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基于Sobel
梯度
的图像锐化.zip
该Matlab程序计算了⼀幅图像的竖直和⽔平
梯度
,它们的和可以作为完整的Sobel
梯度
,并基于Sobel
梯度
的对图像进行了锐化。 如有疑问,可私信博主。
2022-04-30 09:07:49
22KB
matlab
图像锐化
图像滤波
Sobel梯度
显着性:适用于SmoothGrad,Grad-CAM,Guided backprop,集成
梯度
和其他显着性技术的TensorFlow实现
显着性方法 介绍 该存储库包含以下显着性技术的代码: XRAI *(,) SmoothGrad *() 香草渐变( ,) 引导反向传播() 综合渐变() 咬合 Grad-CAM() 模糊IG *由PAIR开发。 此列表绝不是全面的。 我们正在接受请求添加新方法的请求! 下载 pip install saliency 或开发版本: git clone https://github.com/pair-code/saliency cd saliency 用法 每个显着性掩码类都从SaliencyMask基类扩展。 此类包含以下方法: __init__(graph, sessio
2022-04-29 11:10:45
2.52MB
machine-learning
deep-neural-networks
deep-learning
tensorflow
1
梯度
下降法在机器学习中的应用
针对机器学习中损失函数优化问题,引入
梯度
下降法及其变体算法,用迭代的方 式求解其近似最优解,采用
梯度
下降法最小化损失函数,在MATLAB等程序实现的基 础上进行研究。对线性回归模型、逻辑斯谛回归模型学习的
梯度
下降法及其变体算法 进行算例分析,通过比较算法的收敛速度与复杂度,得到了对不同的模型的应用实例, 需根据不同种类的数据集采用相对较好的优化算法。本文对
梯度
下降法在机器学习中 的应用进行研究,主要内容如下: 第一章:介绍了相关的机器学习算法的研究背景及研究进展,并且给出了本文的 主要结果。 第二章:主要介绍了本文研究使用到的理论基础知识。本章首先引入了最优化理 论、经典的优化算法
梯度
下降法及牛顿法,然后针对线性模型,做出原理解释和理论 阐述。最后讲述了逻辑斯谛回归模型的学习算法,包括推广的多项逻辑斯谛回归,为 下文的研究奠定了理论基础 第三章:本章首先利用最优化理论中经典的优化算法及线性模型,线性回归采用 均方误差形式的损失函数,采用最大化对数似然函数训练逻辑斯谛回归的损失函数。 通过对线性回归、逻辑斯谛回归模型学习的
梯度
下降算法进行算例分析,比较批量梯 度下降法与随机
梯度
下降法的收
2022-04-29 10:05:34
61.31MB
机器学习
综合资源
人工智能
人工神经网络,BP神经网络算法
人工神经网络 BP神经网络算法
梯度
下降算法 感知器训练法则,权值,阈值
2022-04-25 21:51:46
802KB
人工神经网络
BP神经网络算法
梯度下降算法
感知器训练法则
1
单变量线性回归
梯度
下降原始数据集
Andrew线性回归算法的原始数据集 ,有相应的ipynb训练代码
2022-04-21 18:38:26
1KB
机器学习
原始数据集
1
文章【强化学习】Policy Gradient(策略
梯度
)算法详解中的代码资源
文章链接:https://blog.csdn.net/shoppingend/article/details/124297444?spm=1001.2014.3001.5502
2022-04-21 17:06:44
4KB
算法
1
采用Barzilai-Borwein
梯度
法(BB法)更新步长的最速下降法matlab实现
最优化算法实验课的代码,最速下降法的matlab实现,其中步长更新采用BB法
2022-04-20 18:08:40
1KB
matlab
算法
开发语言
1
基于加权颜色直方图与
梯度
方向直方图自适应融合的粒子滤波跟踪算法 matlab仿真
基于加权颜色直方图与
梯度
方向直方图自适应融合的粒子滤波跟踪算法 matlab仿真 直升机目标跟踪 例子,使用多特征自适应融合的 粒子滤波方法,注意这是32位系统版本,64位需要重新对c语言进行编译。
2022-04-17 19:29:17
11.92MB
特征融合
粒子滤波
视频目标跟踪
matlab仿真
1
随机
梯度
下降法python实现
m = 100000 x = np.random.normal(size = m) X = x.reshape(-1, 1) y = 4.0 * x + 3.0 + np.random.normal(0 ,3, size = m) 。。。
2022-04-14 23:18:44
951B
随机梯度下降
1
求解大型稀疏线性方程组的不完全 SAOR预条件共轭
梯度
法木 (2007年)
预条件其辄
梯度
法县求解大型稀疏线性方程组的有效方法之一,SSOR预条件方法是基于钜阵分裂的较有效的预条件共轭
梯度
法。通过矩阵分裂,本文讨论不完全SAOR预条件方法,研究此方法的预条件因子及系数矩阵的预条件数,并证明了此方法的预条件数小于SSOR预条件方法的预条件数。最后通过求解离散化波松(Poisson)方程组表明了该方法的有效性。
2022-04-12 16:30:33
219KB
自然科学
论文
1
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