梯度求法：分别求各个变量的偏导数，偏导数分别乘三个轴的单位向量，然后各项相加。 梯度的本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 ...

目录 零、梯度理论 一、Sobel 算子 cv2. Sobel 方法 二、Scharr 算子 三、lapkacian 拉普拉斯算子 零、梯度理论 可以把图像看成二维离散函数，图像梯度就是这个二维离散函数的求导： 梯度一般 ...

图像其实就是二元函数 $f(x,y)$，只不过是离散的，图像梯度就是这个二元离散函数的偏导。计算图像梯度是一个一个像素点求的。 连续二元函数的偏导数为 $$\frac{\partial f(x,y)}{\partial x} = \lim_{\Delta x\rightarrow ...

本文介绍Softmax运算、Softmax损失函数及其反向传播梯度计算, 内容上承接前两篇博文 损失函数 & 手推反向传播公式。 Softmax 梯度 设有K类, 那么期望标签y形如\([0,0,...0,1,0...0]^T\)的one-hot的形式. softmax层的输出 ...

在神经网络中，我们经常要用到矩阵乘法，而BackProp过程中，要对系数矩阵的每一个元素求偏导数。这里来推导一下。 我们假设有如下一个函数：$y=f(AB)$，其中 1、$A$是$n\times ...

计算如下\begin{array}{l}{x_{1}=w_{1} * \text { input }} \\ {x_{2}=w_{2} * x_{1}} \\ {x_{3}=w_{3} * x_{2}}\end{array} 其中$w_{1}$，$w_{2}$，$w_{3}$是权重参数，是需要 ...

图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导： 图像梯度: G(x,y) = dx(i,j) + dy(i,j); dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j); dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j ...

1.信息熵及梯度计算 热力学中的熵：是表示分子状态混乱程度的物理量 信息论中的熵：用来描述信源的不确定性的大小 经常使用的熵概念有下列几种： 信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息 信息熵（entropy） 信源信息的不确定性函数f通常满足两个条件 ...