HOG特征能够很好地反映人体或汽车的轮廓，而且对整体光照、亮度等不敏感。现在比较流行HOG和SVM组合使用，在行人检测、车辆检测、跟踪方面有比较广泛的运用。因此两者结合之后，在检测方面具有良好的性能和鲁棒性。

学习统计学你会学到很多关于基于梯度的方法，但是不久前我读了Uber AI的人写的一篇非常有趣的文章，他表明在解决Atari游戏时，简单的遗传算法与最复杂的基于梯度的RL方法是挺有竞争力的。首先，对于那些还不知道的人，神经进化描述了进化和遗传算法在训练神经网

文章迁移说明：此文已由lightinglei于2019-02-18发布，是本人的另外一个账号，现同步迁移至本账号。假设真实值为y取值为0或1,0代表不会消费，1代表会消费；如果我们能与预测值f无限接近这真实值y的一组w和b，那就可以进行判断了，如何判断两者

为了解决梯度爆炸的问题，Thomas Mikolov首先引入了一个简单的启发式解决方案，当梯度爆炸时，将梯度裁剪为一个小数值。也就是说，当它们达到某个阈值时，就会被重新设置为一个小数值.那梯度消失/爆炸问题仅是RNN才会出现的问题吗？　　　　2、靠近输入层

深度学习中有众多有效的优化函数，比如应用最广泛的SGD，Adam等等，而它们有什么区别，各有什么特征呢？下面就来详细解读一下。所谓的梯度下降方法是无约束条件中最常用的方法。使用学习率计划：尝试在训练期间调整学习率。但是这里面的学习速率更新规则，以及阈值都是

机器学习的优化步骤，目前都是一阶方法主导。无论是SGD还是Adam，此类优化算法在都是计算损失函数的一阶导数——梯度，然后按照某种规定的方式让权重随梯度下滑方向迭代。其实二阶梯度会有更好的特性，因为它是计算梯度的导数，能够更快地找到最合适的下降方向和速度。

一：快速教程、Python简易实现以及对学习率的探讨

plt.plot # 红色星形的点。W = tf.Variable # 初始化 Weight. b = tf.Variable # 初始化 Bias. y = W * x_data + b

有所更改，参数不求完备，但求实用。const string window_name1 = "Edge map : Canny default ";const string window_name2 = "Edge map :

using namespace cv;using namespace std;Mat gray, binary;cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);threshold(gray, binary, 0, 255, THRE

一个很自然的方法是多加一些特征 或者在你的神经网络里加一些隐藏的单元等等 所以最后你会变成一个像左边的图。也许这相当于m等于1000 这给你更多的信心去花时间在添加基础设施来改进算法 而不是用多于一千条数据来建模 会更加有效果。小批量梯度下降。特别是小批量

**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小，并且此时的参数值就是最佳参数值。通过不断地调整\和\是函数\取得最小值。梯度下降就是使J不断通过导数下降的一种算法\\(a\)是学习率，也就是梯度下降的效率。如果学习效率过小，

学习机器学习时作为基础概念。梯度下降在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法

BGD批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本 Mold 一直在更新。而SGD算法是从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了。

你能解释一下VGGNet和ResNet的区别吗?这是人工智能和机器学习领域的一个常见面试问题。虽然答案可以在网上找到，但一直还没能找到一个简明扼要的答案。我们将从什么是VGGNet开始，然后看看VGGNet遇到了什么问题，以及ResNet如何解决它。VGG

单机程序是指启动和运行都在一台机器的一个进程中完成，因为没有网络开销，非常适合参数不多、计算量小的模型。步骤，创建单机数据流图，创建并运行单机会话。PS-worker是一种经典的分布式架构，它在大规模分布式机器学习和深度学习中有广泛的应用，tensorFl

梯度下降法是目前最常用的优化算法之一，也是目前最常用的神经网络优化方法。同时，每个最先进的深度学习库都包含各种优化梯度下降算法的实现。但大多数都是针对单个节点的训练——假设训练发生在单个GPU/CPU上。随着神经网络规模的日益增大，一些分布式和并行的训练算

梯度交换是现代多机训练常用的通讯方式。长期以来，人们认为梯度是可以安全共享的，即训练数据不会因梯度交换而泄漏。但是 MIT 的一项研究表明，隐私的训练数据可以通过共享的梯度来获取。实验结果表明，他们的攻击比以前的方法要强大得多，在各种数据集和任务上，DLG

是膨胀图与腐蚀图之差，可以用来保留物体的边缘轮廓。是原图与开运算的结果图之差,为了突出比原图轮廓周围的区域更明亮的区域。可以用来分离比临近点暗一些的斑块，效果图有着非常完美的轮廓

在多元函数微分学中，我们都接触过梯度的概念。这是百度百科给出的解释。以二元函数f(x,y)为例。fx, fy分别表示f对x，y的偏导数。不难理解，对于损失函数，其梯度的方向指向误差增加最快的方向，大小为该点误差的增加率。因此，要找到损失最小的点，也就是找到