为什么梯度方向是变化最快的方向? 首先,回顾我们怎么在代码中求梯度的(梯度的数值定义): 1)对向量的梯度 以n×1实向量x为变元的实标量函数f(x)相对于x的梯度为一n×1列向量x,定义为 \[\nabla_{\boldsymbol{x}} f(\boldsymbol{x ...
什么是梯度 首先梯度是一个向量,其次梯度是多元函数对各个分量求偏导数得到的向量,但是这里很容易和切向量混淆。切向量是对各个分量对共同的自变量求偏导,这是不同之处。 为什么梯度垂直于切平面 首先引入等值面的概念,对于函数W,比如说W c的所有解是一个等值面。 在c等值面上假设任意一条曲线 vec r vec r t ,其中 vec v frac dr dt 是曲线的切向量方向, 因为每个分量对t求偏 ...
2018-06-28 15:21 2 2180 推荐指数:
为什么梯度方向是变化最快的方向? 首先,回顾我们怎么在代码中求梯度的(梯度的数值定义): 1)对向量的梯度 以n×1实向量x为变元的实标量函数f(x)相对于x的梯度为一n×1列向量x,定义为 \[\nabla_{\boldsymbol{x}} f(\boldsymbol{x ...
转载:知乎专栏忆臻https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912 刚接触梯度下降这个概念的时候,是在学习机器学习算法的时候,很多训练算法用的就是梯度下降,然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动,函数值下降最快,但是究其原因的时候,很多人都表达不清楚。所以我整理 ...
为什么梯度反方向是函数值下降最快的方向? 在学习机器学习算法的时候,很多训练算法用的就是梯度下降,然后很多资料也说朝着梯度的反方向变动,函数值下降最快,但是究其原因的时候,很多人都表达不清楚,其中当然包括我了。所以就搬运了几篇博客文章(总有一款适合自己),学习一下为什么梯度反方向是函数值局部下降 ...
以二元函数为例,$f(x,y)$,对于任意单位方向$u$,假设$u$是$x$轴的夹角,那么函数$f(x,y)$在$u$这个方向上的变化率为: $f_x(x,y) \cos \alpha + f_y(x,y) \sin \alpha=\nabla f(x,y)^T\begin{pmatrix ...
先来回顾一下什么是梯度: 对多元函数的参数求偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度 。 接下来看一下什么是导数和偏导数: 我们知道,函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的变化率。而偏导数涉及到至少两个自变量,因此,从导数到偏导数,就是从曲线变成了曲面 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912 ...
1)计算梯度幅值函数magnitude 该函数根据输入的微分处理后的x和y来计算梯度幅值,x和y可以通过sobel, scharr等边缘算子求得,而且可以直接输入三通道图像。 2)计算梯度幅值和梯度方向函数cartToPolar 该函数的输入与magnitude ...
在手势识别时,可利用模板手势与当前手势的边缘梯度方向直方图进行匹配来识别当前手势, 故而就需要构建图像的边缘梯度方向直方图. 梯度为:dx*dx+dy*dy开方. 梯度方向则为:dy/dx(注意dx为0的情况处理). 原图: 梯度方向直方图: ...