之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。...这个机器学习算法叫做线性回归的梯度下降算法（Gradient Descent For Linear Regression），还记得我们学过的线性回归函数、代价函数和梯度下降算法吗？...如果忘记了，让我们一起来回忆一下，如下图（左为梯度下降，右为线性回归和代价函数）： ? 分别求出 j=0 和 j=1 时代价函数的偏导数， ? 带入梯度下降算法中，得到： ?...这个算法也叫做「Batch」梯度下降（「Batch」 Gradient Descent ），他的特点就是每次进行梯度下降都要使用整个数据集。 恭喜你，到目前为止你已经学会了第一个机器学习算法！...这个算法在解决线性回归问题中十分好用。你已经成功地在通往机器学习的道路上迈出一小步了。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何在线性回归中使用梯度下降法以及将梯度下降法封装在我们自己创建的线性回归类中。...一 线性回归中使用梯度下降法 首先创建一些拥有线性关系的样本，然后通过梯度下降法求解使得MSE损失函数值最小的参数，即为线性回归模型的截距和样本中相应特征的系数。 ? ? ? ? ? ?...二 将梯度下降法进行封装 接下来将梯度下降法封装在前面创建的LinearRegression线性回归类中，在LinearRegression类中创建一个名为"fit_gd"的函数： ?...接下来就是封装在LinearRegression类中的"fit_gd"函数： ? ? ? ? 接下来就可以在jupyter中调用我们封装的梯度下降法来求解线性回归模型： ?...这一小节我们使用自己构造的数据进行试验，并且在计算梯度下降法的时候并没有使用向量化的方式提高效率。因此在下一小节中，将在真实的数据上使用向量化的梯度下降法来求解线性回归模型。
(4) 叠加法多次曝光 所谓叠加法多次曝光，即多张照片的叠加，拍摄时各自在画面的某些区域预先留出位置，然后进行多张图叠加，是创作最自由的曝光手法，可以叠加拍摄场景完全不同的照片。...，背景，及两者进行线性融合的透明度，数学表达式如下： I=aF+(1-a)B 其中F是前景，B是背景，a是透明度，图像可以被看作是在透明度图像的控制下，前景和背景的线性融合。...，其中经典的方法是泊松融合[4]，它要解决的是如下问题： ?...如果我们要把源图像B融合在目标图像A上，令f表示融合的结果图像C，f*表示目标图像A，v表示源图像B的梯度，▽f表示f的一阶梯度即结果图像C的梯度，Ω表示要融合的区域，∂Ω代表融合区域的边缘部分。...上式的意义就是在目标图像A的边缘不变的情况下，使结果图像C在融合部分的梯度与源图像B在融合部分的梯度最为接近，所以在融合的过程中，源图像B的颜色和梯度会发生改变，以便与目标图像A融为自然的一体。
空间滤波和空间滤波器的定义 使用空间模板进行的图像处理，被称为空间滤波。模板本身被称为空间滤波器。 ? ? 在 M×N 的图像f上，使用 m×n 的滤波器： ?...[即以黑白点的形式叠加在图像上的]） 计算公式：R = mid { ?...如（10,15,20,20,20,20,20,25,100） 中值滤波算法的特点 ☆在去除噪音的同时，可以比较好地保留边的锐度和图像的细节（优于均值滤波器） ☆能够有效去除脉冲噪声：以黑白点叠加在图像上...下的滤波器模板（上下左右为1，中间为-4） 进一步说明，若想使处理部分更加锐化，可将中间数值由-4调整为-8甚至绝对值数值更大 图c与图d分别是图a与图b的反变换，由ab图周围点-中间点变化调整为中间点...因此我们通过拉普拉斯算子得出的是图像更多的是边缘线 因此，我们可以将原图和拉普拉斯图像叠加在一起，可以复原背景特性并且保持拉普拉斯锐化处理的效果。
也可以实现水印的叠加。 图像减法 实现背景消除和运动检测。 图像缩放 图像放大 最邻近插值法，取最近点的灰度值，计算量小，但精确度不高，并且可能破坏图像中的线性关系。...图像闭运算 闭运算是先膨胀、后腐蚀的运算，它有助于关闭前景物体内部的小孔，或去除物体上的小黑点，还可以将不同的前景图像进行连接。...模板运算 模板（滤波器）是一个尺寸为 n*n 的小图像 W（n 一般取奇数，称为模板尺寸），每个位置上的值 w 被称为权重。...但中值滤波是一种非线性变化，它可能会破坏图像中线性关系，对于点、线等细节较多的图像和高精度的图像处理任务中并不太合适。 边沿检测 通过梯度计算可以获取图像中细节的边缘。...将求取的边缘按照一定系数比例叠加到原始图像上，即可实现对图像的锐化操作。 图像轮廓 轮廓拟合 最小包围圆形 最优拟合椭圆 逼近多边形
如果没有激活函数的话，神经元的信号处理本质上就是一个线性组合，即使叠加再多层的神经元，整个神经网络也还是线性组合，这样就不能解决非线性的问题，所以激活函数的作用，是为神经网络引入非线性组合的能力，使其可以适用于复杂的应用场景...神经网络通过基于梯度下降的反向传播算法来训练参数，在反向的过程中，需要借助链式法则来计算梯度 ? 对于sigmod函数而言，其导函数的取值都很小，导函数的图像如下 ?...但是本质上该函数其实是sigmod的变体 ? 所以与sigmod函数一样，该函数也会出现梯度消失的问题。 3....所以在使用ReLU时，对学习率的设置要注意，需要一个合适的较小的学习率。 4. PReLU 全称是Parametric Relu, 是ReLU的改进版，函数表达式如下 ?...相比ReLU,该函数出现神经元死亡的概率更小。 7. softsign 函数表达式如下 ? 和tanh函数图像非常相似，图像如下 ? 可以看作是tanh的替代品，梯度消失的概率会降低。
前面我们说过神经网络的非线性主要是由激活函数实现的，如果没有激活函数的引入，那么无论多么复杂的神经网络其实都可以看成是多个单层神经网络的线性叠加，最后结果依然是线性的。 ?...但Sigmoid激活函数在应用中也有一些缺点，它主要有以下几个方面的问题： 1.梯度消失 从Sigmoid函数图像可以看到，函数曲线在0和1附近是平坦的，也就是说，Sigmoid函数的梯度（导数）在0...但与Sigmoid不同的是，Tanh函数在-1到1的输出范围内是零均值的。即可以把Tanh函数看做是两个Sigmoid叠加在一起。以下是Tanh函数图像以及它的导数图像。 ? ?...为了解决梯度消失问题，让我们来看另一个被称为线性整流函数（ReLU）的非线性激活函数，它比我们前面讨论的两种激活函数都更好，并且也是在今天应用最为广泛的激活函数。...虽然Relu函数在一定程度上可以缓解梯度消失问题，但它也存在一定的问题，因为它将所有的输入负数变为0，在训练中可能很脆弱，很容易导致神经元失活，使得这些神经元在任何数据点上都不会再次被激活。
论文通过DBTD方法计算过滤阈值，再结合随机剪枝算法对特征值梯度进行裁剪，稀疏化特征值梯度，能够降低回传阶段的计算量，在CPU和ARM上的训练分别有3.99倍和5.92倍的加速效果undefined ...由于这两个操作都是以特征值梯度作为输入，而且零梯度不会占用计算资源，所以稀疏化特征值梯度可以降低回传阶段的计算消耗以及内存消耗。...General Dataflow *** 卷积层通常包含4个阶段：推理、特征值梯度回传、权值梯度计算和权值更新。...，但如果将这些值较小的梯度全部设为零，则会对特征值梯度的分布影响很大，进而影响梯度更新，造成严重的精度损失。...Conclustion *** 论文通过DBTD方法计算过滤阈值，再结合随机剪枝算法对特征值梯度进行裁剪，稀疏化特征值梯度，能够降低回传阶段的计算量，在CPU和ARM上的训练分别有3.99倍和5.92
上图展示出了DFM的结构。 全卷积网络(FCNs)适用于任意大小的输入图像，同时生成具有相应大小的输入图像的空间特征映射。首先，应用FCN技术提取给定图库和探测面的空间特征图。...该稀疏解决方案提供了一种可行方案，其中探针特征映射由这些图库子特征映射线性表示。不幸的是，SRC最小化了重建误差，而不对图库子特征映射的选择施加限制。...提出的FCN是在一个成功的人脸识别模型VGGFace的基础上实现的，该模型生成了健壮的特征，如下表所示。 ? FCN包含卷积层、池化层和ReLU层。...在训练阶段，所有大小相同的图像(实验中为224×224)都用于FCN的训练，而Softmax损失的输出则由训练集中subjects决定，并采用随机梯度下降(SGD)进行优化。...探针的大小等于或小于图库中面部图像的大小。“计算机视觉协会”知识星球详细介绍了所提出的动态特征构造方法。 ?
傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。...正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 4....http://hovertree.com/ 2、图像傅立叶变换的物理意义 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。...因为实际上对图像进行二维傅立叶变换得到频谱图，就是图像梯度的分布图，当然频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系，即使在不移频的情况下也是没有。...傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点，实际上图像上某一点与邻域点差异的强弱，即梯度的大小，也即该点的频率的大小（可以这么理解，图像中的低频部分指低梯度的点，高频部分相反）。
图 3：50 维度的球体（50-dimensional ball）和蒙特卡罗抽样结果的二维图像 ? 图 4：Y ∼ U(Bp) 的边缘分布直方图，其中 p 为不同的维度数量。 ?...图 6：由树型架构（顶行）和深度学习架构（底行）对三个不同数据集做所得的空间划分结果 4 算法问题 4.1 随机梯度下降 随机梯度下降（SGD）是用于极小化损失函数 f(W,b)（即最大化似然函数）的默认标准方法...SGD 在第 k 次迭代更新时只是简单地通过减去梯度∇f (W k, b k ) 的估计值 ? 来极小化损失函数。该梯度可以通过被应用于半仿射函数的叠加上的链式规则来获取。...图 12：由 XGBoost 模型识别出的 15 个最重要的特征 6 讨论 深度学习可被视为高维非线性数据降维方案。而基于深度学习的贝叶斯概率模型是一种叠加的广义线性模型（GLM）。...例如在金融中，深度学习是一种非线性因子模型，每一层捕捉不同的时间尺度效应（time scale effects），时空数据（spatio-temporal data）也可以视为在空间—时间上的图像，深度学习就提供了一种用于恢复非线性复杂关系的模式匹配技术
(https://www.zhihu.com/question/20700829) 过拟合表现在训练数据上的误差非常小，而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂，过分得去拟合数据的噪声....4、批量梯度下降算法BGD，小批量梯度下降法MBGD，随机梯度下降算法SGD的比较 http://blog.csdn.net/yMMxz/article/details/69371926 5、学习率褪火...；每次分配给错的样本更高的权重；最简单的分类器（如：线性分类器的二分类）叠加 ADABOOST分类过程详细解释如下：先用一个简单的分类器将样本分成两类；为分错的样本分配更高的权重（初始权重设为1/N即可...，N为样本数）；重复上次两个过程（再次分类，并为错误的样本设置更高的权重）；最后将所有样本数据正确分类后，将各个分类器叠加。...C、随机森林（bagging+决策树）： Bootstrap采样：有放回的重复抽样 D、Adaboost： 教程第11节 决策树随机森林……pdf –p37 E、 GBDT—梯度下降决策树（有监督学习
tanh公式： Tanh非线性函数图像如下图所示，它将实数值压缩到[-1,1]之间。 Tanh解决了Sigmoid的输出是不是零中心的问题，但仍然存在饱和问题。...Leaky ReLU公式： 其中α是很小的负数梯度值，比如0.01，Leaky ReLU非线性函数图像如下图所示。这样做目的是使负轴信息不会全部丢失，解决了ReLU神经元“死掉”的问题。...两个3*3的卷积层叠加，等价于一个5*5的卷积核的效果，３个3*3的卷积核的叠加相当于一个7*7的卷积核，而且参数更少，拥有和7*7卷积核一样的感受视野，三个卷积层的叠加，经过了更多次的非线性变换，对特征的学习能力更强...答：1）可以升维降维；2）卷积参数少；3）加入非线性；4）在一篇论文中看到的描述，1×1 learns complex cross-channel interactions....答：第一个stage图像尺寸没有变，接下来每一个stage图像尺寸都缩小二倍。resnet50一共有四个stage，分别有3,4,6,3个block。
答：深度学习从统计学角度，可以看做递归的广义线性模型 广义线性模型相对于经典的线性模型(y=wx+b),核心在于引入了连接函数g(.)...(在AE上加入L1规范)、RBM(解决概率问题)---->>特征检测---->>栈式叠加贪心训练 RBM---->DBM 解决全连接DNN的全连接问题---->CNN 解决全连接DNN的无法对时间序列上变化进行建模的问题...---->RNN----解决时间轴上的梯度消失问题---->>LSTM DNN是传统的全连接网络，可以用于广告点击预估，推荐等。...同时，CNN不仅在图像上应用很多，在自然语言处理上也颇有进展，现在已经有基于CNN的语言模型可以比LSTM更好的效果。...,这是一个4个分支结合的结构，所有的分支都用到了1*1的卷积，这是因为1×1性价比很高，可以用很少的参数达到非线性和特征变换 3.Inception V2第二版将所有的5*5变成2个3*3，而且提出来著名的
Theoretical Receptive Field 卷积层单个输出相对于上一层的输入的感受域大小为卷积核大小，当卷积层叠加起来时，单个输出的对应的隔层感受域也会因此而叠加，得到的叠加区域即理论感受域...需要注意，公式4和公式5的计算是线性的，使得有效感受域值计算能与内核的线性采样操作兼容，比如使用双线性插值获得小数位置的内核值，即可以认为内核采样等对数据进行线性ERF采样(ERF与输出的采样位置、卷积核位置以及卷积核权重有关...一般情况下，局部模式的自由度更高。 4、可变形核的计算流程 ?...DK的反向传播需要生成3种梯度： 前一层特征图的梯度 当前层原生卷积的梯度 当前层偏移值生成器的梯度 前两种的计算方法与普通的卷积一样，第三种则使用公式13结合双线性插值的计算方法。...1、图像分类 ? ? 2、目标检测 ? ? 3、可变形核学习什么？ ?
然而，传统的RNN在面对长期依赖问题时存在梯度消失或梯度爆炸的困境。为了解决这个问题，RNN门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）被提出。...然后，使用一个候选隐藏状态门控制层，将前一个时间步的隐藏状态和新的候选隐藏状态进行叠加计算，得到最终的隐藏状态。2. GRU结构2.1 输入和输出GRU的输入可以是任意长度的序列数据，如文本、语音等。...该候选隐藏状态通过加权和非线性变换，结合了当前时间步的输入和前一个时间步的隐藏状态。...通过将卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）提取的图像特征输入到GRU中，可以生成与图像内容相符的自然语言描述。这对于图像理解和图像搜索具有重要意义。4....通过加权和非线性变换，GRU生成候选隐藏状态，并通过一个门控制层更新隐藏状态。GRU在自然语言处理、时间序列预测和图像描述生成等领域具有广泛应用。
此外，可以调整一张图像中所有像素的饱和度和明度（饱和度S和明度V是指HSV色彩空间），调整方法具体是：先对S（或V值）进行幂运算，幂值在0.25~4之间，然后乘上一个0.7~1.4的系数，最后再加上一个...在实际使用中，首先对训练图像RGB像素值做PCA降维，然后对于每张训练图像的每一个像素点（即 ），叠加上： ，其中 和 分别是第i个特征向量和RGB像素值3x3协方差矩阵的特征值， 是服从高斯分布（均值为...为了进一步提高这些模型在自己的训练集上的分类效果，一个简单有效的方法便是在自己数据集上对这些预训练模型进行调优（fine-tuning）。...举例说明，比如你的数据集与预训练模型采用的训练数据集非常相似，在此情况下，若自己的数据集较小，只要在预训练模型最顶层输出特征上再训练一个线性分类器即可；若自己的数据集较大，可以使用一个较小的学习速率对预训练模型的最后几个顶层进行调优...这样在权值梯度更新的时候就会出现“Z字形”锯齿。然而，当一个批大小（batch）里面数据的梯度叠加起来以后，一定程度上会缓解这个问题，因为一个批大小里面的梯度值有正有负。
% 不能用分水岭变换直接在梯度幅度上分割图像 L = watershed(gmag); Lrgb = label2rgb(L); imshow(Lrgb) title('直接在梯度幅度上分割图像')...% 将前景标记图像叠加到原始图像上、效果明显 I2 = labeloverlay(I,fgm); imshow(I2) title('前景标记图像叠加') ?...p的所有连接组件 fgm4 = bwareaopen(fgm3,20); I3 = labeloverlay(I,fgm4); imshow(I3) title('原始图像上叠加修正过的区域最大值')...%% 步骤5: 计算分割函数的分水岭变换 % 使用imimposemin修改渐变幅度图像 % 使其唯一的区域最小值出现在前景和背景标记像素上 gmag2 = imimposemin(gmag, bgm...| fgm4); % 最后，我们准备好计算基于分水岭的分割 L = watershed(gmag2); %% 步骤6: 结果可视化 % 一种可视化技术是在原始图像上叠加前景标记、背景标记和分割的对象边界
SciPy 在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数,如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。...02 数据可视化 数据可视化是展示数据、理解数据的有效手段，常用的Python数据可视化库如下所示。 4....6. ggplot 基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像...PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。 29....XGBoost XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。
SciPy 在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数,如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。...02 数据可视化 数据可视化是展示数据、理解数据的有效手段，常用的Python数据可视化库如下所示。 ? 4....6. ggplot 基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像...PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。 29....XGBoost XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。
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