【GAN】基础GAN代码解析基础GAN代码解析运⾏教程使⽤Tensorflow 1.14.0版本可以直接运⾏。若Mnist数据集因为⽹络原因下载不下来，可以通过以下链接下载压缩包，解压到项⽬根⽬录即可。训练过程会创建两个⽂件夹，⼀个【out】⽬录，存放着⽣成的图⽚，⼀个是【mnist_gan】⽬录，存放着保存着的权重⽂件。代码中GAN⽹络结构：⽹络没有采⽤卷积神经⽹络的结构，就是最最基础的神经⽹络...

PyTorch分布式训练详解教程scatter,gatherisend,irecvall_。。。PyTorch分布式训练详解教程 scatter, gather & isend, irecv &all_reduce & DDP本⽂将从零⼊⼿，简单介绍如何使⽤PyTorch中的多种⽅法进⾏分布式训练。具体⽽⾔，我们将使⽤四种⽅法，分别是: (1)scatter, gatter...

pytorch中ad（）函数的⽤法说明我们在⽤神经⽹络求解PDE时，经常要⽤到输出值对输⼊变量（不是Weights和Biases）求导；在训练WGAN-GP 时，也会⽤到⽹络对输⼊变量的求导。以上两种需求，均可以⽤pytorch 中的ad() 函数实现。ad(outputs, inputs, grad_outputs=None, r...

svrg算法的python代码    SVRG（Stochastic Variance Reduced Gradient）算法是一种用于优化问题的随机优化算法，它通过减小随机梯度的方差来加速收敛速度。下面是一个简单的SVRG算法的Python代码示例：    python.    import numpy as np.  &nb...

numpy最详细教程使⽤Pytorch搭建模型的步骤  本来是只⽤Tenorflow的，但是因为TF有些Numpy特性并不⽀持，⽐如对数组使⽤列表进⾏切⽚，所以只能转战Pytorch 了（pytorch是⽀持的）。还好Pytorch⽐较容易上⼿，⼏乎完美复制了Numpy的特性（但还有⼀些特性不⽀持），怪不得热度上升得这么快。1  模型定义  和TF很像，Pytorch...

pytorch常用函数手册* torch  * torch.from_numpy  * sor  * torch.rand  * torch.device* Autograd  * torch.autograd.Function  * torch.autograd.Variable* Neural Network&nbs...

matlab梯度下降法拟合曲线    梯度下降法是一种优秀的曲线拟合算法，它可以在各种数据集和曲线拟合问题中得到广泛应用。在Matlab中，梯度下降法通过最小化损失函数实现曲线拟合。本文将介绍Matlab梯度下降法拟合曲线的实现步骤。    1. 数据预处理    在使用梯度下降法拟合曲线之前，需要对数据进行预处理。首先，将数据分为两组：...

MATLAB绘制等⾼线和梯度场1 clear;clc;close all2 [X,Y] = meshgrid(-2:.2:2);        % 产⽣⽹格数据X和Y3 Z = X.*exp(-X.^2 - Y.^2);        % 计算⽹格点处曲⾯上的Z值4 [DX,DY] = gradient(Z,0.2,...

第二讲 函数的等高线、梯度线及有关的作图问题——鲨鱼袭击目标的前进途径等高线和梯度线有广泛的实际应用，例如在地理学中绘制地貌图，在气象学中绘制气象图等等.本实验通过鲨鱼袭击目标这一例子介绍二元函数的等高线和梯度线的绘制，最后介绍用等高线来做一元隐函数的图形及微分方程的积分曲线.2.1 等高线的绘制二元函数在空间表示的是一张曲面，这个曲面与平面的交线在面上的投影曲线称为函数的一条等高线，我们可以用M...

（整理）matlab命令.将excel数据导⼊直接将下⾯三句话导⼊[filename, pathname]= uigetfile('*.xls'); %寻源⽂件file=[pathname filename]; %赋名x=xlsread(file); %格式转换为矩阵之后就⽤x来代表导⼊的这个矩阵。如excel ⾥输⼊了 1 2 34 5 6如下命令x(1,:)ans =1 2 3Matlab提...

matlab等高线梯度Matlab是一种常用的科学计算软件，它提供了丰富的工具箱和函数，用于解决各种数学和工程问题。其中，高线梯度是Matlab中一个重要的功能，它可以帮助我们分析和可视化数据中的梯度信息。本文将围绕这一主题展开，介绍高线梯度在Matlab中的应用和使用方法。高线梯度是指在二维或三维数据中计算梯度值，并以等高线的形式展示出来。在Matlab中，我们可以使用`contour`函数来实...

halcon——缺陷检测常⽤⽅法总结（光度⽴体）引⾔机器视觉中缺陷检测分为⼀下⼏种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度⽴体特征训练测量拟合频域+空间域结合：深度学习前⼀篇总结了频域与空间域的结合使⽤，本篇就光度⽴体的缺陷检测做⼀个总结。光度⽴体在⼯业领域，表⾯检测是⼀个⾮常⼴泛的应⽤领域。在halcon中，使⽤增强的光度⽴体视觉⽅法，三维表⾯检测被加强。利⽤阴影可⽅便快速的检测物体表⾯的...

脉冲序列简称飞利浦西门子GE快速自旋回波TSETSETSEFSE快速场回波FFEFFEFISPGRASS快速反转恢复TIRTIRTIRIR自旋-平面回波成像SE-EPISE-EPISE-EPISE-EPI自旋回波SESESESE梯度-平面回波成像GRE-EPIFFE-EPIFISP-EPIGRASS-EPI三维-相干梯度回波3D-FFE3D-FFE3D-FISP3D-GRASS扰相梯度回波SPGR...

梯度 傅里叶变换梯度和傅里叶变换是数学和信号处理领域中重要的概念和工具。梯度是用来描述函数在某一点上变化最快的方向以及变化速度的向量。傅里叶变换则是将一个函数分解为一系列不同频率的正弦和余弦函数的线性组合。下面将分别介绍梯度和傅里叶变换的概念、原理、应用以及它们之间的关系。一、梯度的概念和原理在数学中，函数的梯度是一个向量，它由函数的偏导数组成。对于函数f(x, y)，它的梯度可以表示为grad(...

对数梯度运算公式Log gradient calculation refers to the process of determining the rate of change of the logarithmic function with respect to the input variable. This process is essential in many fields of mat...

幂函数求导公式表偏导数公式大全24个    偏导数是多元函数微分学中的重要概念，用于描述函数在特定方向上的变化率。在实际问题中，偏导数常常被用于求解最优化、梯度下降等问题。下面是24个常用的偏导数公式，每个公式都有它们的特定应用场景。1. 常数偏导数公式：对于常数函数f(x)=c，其偏导数为0，即f/x = 0。2. 幂函数偏导数公式：对于幂函数f(x)=x^n，其中n为常数，...

stablediffusion常用的微调方式Stable Diffusion 常用的微调方式Stable Diffusion 是一种用于图像增强和风格迁移的神经网络方法。在使用 Stable Diffusion 进行模型微调时，以下是一些常用的微调方式：1. 数据集扩充（Data Augmentation）weight的几种形式数据集扩充是一种常见的微调方式，通过对原始训练数据进行变换和扩充，增加...

Sobel算子通俗易懂python是做什么的通俗易懂的1. 引言Sobel算子是一种常用的图像边缘检测算法，它可以帮助我们到图像中的边缘信息。在计算机视觉和图像处理领域，边缘检测是一个非常重要的任务，它可以用于目标检测、图像分割、特征提取等应用。本文将介绍Sobel算子的原理、步骤以及如何使用Python实现Sobel算子进行边缘检测。2. Sobel算子原理Sobel算子是一种基于离散微分操作...

机器学习深度学习个⼈进阶⽇志-基于Tensorflow的“作诗机器⼈”完整版今天完成Tensorflow的第⼆个项⽬学习与实战——“作诗机器⼈”，也就是能够⾃动⽣成古诗，并且可以⽣成藏头诗，感觉⽐较有意思。其基本原理就是我上⼀篇博客中的“基于RNN的语⾔模型”，这个项⽬相当于是对这个模型的实战。⾸先介绍实验平台和数据。实验平台：tensorflow 0.12python 3.5数据集可以从上⾯提供...

梯度的计算和求导公式的联系和区别方向导数是在函数定义域的内点对某一方向求导得到的导数，一般为二元函数和三元函数的方向导数。方向导数可分为沿直线方向和沿曲线方向的方向导数。梯度的本意是一个向量（矢量），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）。方向导数本质上研究的是函数在某点处沿某特定方向上的变化率问题，梯度反映...

markdown 梯度符号# Markdown梯度符号## 什么是Markdown梯度符号？Markdown梯度符号是一种用于美化文本的特殊符号，它可以将文本渐变成不同颜或透明度的效果。在Markdown语法中，梯度符号是一种特殊的语法格式，可以通过简单的语法格式实现。## 如何使用Markdown梯度符号？使用Markdown梯度符号需要掌握以下几个方面：### 1. 梯度颜在使用梯度符号之...

使⽤ceres进⾏曲线拟合本⽂⾸先通过下⾯的公式⽣成⼀系列的数据。然后构造如下所⽰的最⼩⼆乘问题：下⾯来看⼀下如何使⽤ceres对该问题进⾏优化吧！#include <iostream>#include <ceres/ceres.h>#include <glog/logging.h>#include<chrono>#include <math....

pytorch学习笔记（七）：pytorchhook和关于pytorchbackward过程的理解⽔平有限，如有错误，请不吝指正，谢谢！pytorch 的 hook 机制在看pytorch官⽅⽂档的时候，发现在nn.Module部分和Variable部分均有hook的⾝影。感到很神奇，因为在使⽤tensorflow的时候没有碰到过这个词。所以打算⼀探究竟。Variable 的 hookregist...

Pytorch学习记录（五）：反向传播+基于梯度的优化器（SGD，Adagrad,RMSp。。。反向传播算法链式法则求偏导反向传播Sigmoid函数举例def sgd_update(parameters, lr):for param in parameters:param.data = param.data - lr * ad.data详细代码：import numpy as np...

Python神经⽹络编程（⼆）之更新神经⽹络权重那么我们接着上节开始讲更新权重、权重⽰例以及神经⽹路的准备布局。1.14我们实际上是如何更新权重的。（⼀）以简单的3层，每层3个节点的神经⽹络为例。最后的输出是这样的。作者提出了⼀个问题：如何调整第⼀个节点和隐藏层第⼆个节点的之间链路的权重，以使得输出层第三个节点的输出增加0.5呢？太难了这式⼦，尝试换⼀种说法：⾸先是拥抱悲观主义，训练数据不⾜/有错...

Transformer解读和实战Transformer解读和实战背景循环神经⽹络(RNN)，LSTM，GRU等循环结构的神经⽹络已经在NLP应⽤任务中取得了卓越的表现，循环模型通常沿输⼊和输出序列的符号位置考虑计算，产⽣对应位置的隐藏状态ht，ht是前⼀状态ht-1和位置t的函数，这种顺序序列特性使得⽹络⽆法进⾏并⾏计算，对于较长的输⼊序列⽽⾔，其弊端就更加明显。Transformer是第⼀个完全...

LightGBM算法详解（教你⼀⽂掌握LightGBM所有知识点）LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是⼀款基于决策树算法的分布式梯度提升框架。为了满⾜⼯业界缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要是两点：减⼩数据对内存的使⽤，保证单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能地⽤上更多的数据；减⼩通信的代价，提升多机并⾏时的效率，实现在计算上的线...

【超详细】一文带你了解RNN家族知识点BERT虽好，不要忘记老朋友RNN呀写在前面CNN（Convolution Neural Network） 和 RNN（Recurrent Neural Network）是当下 Deep Learning 应用领域中主流的两大结构。前篇文章中我们介绍了 CNN，本篇开始我们聊聊 RNN。RNN 跟 CNN 历史相似之处在于，都是上个世纪提出来的概念。但是由于当...

pytorch中Schedule与warmup_steps的⽤法说明1. lr_scheduler相关lr_scheduler = WarmupLinearSchedule(optimizer, warmup_steps=args.warmup_steps, t_total=num_train_optimization_steps)其中args.warmup_steps可以认为是耐⼼系数sched...

html图⽚⼗字形，在CSS中创建⼗字形您可以使⽤只有伪元素的⽅式来实现：#cross {width: 100px;height: 100px;position: relative;}#cross:before, #cross:after {content: "";position: absolute;z-index: -1;background: #d00;}#cross:before {lef...