用于图像去模糊的梯度下降_x**2函数的随机梯度下降与梯度下降_随机梯度下降是否适用于TensorFlow？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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梯度直方图(HOG)用于图像多分类和图像推荐

介绍机器学习的神奇之处在于，我们对原理的概念和思路理解得越多，它就变得越容易。在本文中，我们将研究在图像分类和图像推荐中使用定向梯度直方图的方法。数据集 ?...目的是将数据集用于图像分类和推荐。让我们先看看数据分布! ? 每个列的惟一值。...但是，这些参数不是通用的，并且根据图像类型的不同而变化。计算HOG的步骤: HOG是一种将图像转换为梯度直方图，然后使用直方图制作用于训练模型的一维矩阵的技术。...因此，特征向量的长度为54x4x8 = 1728 下面是一些HOG图像的可视化表示: ? 在建模中使用梯度方向的想法是因为这种方法人类神经系统的工作方式相似。...结论本文首先说明了HOG背后的原理是什么，以及我们如何使用它来描述图像的特征。接下来，计算HOG特征并将其用于KNN分类器中，然后寻找K个最近邻点。

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使用动量的梯度下降法

update your weights instead 指数加权平均参考前一篇博客：https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/84837217 使用动量的梯度下降法...如图所示，普通的梯度下降法如图中蓝色画线所示，它在接近最优值红点时，会上下摆动，导致不能很快的收敛到红点，而且如果摆动的幅度过大还会导致发散(紫色画线所示)，这也是为什么不能采用很大的learning_rate...所以我们引入了指数加权平均来计算梯度的平均值，这会抵消大部分梯度的垂直方向上的摆动，同时保留水平方向上的前进速度，使其更快收敛。...使用动量的梯度下降法，“动量”，来自对它的物理上的解释，相当于在一个碗里丢一个小球，通过赋予小球动量，使其减少在碗壁上的左右摆动，让它更快到达碗底，。使用动量的梯度下降法计算方法 ?...vdb=βvdb+(1−β)dbv_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)dbvdb=βvdb+(1−β)db 注意beta=0beta=0beta=0时，就退化成了普通的梯度下降。

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关于梯度下降法的理解

关于梯度下降法的理解，梯度下降法是一个一阶最优化算法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。...,y 使函数z=f(x,y)取得最小值的x,y满足∂f(x,y)/∂x=0，∂f(x,y)/∂y=0 但∂f/∂x=0，∂f/∂y=0只是必要条件，且联立方程式不易求解，梯度下降法是一种替代方法梯度下降法不直接求解方程...，通过慢慢地移动图像上的点进行摸索，从而找出函数最小值向量内积公式 a.b=|a||b|cosθ，θ为a,b的夹角柯西-施瓦茨不等式由-1≤cosθ≤1，推导出|a||b|≤|a||b|cosθ≤...η(2x,2y) 2、x=1,y=2 3、(Δx,Δy)=-η(2,4) (η为正的微小常数) 梯度下降法及用法 1、从初始位置p0出发，利用公式求出最陡的坡度点p1 2、从p1出发，利用公式进一步求出最陡的坡度点...,,∂f/∂xn) (Δx1,Δx2,...Δxn)=-η∇f(η为正的微小常数) 另Δx=(Δx1,Δx2,...Δxn) 则Δx=-η∇f 下一篇将通过python实现梯度下降法求值

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python梯度下降算法的实现

本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下简介本文使用python实现了梯度下降算法，支持y = Wx+b的线性回归目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法...(bs=1) 也支持输入特征向量的x维度小于3的图像可视化代码要求python版本 3.4 代码 ''' 梯度下降算法 Batch Gradient Descent Stochastic...np.concatenate((x, b_1), axis=1) self.x = np.concatenate((x, b_1), axis=1) def func(self, x): # noise太大的话，梯度下降法失去作用...np.ones((self.dim + 1, 1), dtype=float) for e in range(epoch): print('epoch:' + str(e), end=',') # 批量梯度下降...，bs为1时等价单样本梯度下降 for i in range(0, self.data_num, bs): y_ = np.dot(x[i:i + bs], w) loss = y_ - y[i:i

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机器学习中的梯度下降法

机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法（Gradient Descent）处理，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要。...，并熟练掌握梯度下降法（Gradient Descent）。...五、梯度下降法既然在变量空间的某一点处，函数沿梯度方向具有最大的变化率，那么在优化目标函数的时候，自然是沿着负梯度方向去减小函数值，以此达到我们的优化目标。如何沿着负梯度方向减小函数值呢？...既然梯度是偏导数的集合，那么我们在每个变量轴上减小对应变量值即可。梯度下降法可以描述如下： ?...5.png 以上就是梯度下降法的由来，大部分的机器学习任务，都可以利用Gradient Descent来进行优化。参考资料 1.

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关于梯度下降优化算法的概述

我们还将简要介绍算法和架构，以优化并行和分布式设置中的梯度下降。最后，我们将考虑有助于优化梯度下降的其他策略。...如果您还不熟悉梯度下降，您可以在这里找到一个关于优化神经网络的很好的介绍。梯度下降算法下面介绍三种梯度下降算法，他们之间的不同之处在于有多少样本被用于计算目标函数的梯度。...批量梯度下降 Vanilla梯度下降，也叫作批量梯度下降。...在整个训练数据集范围，计算损失函数的梯度，并用于更新参数θ\thetaθ： θ=θ−η⋅▽θJ(θ)\theta = \theta-\eta \cdot \triangledown _{\theta...Dean等人 [6]发现，Adagrad大大提高了SGD的鲁棒性，并将其用于训练Google的大规模神经网络，在Youtube视频中学习识别猫。

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基于梯度下降算法的线性回归

矩阵a 乘矩阵b ,一维数组时，ab位置无所谓 return np.sum(inner)/(2*len(X)) c=computeCost(Xnp,ynp,theta) # 没有使用梯度下降的误差值...print(c) #梯度下降算法 def gD(X,y,theta,alpha=0.01,iters=1000): temp=np.array(np.zeros(theta.shape))#初始化参数矩阵...权重与迭代一万次的一万个损失值 final_theta,cost=gD(Xnp,ynp,theta) final_cost=computeCost(Xnp,ynp,final_theta)#算出的cost...=final_theta[0,0]+ inal_theta[0,1]*population#得到预测出权重的数学模型 #绘制图像 fig, ax=plt.subplots(figsize=(8,6))...Population Size') plt.show() 32.072733877455676 算法：基于梯度下降算法的线性回归是使用梯度下降算法进行收敛得到的最佳拟合参数，画出线性拟合的直线，数据集的点零散分布在平面内

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梯度下降背后的数学之美

对于诸位「MLer」而言，梯度下降这个概念一定不陌生，然而从直观上来看，梯度下降的复杂性无疑也会让人「敬而远之」。...了解梯度下降背后的多元演算听起来可能会让人十分畏惧……别怕，下面我将对梯度下降背后的原理做出解释并且仅跟大家探讨理解梯度下降所需的数学概念。...第一种变体：批量梯度下降批量梯度下降（Batch Gradient Descent）可以说是梯度下降变体中最简单的一种。...偏导数是用于更新参数 θ0、θ1和alpha（学习率）的梯度，而alpha是需要用户自己给定的非常重要的超参数。M 代表更新的次数，i 代表梯度更新的起始点。...函数输入由多个变量组成，因此，其中涉及的概念就是多变量演算。偏导数用于评估每个变量相对于其他变量作为常量时的变化情况。 2、梯度梯度实质上输出的是标量值多变量函数多维输入的一维值。

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【机器学习】梯度下降的Python实现

梯度下降是数据科学的基础，无论是深度学习还是机器学习。对梯度下降原理的深入了解一定会对你今后的工作有所帮助。...另外两种流行的梯度下降（随机和小批量梯度下降）建立在主要算法的基础上，你可能会看到比普通批量梯度下降更多的算法。...特征缩放还可以用于数据标准化特征缩放还可以提高算法的速度虽然有许多不同的特征缩放方法，但我们将使用以下公式构建MinMaxScaler的自定义实现： ?...现在，梯度下降有不同的版本，但是你会遇到最多的是：批量梯度下降随机梯度下降法小批量梯度下降现在我们将按顺序讨论、实现和分析每一项，所以让我们开始吧！批量梯度下降 ?...批量梯度下降可能是你遇到的第一种梯度下降类型。

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基于梯度下降的单词向量化

情感分析是一个必不可少的工具，用于许多不同的任务。这包括从基于tweets预测股市情绪，到预测客户自动生成响应。Google的Word2Vec运行良好，但有一个很大的问题。它需要大量的数据集。...如果要找到、规范化并使用足够的质量数据来让程序正常工作，那将是一场噩梦，使我无法在自己的项目中实现这一点经过一段时间的思考，提出了一种将单词转换成向量的技术，是使用了与Google使用的Word2Vec...概念让我们回到我们的最终目标：将一个单词转换成向量。向量作为程序的直接输出是困难的，这是由于在系统中训练两个同等权重的变量(就像向量的情况一样)。所以我们的最终输出是一个单数值。...此值仍将转换为向量，第一个值为-1或1（表示积极或消极情绪），第二个值为任意值（表示情绪的大小）。如果我们为每个单词生成一个值，我们可以使用梯度下降来改变这个值，以便每次计算出情绪。...predict_sentiment(new_X[i]) vectors = adjust_vectors(pred_sentiment,y[i],new_X[i]) 基本上，根据tweet中的其他词计算梯度

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Python实现简单的梯度下降计算

梯度下降是深度学习的精髓，以至于可以说深度学习又可称为gradient learning。这里以一个简单的回归问题为例。...首先我们引用python中的matplotlib, math和numpy包构建一个函数图像： import matplotlib.pyplot as plt import math import numpy...（y = x**2 * sin(x)）图像为： ?...在初高中时，若想求得极值，则需要先求出该函数的导数。即另y'= 0，再求得极值。而梯度下降法则是累计将x减去每次得到的导数值，而最优的x*值即为差值最小的值的点。这里的每次迭代即为梯度下降。...total_error / float(len(sets)) # 返回累加出的平方和的均值随后需要对各函数的梯度值进行计算， ?

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梯度下降算法的数学原理！

对于诸位「MLer」而言，梯度下降这个概念一定不陌生，然而从直观上来看，梯度下降的复杂性无疑也会让人「敬而远之」。...了解梯度下降背后的多元演算听起来可能会让人十分畏惧……别怕，下面我将对梯度下降背后的原理做出解释并且仅跟大家探讨理解梯度下降所需的数学概念。...第一种变体：批量梯度下降批量梯度下降（Batch Gradient Descent）可以说是梯度下降变体中最简单的一种。...偏导数是用于更新参数 θ0、θ1和alpha（学习率）的梯度，而alpha是需要用户自己给定的非常重要的超参数。M 代表更新的次数，i 代表梯度更新的起始点。...函数输入由多个变量组成，因此，其中涉及的概念就是多变量演算。偏导数用于评估每个变量相对于其他变量作为常量时的变化情况。 2、梯度梯度实质上输出的是标量值多变量函数多维输入的一维值。

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【Pytorch基础】梯度下降算法的改进

为了尽量避免这种情况出现，引入随机梯度下降算法，降低甚至消除权重前后权重间的联系，使得权重有可能从鞍点中‘跳脱’出来。...= 2\cdot x_i \cdot (x_i \cdot w - y_i) 观察公式，随机梯度下降算法与梯度下降算法的区别在于每次迭代依据为随机的单个样本的梯度，而不是所有样本的梯度和平均值，而单个样本之间是独立的...随机梯度下降（SGD）随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到所有训练样本（往往如今真实问题训练数据都是非常巨大），一次迭代不可能最优，如果迭代 10 次的话就需要遍历训练样本...小批量梯度下降算法（MBGD） BGD 与 SGD 各有各的优缺点，那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢？...即，算法的训练过程比较快，而且也要保证最终参数训练的准确率，而这正是小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称 MBGD）的初衷。

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基于CNN的图像增强之去模糊

图像模糊产生的原因非常多，主要如下：（1）相机抖动. □ 拍摄时相机不稳. □ 全部画面被模糊. （2）物体的运动. □ 部分物体运动. □ 不同区域模糊不同..... □ 大光圈小景深时的效果. 等等。...，这工作挺有意思的，因此对其进行复现。...1、论文原理论文为图像恢复，主要包括图像去噪、图像去模糊和图像超分辨率重建。本博客主要关注的是模糊。论文将图像恢复统一为一个操作，如论文所述：即目标要还原出干净的x....学习噪声水平间隔较小的特定的去噪模型。 2、论文实践复现效果如下图所示：不过比较难的程序输入是需要同时指定其模糊矩阵图，这个在实际应用中还有等于进一步细化。

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吴恩达机器学习笔记12-梯度下降法用于线性模型

01 — 笔记前面的两个视频讲了梯度下降的算法，再前面的视频还讲了线性模型、平方差代价函数。本段视频将前面几次讲解的内容糅合起来，将梯度下降用于代价函数从而得到线性回归的算法。...来看一下这个图，左边是梯度下降、右边是线性模型，我们就是想用梯度下降的方法找到代价函数的最小值。如果想用程序来实现梯度下降这个事，关键是要把这个偏导数给写明白。 ?...那么，自然而然的，线性回归的梯度下降算法就变成这样了， ? 你看，这里我们代价函数的1/2m，分母上这个2就没了。需要注意的是，它们是一起求偏导的。 ? 梯度下降怎么实现的呢？...最后这条直线更好的拟合了房子面积和房屋售价之间的线性关系。如果在视频中来看这个过程，是很爽的。 ? 接下来，给刚刚的梯度下降给起个名字，它常被称为“Batch”梯度下降。...“Batch”梯度意味着，每一步梯度下降都遍历了整个训练集的样本，你看这个“Batch”它和“Bitch”差不多，因为太浪费时间了。 ?

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牛顿法和梯度下降法的比较

本文链接：https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/101387294 牛顿法和梯度下降法大家都很熟悉了，所以这里就不细讲了，直接总结两者的区别，这也是面试算法可能会问到的问题...Name Note 梯度下降一阶优化算法牛顿法二阶优化算法牛顿法：通过求解目标函数一阶导数为0时的参数集，间接地求目标函数达到最小值时的参数。...迭代更新近似函数和跳到近似函数最小点比梯度下降更快地到达临界点。这在接近局部极小点时是一个特别有用的性质，但在鞍点是有害的。 Hessian矩阵在地带过程中不断减小，可以起到逐步减小步长的效果。...缺点：Hessian矩阵的逆计算复杂，代价很大，为了解决这个问题有拟牛顿法。梯度下降：通过梯度(一阶)方向和步长，直接求解目标函数最小值时的参数。

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梯度下降法的理解及实现 (一）

梯度下降法（Gradient Decent）示意图如下图所示： ? 我们的目的的一步步的走向最低点，也就是损失函数的最小值。...图中损失函数的导数可以代表方向，当初始点在左侧时，导数为负，w_i+1会向右移动（也就是向最低点移动）；当初始点在右侧时导数为正，w_i+1会向左移动。无论初始点在哪里都会得到一个局部最小值。...图中的\alpha（或者称作\eta）被称为学习率 (learning rate)； 2)....这个值影响获得最优解的速度（如果太小，会影响收敛的速度）；取值不合适可能得不到最优解（如果太大，则会跳过最小值）； 3). 这是梯度下降法的一个超参数。...值得注意的是，并不是所有的函数都有唯一的极值点，这样我们得到的可能只是一个局部最优解。解决方案：多次运行，随机初始点。

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【干货】加速梯度下降的若干小技巧

【导读】在训练神经网络的时候，使用标准梯度下降法常常使网络陷入局部最小值，从而造成实验结果不佳。本文介绍了几种标准梯度下降的基础的改进算法。如批量梯度下降，正则，动量，变化学习率等。...Vanilla Gradient Descent Performance improvements applied to training neural networks ▌简介 ---- ---- 当我们用梯度下降训练神经网络时...▌随机和小批量随机梯度下降 ---- ---- 标准梯度下降算法每次迭代更新的是训练数据的子集。...▌结论 ---- ---- 以上只是改进标准梯度下降算法的部分方法。当然，这些方法中的每一种都会为模型添加超参数，从而增加调整网络所花费的时间。...下面的图表说明了每个提到的梯度下降变化同时工作。观察到更复杂的版本比简单的动力或SGD版本更快地收敛。 ?

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用有趣的方式解释梯度下降算法

我们还希望这种分层结构可以举一反三，识别其他图像。训练好网络后，再给它未见过的带标记的数据作为测试，这样就能知道新图像分类的准确度。 ?...在输入空间被沿着哪个方向走，才能使输出结果下降最快？ ? 在多元微积分领域，函数梯度指的是函数的最陡增长方向，沿着其相反的方向，函数值下降的最快，梯度向量的长度代表了最陡的斜坡的到底有多陡峭。 ?...让函数值最小的算法其实就是先计算梯度，在按反方向走一小步，然后循环。处理13000个输入的函数也是这个道理。 ? 只是把这些权重、偏置都放在一个列向量中，代价函数的负梯度也是一个向量。...负梯度指出了在这个函数输入空间内，具体如何改变每一项参数，才能让让代价函数的值下降的最快。 ?...代价函数有必要是平滑的，这样我们才可以挪动以找到全局最小值，这也就是为什么人工神经元的激活值是连续的。到这里，我们终于引出了梯度下降法的定义： ?

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基于梯度下降法的——线性回归拟合

这里就用数学算法——梯度下降，来解决，寻优问题。当然了，我们的目标函数还是： ? 在开始之前，我还是上大家熟知常见的图片。 ?...所以：他会告诉自己，我每次要找一个最好的下山方向（有点像“贪心”）。其实，这个图还反映了另外一个问题，对于有多个极值点的情况，不同的初始出发点，梯度下降可能会陷入局部极小值点。...当然了，解决线性回归问题的梯度下降是基于误差平方和，只有二次项，不存在多峰问题。梯度下降的理论基础我们都现在都知道这个人的任务是什么了：每次要找一个最好的下山方向。...梯度下降的Python实现这里用的与上一片一样的数据。...可以对比最小二乘法与梯度下降误差，我们猜测肯定是梯度下降误差大一些，因为最小二乘法基于函数极值点求法肯定是全局最优的，梯度下降由于随机原因与步长可能是靠近最优，哈哈！

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