基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 类激活映射（Class Activation Mapping，CAM）和梯度权重类激活映射（Gradient-weighted Class Activation Mapping，Grad-CAM）是两种可视化深度学习模型决策过程的技术。他们都是为了理解模型的决策过程，特别是对于图像分类任务，它们可以生成一种热力图，这种图可以突出显示模型在做出预测时关注的图...

机器学习笔记之优化算法——凸函数铺垫：梯度与方向导数 引言回顾：偏导数方向余弦方向导数方向导数的几何意义方向导数的定义 方向导数与偏导数之间的关联关系证明过程 梯度 ( Gradient ) (\text{Gradient}) (Gradient) 引言 本节作为介绍凸函数的铺垫，简单介绍方向导数与梯度。 回顾：偏导数 以二元函数 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)为例，其关于变量的...

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法：凸函数VS强凸函数 引言凸函数：凸函数的定义与判定条件凸函数的一阶条件凸函数的梯度单调性凸函数的二阶条件 强凸函数强凸函数的定义强凸函数的判定条件强凸函数的一阶条件强凸函数的梯度单调性强突函数的二阶条件 引言 本节将介绍凸函数、强凸函数以及它们之间的联系(补梯度下降法：总体介绍中的坑)。 凸函数： 凸函数的定义与判定条件 关于凸函数的定义表示如下：设 f ( ⋅...

[论文阅读] 颜色迁移-梯度保护颜色迁移文章: [Gradient-Preserving Color Transfer], [代码未公开]本文目的: 如题所示为梯度保护的颜色迁移方法.1-算法原理人类的视觉系统对局部强度差异比强度本身更敏感, 因而, 保持颜色梯度是场景保真度的必要条件, 因而作者认为: 一个好的颜色迁移算法需要保持颜色梯度.颜色梯度从字面意思理解就是要保持颜色和梯度, 颜色...

写在前面 一直不太理解梯度下降算法是什么意思，今天我们就解开它神秘的面纱 写在中间 线性回归方程 如果要求出一条直线，我们只需知道直线上的两个不重合的点，就可以通过解方程组来求出直线 但是，如果我们选取的这两个点不在直线上，而是存在误差（暂且称作观测误差），这样求出的直线就会和原直线相差很大，我们应该怎样做呢？首先肯定不能只通过两个点，就武断地求出这条直线。 我们通常尽可能多地使用分布在直线周围的点...

什么是特征描述符？ 特征描述符是图像或图像块的表示，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。 通常，特征描述符将大小为 width x height x 3 (channels ) 的图像转换为长度为 n 的特征向量/数组。在 HOG 特征描述符的情况下，输入图像的大小为 64 x 128 x 3，输出特征向量的长度为 3780。 请记住，可以针对其他尺寸计算 HOG 描述符，但在这篇文章中，我坚...

型参数。然而看起来，我们虽然看到了损失，但我们调整参数的方案跟损失并没有太大的关系，而是随机的进行了调整，那么有没有什么方法能够衡量我们的参数该往什么方向去调整呢？是该调大还是调小呢？这里就涉及到一个梯度的概念了。 梯度（gradient） 百科给梯度的定义是这样的，反正我是没太看得懂。大学数学学得知识也忘得差不多了。 简单来说对于函数的某个特定点，它的梯度就表示从该点出发，函数值增长最为迅猛的方向（...

深入探索PyTorch中的自动微分原理及梯度计算方法 在机器学习和深度学习领域，自动微分是一项重要的技术，它使我们能够高效地计算复杂函数的梯度。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，内置了自动微分功能，为用户提供了强大的梯度计算工具。本文将深入介绍PyTorch中的自动微分原理，并结合具体的原理讲解和代码示例，帮助读者更好地理解和使用自动微分功能。 1. 什么是自动微分 自动微分（Automat...

文章目录 4 反向传播求梯度🥥4.1 简介4.2 导数与梯度4.3 链式法则4.4 示例：y=2x+1的梯度 4 反向传播求梯度🥥 4.1 简介 前面我们已经介绍了前向传播，而本节即将介绍的反向传播中的自动微分机制，可以说是深度学习框架的一个核心功能。因为计算图中的参数正是按照着梯度的指引来更新的。 4.2 导数与梯度 说到“梯度”与“导数”这两个概念，有些同学可能已经有些模糊了。在一元函数的情况下...

导数导数（英语：derivative）是微积分学中的一个概念。函数在某一点的导数是指这个函数在这一点附近的变化率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数 \(f\) 的自变量在一点 \(x_0\) 处产生一个增量时 \(h\) 时，函数输出值的增量与自变量增量 \(h\) 的比值在 \(h\) 趋于 0 时的极限如果存在，则将这个比值定义为 \(f\) 在 \(x_0\) 处的...