深度学习在人脸识别的研究和应用中取得一定成效,但因计算量大且耗时,不适用于小型嵌入式设备。基于融合梯度特征的轻量级卷积神经网络SqueezeNet提取人脸特征,既能保证该网络模型适用于内存相对小的嵌入式设备,又能保证获得的人脸特征对不同光照更具鲁棒性。实验结果表明,将8×8分块图像中提取的一阶梯度特征,与轻量级卷积神经网络提取的全局特征相融合的人脸识别算法,在LFW数据集中识别率可达97.28%,较传统轻量级卷积神经网络的人脸识别方法,识别率提高了4.36%。

文章目录案例简介数据可视化建立分类器sigmoid函数：映射到概率的函数model 函数: 返回预测结果值cost : 根据参数计算损失gradient : 计算每个参数的梯度方向descent : 进行参数更新精度 案例简介 参考资料 逻辑回归函数 Python数据分析与机器学习-逻辑回归案例分析 案例内容 现在有一份学生两次考试的结果的数据 根据数据建立一个逻辑回归模型来预测一个学生的入学概率。 数据内容：两个考试的申请人的分数和录取决定。 # 导入相应的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl im

这是 OLS 批量梯度下降算法的简单实现。 在文件的末尾，我们使用矩阵形式的标准 OLS 来检查梯度下降算法是否提供了合理的结果。 如果算法不收敛并且梯度下降值与普通 OLS 值“太远”，请更改学习率、初始猜测或算法中的其他内容。

渐变折线 本机用于在Android的Google地图上创建渐变折线的用例。 由于它不是Google Maps Android SDK中的内置API。 案例分析 如果要在Andoird Google Maps的两个位置之间创建渐变折线，则将无法执行此操作，因为根据此注释，它不是Android Google Maps SDK中的内置API。 这使我尝试是否可以本地实现，否则将很难实现。 我发现，在6小时之内，它可能会翻倍，您只需要开箱即用地考虑一下，然后尝试一下。 如何创建GradientPolyLine类？ 由于我们将要实现自己创建渐变颜色的功能，因此我们应该知道如何以编程方式创建渐变颜色。 但是，在更深入地研究它之前，我们想提一下，要能够绘制渐变多段线，我们首先应该具有用于​​绘制渐变多段线的路线-坐标列表。 在assets文件夹中，您将找到一个route.json文件，其中包含指示

在当前人眼视觉系统（HVS）特性研究的基础上提出基于梯度及HVS特性的离焦模糊图像质量评价模型（GVSSIM）。该模型利用Sobel边缘梯度算子提取图像的梯度信息，并根据人眼视觉特性进行视觉加权，得到新的结构相似性评价指标，进而获得图像质量评价指标。该方法与SSIM(图像结构相似度)评价模型相比，具有计算简单的特点，对离焦模糊图像的评价结果能更好地反映人眼视觉感受。

轻型GBM 高性能渐变增强-适用于Ruby 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'lightgbm' 在Mac上，还要安装OpenMP： brew install libomp 培训API 准备数据 x = [ [ 1 , 2 ] , [ 3 , 4 ] , [ 5 , 6 ] , [ 7 , 8 ] ] y = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] 训练模型 params = { objective : "regression" } train_set = LightGBM :: Dataset . new ( x , label : y ) booster = LightGBM . train ( params , train_set ) 预测 booster . predict ( x ) 将模型保存到文件 booster . save_mode

基于全梯度的总变化最小化，用于全方向图像的稀疏重建。

一般情况下,求解大规模无约束优化问题的有效算法是共轭梯度法。共轭梯度法的关键是选取αk和βk,不同的αk和βk决定了不同的共轭梯度算法。在HS方法和DY方法的基础上,给出了一种求解无约束问题的混合共轭梯度算法,并在Wolfe性搜索下证明了算法的全局收敛性。

提出了一种新的方法来将投资组合管理的双目标优化模型重新构建为无约束最小化问题，其中目标函数是分段二次多项式。 我们介绍了这种目标函数的一些性质。 然后，开发了一种基于众所周知的共轭梯度法的罚分算法，以寻找投资组合管理问题的解决方案。 通过实现所提出的算法来解决中国股市的实际问题，表明该算法是有前途的。

MSG-GAN: 多尺度梯度GAN（体系结构受ProGAN启发，但不使用逐层增长）