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为什么梯度的负方向是梯度下降最快的方向
文章目录 梯度与导数的关系梯度下降算法梯度方向是上升方向一阶泰勒展开式与负梯度 梯度与导数的关系
梯度方向指向数值增长最快的方向，大小为变化率。通过这个性质也说明梯度是有方向和大小的矢量。通过梯度的定义我们发现，梯度的求解其实就是求函数偏…
数字图像处理 基于matlab、opencv计算图像的梯度方向和梯度幅值
一、图像的梯度
1、简述 图像可以被视为标量场（即二维函数）。 通过微分将标量场转换为矢量场。 梯度是一个向量，描述了在x或y方向上移动时，图像变化的速度。我们使用导数来回答这样的问题，图像梯度的大小告诉图像变化的速度，而梯度的方向告诉图像变化最…
梯度方向直方图Histogram of Oriented Gradients (HOG)
在学习HOG特征的时候，发现一片英文文章讲得浅显易懂。因此翻译在这里学习。(文中的图片均来自翻译原文)
原文链接：Histogram of Oriented Gradients
什么是特征描述子
特征描述子一张图片或者一个图片块的一种表示，通过提取有用信息并扔掉…
为什么梯度方向一定是函数增大的方向
全微分的定义 如果函数在区域D内各点处都可微分，那么称这个函数在D内可微分。 以上就是为了解释一下为啥 f ( x Δ x , y Δ y ) − f ( x , y ) f x ′ f(x\Delta x, y\Delta y)-f(x, y)f_{x}^{} f(xΔx,yΔy)−f(x,y)fx′△x f y ′ f_{y}^{} fy′△y …
为什么沿梯度方向，函数变化最快？？？
很多时候，我们时间有限，对一些知识只能不求甚解，但这这些不求甚解的知识又会很困扰我们，总想着原理是啥，为啥这样做。就比如我们学梯度下降时，都知道梯度下降是机器学习、深度学习的核心优化算法࿰…
机器学习算法篇：从为什么梯度方向是函数变化率最快方向详谈梯度下降算法
前言：若需获取本文全部的手书版原稿资料，扫码关注公众号，回复: 梯度下降法 即可获取。
原创不易，转载请告知并注明出处！扫码关注公众号【机器学习与自然语言处理】，定期发布知识图谱，自然语言处…
⚡可行梯度方向法⚡（Feasible Gradient Direction Method ，FGDM）
⚡最近很烦⚡ 有一阵子没更新了，感觉整个暑假被忽悠了，六月份找Boss指明了一个Direction，然后整个暑假都在忙于补充Proposal相关的Knowledge，但是，被忽悠局局长Boss给忽悠了（谁人能明白其中的难受ÿ…
梯度方向为何变化率最大
梯度(本质上是一个向量）是机器学习里面的重要基础，借助梯度下降才能最小化损失函数，逐步更新网络参数，得到最佳的函数表示。梯度方向的变化率最大，沿着梯度的反方向，可以最大效率的降低损失函数。在对梯度的…
梯度下降算法过程及为什么负梯度方向是下降最快方向(附代码)
对于梯度下降算法我们熟知的一个例子就是下山问题，当我们位于山的某一点处，沿着当前位置寻找山坡最陡方向以一定步长进行移动，直到走到山脚。那么这个过程具体是怎么做到的？为什么说负梯度方向是下降最快方向呢？
首先…
微积分：如何理解方向导数与梯度？
文章目录 前言方向导数梯度方向导数公式的证明 前言
前文介绍了多元函数微分的实质，接下来介绍多元函数中的方向导数与梯度，以二元函数为例
方向导数
方向导数的实质：自变量沿着xoy平面上的某个方向变化时，f的变化率࿰…
Opencv中计算梯度、梯度幅值以及梯度方向的相关函数
在进行图像处理中，经常会计算图像的梯度、梯度幅值以及梯度等，对于不太了解opencv的，可能会自己写计算梯度、梯度幅值和梯度方向的函数，其实这些工作OpenCV都已经为我们做了。下面来看看Opencv中的相关函数： 1…
梯度方向，梯度下降法，牛顿法
梯度、等高线切线、方向导数 一、直观理解梯度方向与等高线的切线方向垂直 二、方向导数梯度是函数上升的方向，且在该方向上的方向导数最大 三、从泰勒级数展开来看四、牛顿法五、梯度下降与牛顿法的区别 一、直观理解
梯度方向与等高线的切线方向垂直 假设一函数为…
函数的梯度方向和切线方向_导数、方向导数与梯度
导数，方向导数，切线、梯度是从高中就开始接触的概念，然而对这几个概念的认识不清，困惑了我很长时间，下面我将以图文并茂的形式，对这几个概念做详细的解释。 1， 导数 定义：设函数y=f(x)在点x0的某个邻域内有定义，当自变量x在x0处有增量Δx，(x0+Δx)也在该邻域内时，相…
梯度方向与等高线方向垂直的理解
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步
1.前言
在讲解梯度下降算法时，经常可以看到下面这张图(图片来自Wiki百科): 这张图后面一般都会再接一句，梯度…
为什么梯度方向一定是函数增大的方向？
前言 今年是很幸运的一年，准备了大半年的研究生终于考上了！但问题随着就来了，我选择的导师方向是深度学习有关的，我从前觉得这个东西十分的高大上，一直敬而远之，没想到今天自己也要参与进来成为它的从业者&…
为什么梯度是上升方向，梯度下降要取负？
讨论 这个问题是很容易忽略，也就一个负号的问题，大多是记下来，但是确实也一个搞不懂的问题。
方向导数 简单说明方向导数，毕竟梯度与方向导数是有关系的。 上图 l l l 对 x x x, y y y的偏导，分别在 x x x和 y y…
深入浅出理解HOG特征---梯度方向直方图
梯度方向直方图 原文路径：https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 最近在搞车牌识别的时候，训练样本去识别车牌的时候用到HOG特征。国外一篇文章让我受益良多
什么是特征描述符？ 特征描述符是指通过提取有用的信息并…
函数的梯度方向和切线方向_方向导数和梯度是什么？
原标题：方向导数和梯度是什么？ 为什么梯度的方向是函数在该点的方向导数最大的方向，梯度的模是最大方向导数的值？大家在看复习全书时，有认真想过这个问题吗？小编在本文以二元函数为例详细讲解方向导数和梯度，并试图以尽可能通俗地语言回答上述问题。 1.梯度 首先看看二…
机器学习--什么是梯度？为什么梯度方向就是函数上升最快的方向？本文将给你解惑
本打算把梯度放在神经网络来讲，学习机器学习实战时发现用到梯度下降最优算法，所以就把这个知识点深入讲一下，等后面实战到神经网络时，直接复制这里的，这次讲解会深入讲解，简明易懂是目的，虽然网…
如何理解梯度方向是增长最快的方向
前言：
最近在看关于机器学习的书，里面提到了梯度下降算法，里面提到了梯度方向是增长最快的方向，虽然说很早之前就知道了这个概念，但是一直也没有仔细想过为什么，今天突然想弄懂这个问题，所以有…