首页 > TAG信息列表 > 梯度方向
12、优化算法
在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，之后通过优化算法对损失函数进行优化，寻找到最优的参数。求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD)，梯度下降法的含义是通过当前点的梯度方向寻找到新的迭代点。基凸函数最优性条件
本文中，我们主要讨论一下凸函数什么时候可以取到最小值(通常这么讨论哈，可以是最大值)。 老规矩，首先给出结论分为两种情况： 凸函数取最小值，的条件为： 这个条件的意思是什么呢？ 意思是 要么0 在次梯度集合中， 要么 负梯度方向在不可行方向集合中。 具体的，第一个条件，我们先简单证明一下21:动量与学习率衰减
1：动量Momentum（惯性） 【注】简而言之：下一个梯度方向等于当前梯度的更新方向和上一个梯度方向的共同方向。 【注】当β=0，α!=0完全退化成没有添加动量的梯度更新 [注]当α和β都不等于0，则动量β有效，最优化时避免陷入局部极小值。 【注】在pytorch中只需【深度学习入门到精通系列】神经网络中动量的概念
其中动量系数一般取（0,1），直观上理解就是要是当前梯度方向与前一步的梯度方向一样，那么就增加这一步的权值更新，要是不一样就减少更新。【论文解读】Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
论文信息 题目：Histograms of Oriented Gradients for Human Detection作者：Navneet Dalal and Bill Triggs刊物：Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05)DOI:10.1109/CVPR.2005.177 论文整体理解 这为什么沿着梯度反方向就是下降的
为什么沿着梯度反方向就是下降的那么，为什么梯度的方向刚好是我们下坡的反方向呢？为什么我们不是沿着梯度的方向下坡呢？这是因为，只有沿着梯度的反方向，我们才能下坡，否则就是上坡了……举个例子，在y=f（x）的二维平面上，规定好x轴和y轴的方向后，如果曲线f（x）的值是随着x的增加上升的，那么它在某Canny边缘检测
Canny边缘检测 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。 高拉格朗日乘子法
算法原理 为保证随机选取的点走向min的地方,方向应该和f(x)的梯度方向夹角小于90° 为保证点仍在约束域上 在局部极值点上,f(x)和h(x)相同梯度,μ是两者之间的比例 h(x)的梯度符号任意选择都行,第三条是保证凸函数梯度下降发
梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 假设f(x)是Rn上具有一阶连续偏导数的函数，要求解的无约束最优化问题是 x*表示目标函数f(x)的极小点。 提梯度下图像特征提取——韦伯局部描述符（WLD）
一、原理及概述 韦伯局部描述符（WLD）是一种鲁棒性好、简单高效的局部特征描述符。WLD由两个部分组成：差分激励和梯度方向。 其具体算法是对于给定的一幅图像，通过对每个像素进行这两个分量的计算来提取其差分激励图像和梯度方向图像，并将这两部分组合成一个二维直方图，进而转化为Python手绘图了解一下！
13日早晨，当北京市民拉开窗帘时发现，窗外雪花纷纷扬扬在空中飘落，而且越下越大，树上、草地、屋顶、道路上，都落满雪花。京城银装素裹，这是今冬以来北京迎来的第二场降雪。 一下雪，北京就变成了北平，故宫就变成了紫禁城。八万张门票在雪花飘下来之前，便早已预订一空。 看着朋友圈、微博好友都