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搜索资源列表

  1. 最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法

  2. 学会不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的计算步骤； 比较不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的优缺点

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-29
    • 文件大小：3072
    • 提供者：xinrui0754

  1. 图像平均梯度计算

  2. 在MATLAB中实现的图像平均梯度计算，平均梯度又称为清晰度，它可以描述影像的清晰程度，反映图像细节反差程度和纹理变化特征，一般来说，平均梯度值越大，表明图像越清晰，融合效果越好

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-11
    • 文件大小：1024
    • 提供者：zyq792632551

  1. 正交梯度法

  2. 正交梯度实现图像边缘检测，实现三种不同的梯度计算，可行

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2013-05-12
    • 文件大小：798
    • 提供者：jyb199010

  1. Matlab梯度计算

  2. 用MATLAB软件对灰度图片，实现梯度计算。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-25
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_18722011

  1. 图像特征点主梯度计算C++代码

  2. 根据传入的图像块，以及特征点位置，计算图像特征点主梯度角度。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-04-27
    • 文件大小：4096
    • 提供者：lingau_doc

  1. rnn梯度计算过程

  2. 介绍RNN中参数梯度公式推导

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-06-08
    • 文件大小：214016
    • 提供者：u010041824

  1. 个税计算器2018修正扣税梯度

  2. 个税计算器2018修正扣税梯度。因之前扣税梯度国家未公布。在公布后第一时间修正了扣税梯度。

  3. 所属分类：咨询

    • 发布日期：2018-09-04
    • 文件大小：77824
    • 提供者：b877745104

  1. 陕北榆林地区混凝土箱梁温度梯度分析

  2. 针对混凝土箱梁的温度作用效应直接影响施工过程的安全性及后期使用阶段的可靠性,结合陕西省府谷县华建大桥施工控制,对其箱梁连续3d的温度场及温度效应进行观测,以及对该桥进行温度参数识别,基于传热学经典理论,建立数值模型,采用瞬态热分析方法,得出相应的理论温度场。通过与实测温度梯度值的分析比较,采用回归分析方法,推导出适用于陕北地区冬季混凝土箱梁温度梯度计算模式。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：299008
    • 提供者：weixin_38552292

  1. 基于梯度计算方法的煤矿断层解释问题研究

  2. 随着煤层地震勘探技术的发展,层位数据成为了解释结果是否符合实际情况的重要计算依据。文章以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-06
    • 文件大小：773120
    • 提供者：weixin_38536349

  1. pytorch的梯度计算以及backward方法详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch的梯度计算以及backward方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38581455

  1. tensorflow求导和梯度计算实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇tensorflow求导和梯度计算实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_38595473

  1. pytorch的梯度计算以及backward方法详解

  2. 基础知识 tensors： tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。 import torch import numpy as np # 方式一 x = torch.randn(2,2, requires_grad=True) # 方式二 x = torch.autograd.Variab

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：96256
    • 提供者：weixin_38637272

  1. 在pytorch中对非叶节点的变量计算梯度实例

  2. 在pytorch中一般只对叶节点进行梯度计算，也就是下图中的d,e节点，而对非叶节点，也即是c,b节点则没有显式地去保留其中间计算过程中的梯度（因为一般来说只有叶节点才需要去更新），这样可以节省很大部分的显存，但是在调试过程中，有时候我们需要对中间变量梯度进行监控，以确保网络的有效性，这个时候我们需要打印出非叶节点的梯度，为了实现这个目的，我们可以通过两种手段进行。 注册hook函数 Tensor.register_hook[2] 可以注册一个反向梯度传导时的hook函数，这个hook函数将会

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38731385

  1. 深度学习（三）：梯度计算

  2. 文章目录1 概念2 示例 1 概念   Tensor是autograd包的核心类，若将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作。完成计算后，可以调用 .backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累计到.grad属性中。若要停止追踪，则方法如下： 调用.detach() with torch.no_grad(): 包裹的代码块将不会被追踪 2 示例 示例1： import torch def my_grad(): x = torch

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38621312

  1. tensorflow求导和梯度计算实例

  2. 1. 函数求一阶导 import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() tfe=tf.contrib.eager from math import pi def f(x): return tf.square(tf.sin(x)) assert f(pi/2).numpy()==1.0 sess=tf.Session() grad_f=tfe.gradients_function(f) print(grad_f(np.zeros(1))[0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_38614287

  1. 基于CUDA快速体数据梯度计算的实时体绘制研究

  2. 基于CUDA快速体数据梯度计算的实时体绘制研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：514048
    • 提供者：weixin_38616809

  1. 基于灰度梯度正则化去噪的改进数字图像相关法

  2. 为了提高数字图像相关法的抗噪声能力，分析了灰度梯度计算误差对数字图像相关法测量精度的影响，提出采用Tikhonov正则化方法计算图像灰度梯度，进而通过反向组合高斯-牛顿（IC-GN）法计算图像的亚像素位移；基于数值仿真散斑图研究灰度梯度的相对计算误差，并分析采用Tikhonov正则化方法计算图像灰度梯度后，改进数字图像相关法的测量精度，结合实验验证所提方法在实际噪声环境中的抗噪声能力。结果表明:灰度梯度对数字图像相关法测量精度有较大影响，而采用Tikhonov正则化方法后，可以有效提高数字图像相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38600341

  1. 基于计算图的移动通信网络物联网业务覆盖优化算法及实现

  2. 面向物联网高密度、大连接和差异性服务质量的移动通信网络优化具有重要的研究意义。在此条件下，移动通信网络优化是一种多参数的、针对高计算成本函数的复杂优化问题，基于计算图的移动通信网络覆盖质量评估的计算方式，为运算的并行化提供依据，进而基于计算图获得了覆盖质量指标的梯度计算方式，利用基于反向传播获取的梯度信息指导基站天线工作参数的优化，并引入动量法加速了优化问题的收敛速度。仿真结果表明，本算法适用于移动通信网络的覆盖优化计算。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38686231

  1. 浅谈pytorch grad_fn以及权重梯度不更新的问题

  2. 前提：我训练的是二分类网络，使用语言为pytorch Varibale包含三个属性： data：存储了Tensor，是本体的数据 grad：保存了data的梯度，本事是个Variable而非Tensor，与data形状一致 grad_fn：指向Function对象，用于反向传播的梯度计算之用 在构建网络时，刚开始的错误为：没有可以grad_fn属性的变量。 百度后得知要对需要进行迭代更新的变量设置requires_grad=True ，操作如下： train_pred = Variable(t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38699551

  1. Tensorflow之梯度裁剪的实现示例

  2. tensorflow中的梯度计算和更新 为了解决深度学习中常见的梯度消失（gradient explosion）和梯度爆炸（gradients vanishing）问题，tensorflow中所有的优化器tf.train.xxxOptimizer都有两个方法： compute_gradients apply_gradients compute_gradients 对于compute_gradients方法，计算var_list中参数的梯度，使得loss变小。默认情况下，var_lis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38752897
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