原文:梯度是什么?如何計算梯度?

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 。 ...

2022-04-13 11:05 0 4102 推薦指數:

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梯度計算

求參數w進行求解梯度有兩種方式1. ...

Wed Jan 08 05:42:00 CST 2020 0 811
什么是梯度

鏈式法則 單變量函數的鏈式法則 多變量函數的鏈式法則 梯度下降法的基 ...

Fri Sep 03 18:09:00 CST 2021 0 124
圖像梯度計算

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 ...

Thu Feb 04 19:55:00 CST 2021 0 299
圖像梯度計算

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 ...

Sun Dec 20 21:10:00 CST 2020 0 1547
Softmax 損失-梯度計算

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 ...

Mon Jul 23 00:54:00 CST 2018 0 3771
矩陣乘法的梯度計算

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 ...

Thu Aug 10 16:52:00 CST 2017 0 2212
pytorch 反向梯度計算問題

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 ...

Wed May 01 05:20:00 CST 2019 0 1486
像素梯度計算公式

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 ...

Sun Apr 08 00:01:00 CST 2018 0 5090
 
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