环模型通常沿输⼊和输出序列的符号位置考虑计算，产⽣对应位置的隐藏状态ht，ht是前⼀状态ht-1和位置t的函数，这种顺序序列特性使得⽹络⽆法进⾏并⾏计算，对于较长的输⼊序列⽽⾔，其弊端就更加明显。Transformer是第⼀个完全...

LightGBM算法详解（教你⼀⽂掌握LightGBM所有知识点）LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是⼀款基于决策树算法的分布式梯度提升框架。为了满⾜⼯业界缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要是两点：减⼩数据对内存的使⽤，保证单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能地⽤上更多的数据；减⼩通信的代价，提升多机并⾏时的效率，实现在计算上的线...

【超详细】一文带你了解RNN家族知识点BERT虽好，不要忘记老朋友RNN呀写在前面CNN（Convolution Neural Network） 和 RNN（Recurrent Neural Network）是当下 Deep Learning 应用领域中主流的两大结构。前篇文章中我们介绍了 CNN，本篇开始我们聊聊 RNN。RNN 跟 CNN 历史相似之处在于，都是上个世纪提出来的概念。但是由于当...

pytorch中Schedule与warmup_steps的⽤法说明1. lr_scheduler相关lr_scheduler = WarmupLinearSchedule(optimizer, warmup_steps=args.warmup_steps, t_total=num_train_optimization_steps)其中args.warmup_steps可以认为是耐⼼系数sched...

html图⽚⼗字形，在CSS中创建⼗字形您可以使⽤只有伪元素的⽅式来实现：#cross {width: 100px;height: 100px;position: relative;}#cross:before, #cross:after {content: "";position: absolute;z-index: -1;background: #d00;}#cross:before {lef...

PyTorch中clone（）、detach（）及相关扩展详解clone() 与 detach() 对⽐Torch 为了提⾼速度，向量或是矩阵的赋值是指向同⼀内存的，这不同于 Matlab。如果需要保存旧的tensor即需要开辟新的存储地址⽽不是引⽤，可以⽤ clone() 进⾏深拷贝，⾸先我们来打印出来clone()操作后的数据类型定义变化：(1). 简单打印类型import torcha =...

pytorch中copy（）clone（）detach（）Torch 为了提⾼速度，向量或是矩阵的赋值是指向同⼀内存的如果需要开辟新的存储地址⽽不是引⽤，可以⽤clone()进⾏深拷贝区别clone()解释说明: 返回⼀个原张量的副本，同时不破坏计算图，它能够维持反向传播计算梯度,并且两个张量不共享内存.⼀个张量上值的改变不影响另⼀个张量.copy_()解释说明: ⽐如x4.copy_(x2),...

torch.Tensor中的clone（）⽅法clone() → TensorcloneReturns a copy of the self tensor. The copy has the same size and data type as self.NOTEUnlike copy_(), this function is recorded in the computation graph....

弥散张量成像之DTI 简介概述弥散加权成像（DWI）是建⽴在MRI流动效应基础上的成像⽅法，可以反应⽔分⼦弥散的速度。在⾮均⼀（空间上不均匀）的磁场环境下，因⽔分⼦弥散⽽产⽣的质⼦的随机活动会造成MR信号的下降。在梯度磁场较⼩的时候，它的作⽤是很微弱的。因此在三维空间任⼀⽅向上使⽤⾼场强的梯度磁场时，⽔分⼦的弥散造成的MR信号的改变则是相当可观的。弥散张量成像（DTI）是⼀种定量分析的 MRI 技...

Adam,AdamW,LAMB 优化器原理与代码前⾔说到优化器，我们脑海中⾸先浮现的可能就是 Stochastic Gradient Descent （SGD）、Adaptive Gradient (AdaGrad)、Root Mean Square prop (RMSprop)、Adaptive Moment estimation (Adam) 等常⽤的⽼牌优化器。但是神经⽹络发展到了现在，⼤部...

强化学习笔记（5）价值估计函数ValueFunctionApproximation⽂章⽬录Introduction 之前所使⽤的算法⼀般都是使⽤字典或者查表的⽅法才存储价值函数。每⼀个状态都有⼀个V(s)每⼀个状态⾏为价值对都有⼀个Q(s,a)在处理⼤规模的MDPs问题时，有很多状态或者⾏为需要存储在内存中，去查和存储的开销特别⼤。如何解决这种⼤规模的MDPs问题呢？如果有⼀个估计价值的函数，那...

高梯度磁分离技术研究进展摘要: 本文介绍了高梯度磁分离技术的发展历史，及其应用领域。关键词: 高梯度磁分离技术；磁选机；水处理；Abstract: The essay briefly introduces the history of high gradient magnetic separation technique, and it’s application rage.Key words:...

OpenCV：使⽤python-cv2+Hog特征+SVM实现狮⼦识别⽂章⽬录SVM⽀持向量机：寻求⼀个最优的超平⾯，实现样本的分类下⾯我们⽤SVM实现⼀个根据⾝⾼体重对男⼥⽣分类的问题import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 准备数据rand1 = np.array([[155,48],[159,50],[164,5...

python数据标准化代码_可能是最全的数据标准化教程（附python代码）什么是数据标准化(归⼀化)数据标准化(归⼀化)处理是数据挖掘的⼀项基础⼯作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，当各指标间的⽔平相差很⼤时，如果直接⽤原始指标值进⾏分析，就会突出数值较⾼的指标在综合分析中的作⽤，相对削弱数值⽔平较低指标的作⽤。为了消除指标之间的量纲影响，保证结果的可靠性，需要进⾏数据标准化处理，以解...

梯度增强算法python代码实现    梯度增强（Gradient Boosting）是一种集成学习方法，通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树），每次都在前一次训练的基础上进行优化。在 Python 中，你可以使用 scikit-learn 库来实现梯度增强算法。下面是一个简单的梯度增强分类器的示例代码：from sklearn.datasets import load_...

梯度下降算法Python代码实现--批量梯度下降+随机梯度下降+⼩批量梯度下降法⼀、      ⾸先，我们⽤⼀个简单的⼆元函数⽤梯度下降法看下算法收敛的过程也可以改⼀下eta，看⼀下步长如果⼤⼀点，算法的收敛过程import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplot_x = np.linspace(-1,6,140...

第50 卷第 10 期2023年10 月Vol.50，No.10Oct. 2023湖南大学学报（自然科学版）Journal of Hunan University（Natural Sciences）新型负泊松比梯度结构缓冲性能朱冬梅†，鲁光阳，杜瑶，赵诚（北京科技大学机械工程学院，北京 100083）摘要：在传统内凹六边形蜂窝结构的基础上，结合甲虫鞘翅结构提出一种新型负泊松比蜂窝结构，基于有限元软...

自适应梯度下降算法    自适应梯度下降算法（Adaptive Gradient Descent，Adagrad）是一种优化算法，是梯度下降算法的一种改进，它可以自适应地调整每个参数的学习速率，从而加速训练过程。    传统的梯度下降算法中，每个参数都使用相同的学习速率进行更新，这可能会导致某些参数在学习过程中被更新过于频繁，导致过拟合或收敛速度慢。为了解决...