梯度求法：分別求各個變量的偏導數，偏導數分別乘三個軸的單位向量，然后各項相加。 梯度的本意是一個向量，表示某一函數在該點處的方向導數沿着該方向取得最大值，即函數在該點處沿着該方向（此梯度的方向）變化最快，變化率最大（為該梯度的模）。 ...

目錄 零、梯度理論 一、Sobel 算子 cv2. Sobel 方法 二、Scharr 算子 三、lapkacian 拉普拉斯算子 零、梯度理論 可以把圖像看成二維離散函數，圖像梯度就是這個二維離散函數的求導： 梯度一般 ...

圖像其實就是二元函數 $f(x,y)$，只不過是離散的，圖像梯度就是這個二元離散函數的偏導。計算圖像梯度是一個一個像素點求的。 連續二元函數的偏導數為 $$\frac{\partial f(x,y)}{\partial x} = \lim_{\Delta x\rightarrow ...

本文介紹Softmax運算、Softmax損失函數及其反向傳播梯度計算, 內容上承接前兩篇博文 損失函數 & 手推反向傳播公式。 Softmax 梯度 設有K類, 那么期望標簽y形如\([0,0,...0,1,0...0]^T\)的one-hot的形式. softmax層的輸出 ...

在神經網絡中，我們經常要用到矩陣乘法，而BackProp過程中，要對系數矩陣的每一個元素求偏導數。這里來推導一下。 我們假設有如下一個函數：$y=f(AB)$，其中 1、$A$是$n\times ...

計算如下\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$w_{1}$，$w_{2}$，$w_{3}$是權重參數，是需要 ...

圖像梯度可以把圖像看成二維離散函數，圖像梯度其實就是這個二維離散函數的求導： 圖像梯度: 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.信息熵及梯度計算 熱力學中的熵：是表示分子狀態混亂程度的物理量 信息論中的熵：用來描述信源的不確定性的大小 經常使用的熵概念有下列幾種： 信息熵、交叉熵、相對熵、條件熵、互信息 信息熵（entropy） 信源信息的不確定性函數f通常滿足兩個條件 ...