图像梯度

强化学习–值函数近似和策略梯度 文章目录 强化学习--值函数近似和策略梯度 1. 值函数近似 1.1 线性函数近似 1.1.1 状态价值函数近似 1.1.2 动作价值函数近似 1.2 深度神经网络近似 2. 策略梯度 声明 参考资料 前两节内容都是强化学习的一些基础理论 ，只能解决一些中小规模的问题，实际情况下很多价值函数需要一张大表来存储，获取某一状态或动作价值的时候通常需要一个查表操作，这对于某些状态或动作空间很大的问题几乎无法求解，而许多实际问题拥有大量状态或动作，甚至是连续的状态和动作。那么，如何解决实际问题呢？主要有两种方法：值函数近似和策略梯度。 1. 值函数近似 强化学习可以用来解决大规模问题，例如西洋双陆棋（Backgammon）有 1 0 20 10^{20} 1 0 2 0 个状态空间，围棋AlphaGo有 1 0 170 10^{170} 1 0 1 7 0 状态空间，机器人控制以及无人机控制需要的是一个连续状态空间。如何才能将强化学习应用到这类大规模的问题中，进而进行预测和控制呢？ （1）使用值函数近似的解决思路可以是这样的： ①、通过函数近似来估计实际的价值函数： v ^ ( s , ω ) ≈ v π ( s ) \hat v(s,\omega ) \approx {v_\pi }(s) v ^ ( s , ω ) ≈ v π ​ ( s ) q ^ (

背景 这次主要介绍次梯度(subgradient)和近端梯度下降（Proximal gradient descent）算法我们以L1正则化求解为例 次梯度 对于任一个损失函数，将其简化写为： L ( w , λ ) = f ( w ) + λ ∣ w ∣ L(w, \lambda) = f(w) + \lambda|w| L ( w , λ ) = f ( w ) + λ ∣ w ∣ 对于第一项求导 g w ( w , λ ) = ∂ f ( w ) ∂ w g_w(w, \lambda) = \frac{\partial f(w)}{\partial w} g w ​ ( w , λ ) = ∂ w ∂ f ( w ) ​ 第二项求导，由于在 w > 0 w>0 w > 0 时梯度为 λ \lambda λ , 在 w < 0 w<0 w < 0 时梯度为 − λ -\lambda − λ , 其中 w = 0 w=0 w = 0 时我们采用次梯度 为 λ ⋅ s g n ( w ) \lambda\cdot sgn(w) λ ⋅ s g n ( w ) 对于整个损失函数次梯度为 ▽ w L = g w ( w , λ ) + λ ⋅ s n g ( w ) \triangledown_w L = g_w(w, \lambda) + \lambda \cdot sng(w) ▽

秒懂机器学习---机器学习无法逃避的梯度下降法 一、总结 一句话总结： 梯度下降法有其缺陷，但是可以和其它算法配合使用，比如模拟退火等。 1、导数的几何意义是什么？ 斜率：导数又叫微分，是图像的斜率。 2、复合函数（比如z=f[u(x,y),v(x,y)]）的偏导数的链式求导法则是怎样的？ δz/δx=(δz/δu)*(δu/δx)+(δz/δv)*(δv/δx) 3、偏导数的几何意义是什么？ 曲面无数条切线中的一条：多远看书表示的是高维空间中的曲面。而曲面上的每一点都有无穷多条切线，而求偏导数就是选择其中的一条切线。 4、梯度的定义是什么？ 某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值：（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）） 单变量中表示导数或斜率：在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。 5、梯度是向量还是标量？ 向量 6、多元函数中的梯度分别为什么？ 偏导数：一个n元函数f关于n个变量的偏导数 三元函数f的梯度为(fx,fy,fz)，二元函数f的梯度为(fx,fy），一元函数f的梯度为fx 要明确梯度是一个向量，是一个n元函数f关于n个变量的偏导数，比如三元函数f的梯度为(fx,fy,fz)，二元函数f的梯度为

目标 在本章中，我们将学习： 查找图像梯度，边缘等 我们将看到以下函数： cv.Sobel ()， cv.Scharr ()， cv.Laplacian ()等 理论 OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。 1. Sobel 和 Scharr 算子 Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算，因此它更抗噪声。逆可以指定要采用的导数方向，垂直或水平（分别通过参数yorder和xorder）。逆还可以通过参数ksize指定内核的大小。如果 ksize = -1 ，则使用3x3 Scharr滤波器，比3x3 Sobel滤波器具有更好的结果。请参阅文档以了解所使用的内核。 2. Laplacian 算子 它计算了由关系$Delta src = frac{partial ^2{src}}{partial x^2} frac{partial ^2{src}}{partial y^2}$给出的图像的拉普拉斯图,它是每一阶导数通过Sobel算子计算。如果 ksize = 1 ,然后使用以下内核用于过滤: $$kernel = begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \ 1 & -4 & 1 \ 0 & 1 & 0 end{bmatrix}$$ 代码 下面的代码显示了单个图表中的所有算子。所有内核都是

一直以来都以为自己对一些算法已经理解了，直到最近才发现，梯度下降都理解的不好。 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归，先化一个为一个特征θ 1 ，θ 0 为偏置项，最后列出的误差函数如下图所示： 手动求解 目标是优化J(θ1)，得到其最小化，下图中的×为y (i) ，下面给出TrainSet，{(1,1),(2,2),(3,3)}通过手动寻找来找到最优解，由图可见当θ1取1时， 与y (i) 完全重合，J(θ1) = 0 下面是θ1的取值与对应的J(θ1)变化情况 由此可见，最优解即为0，现在来看通过梯度下降法来自动找到最优解，对于上述待优化问题，下图给出其三维图像，可见要找到最优解，就要不断向下探索，使得J(θ)最小即可。 2 梯度下降的几何形式 下图为梯度下降的目的，找到J（θ）的最小值。 其实，J(θ)的真正图形是类似下面这样的，因为其是一个凸函数，只有一个全局最优解，所以不必担心像上图一样找到局部最优解 直到了要找到图形中的最小值之后，下面介绍自动求解最小值的办法，这就是梯度下降法 对参数向量θ中的每个分量θ j ，迭代减去速率因子a* (dJ(θ)/dθ j )即可，后边一项为J(θ)关于θ j 的偏导数 3 梯度下降的原理 导数的概念 由公式可见，对点x 0 的导数反映了函数在点x 0 处的瞬时变化速率，或者叫在点x 0 处的斜度。推广到多维函数中，就有了梯度的概念

《Weakly-Supervised Convolutional Neural Networks for Multimodal Image Registration》 摘要 ：在多模态图像配准的监督学习中，最基本的挑战之一是体素级空间对应的基值的缺乏。本工作描述了一种从包含在解剖标签中的高级对应信息中推断体素级变换的方法。我们认为，这种标签获取对比体素对应关系是比通过参考图像集更可靠和实用方式。典型的感兴趣的解剖标签可能包括实体器官、血管、导管、结构边界和其他指定的特别标志。提出的端到端卷积神经网络方法旨在训练过程中对单个图像对的多个标记对应结构进行对齐从而预测位移场，而仅使用未标记的图像对作为网络输入进行推理。我们强调了该策略的通用性，使用不同类型的解剖标签用于训练，这些标签不需要在所有训练图像对上可辨别。在推断，得到的三维可形变图像配准算法实时运行，是全自动的，不需要任何解剖标签或初始化。比较了几种网络结构变体，以配准来自前列腺癌患者的T2-weight磁共振图像和3D经直肠超声图像。在交叉验证实验中，来自76名患者的108对多模态图像经过高质量的解剖标签测试，得到的标记中心的目标配准误差中值为3.6 mm，前列腺的Dice中值为0.87。 关键字 ：医学图像配准;图像引导介入;卷积神经网络;弱监督学习;前列腺癌。 1、引言

【PyTorch深度学习60分钟快速入门 】Part1：PyTorch是什么？来源：https://www.cnblogs.com/leejack/p/8370634.html import torch import numpy as np #用于替代NumPy（torch对象叫张量，带前缀和括号，并用逗号分隔，numpy对象叫数组，用空格分隔），#torch可以使用GPU的计算力,一种深度学习研究平台，可以提供最大的灵活性和速度 x = torch.Tensor(5, 3) #创建一个5x3且未初始化的矩阵,如果将首字母大写的Tensor改成小写tensor，会报错 #print(x) x = torch.rand(5, 3)#创建一个随机初始化的矩阵rand表示0~1之间均匀分布的随机数 #print(x) #print(x.size()) y = torch.rand(5, 3) #print(x + y) #print(torch.add(x, y)) result = torch.Tensor(5, 3) #print(result) torch.add(x, y, out=result) #print(result) y.add_(x) #原地替换，任何原地改变张量值的操作后缀都是固定的_，例如：x.copy_(y)、x.t_()，都将原地改变x的值。 #print(y

文章目录 一、WGAN原理 第一部分：原始GAN究竟出了什么问题？ 第一种原始GAN形式的问题 第二种原始GAN形式的问题 第三部分：Wasserstein距离的优越性质 第四部分：从Wasserstein距离到WGAN WGAN，全称是Wasserstein GAN。 【paper】： https://arxiv.org/abs/1701.07875 【GitHub】： 参考资料： 原理： 1、 令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 2、 李弘毅GAN网络MOOC 代码解读： 【1】WGAN-GP代码及注释 https://blog.csdn.net/qq_20943513/article/details/73129308 【2】包括了DCGAN，LSAGN，WGAN，以及WGAN-GP的代码 https://blog.csdn.net/Diana_Z/article/details/87184465 【3】WGAN代码解读及实验总结 https://blog.csdn.net/CLOUD_J/article/details/94392474 一、WGAN原理 自从2014年Ian Goodfellow提出以来， GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题 。从那时起，很多论文都在尝试解决，但是效果不尽人意

OpenCV HOGDescriptor 参数图解 原文链接 一、理论 1、 HOG特征描述子的定义 ： locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids，即局部归一化的梯度方向直方图， 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 2、本质： Histogram of Oriented Gradient descriptors provide a dense overlapping description of image regions ，即 统计图像局部区域的梯度方向信息来作为该局部图像区域的表征。 3、OpenCV中的HOG算法来源： Histograms of Oriented Gradients for Human Detection , CVPR 2005。详细的算法可以参考这个文章。这里是 英文 和 中文 的介绍。 4、 检测窗口Win、块Block、单元格Cell的基本信息 (1)大小： A、检测窗口：WinSize=128*64像素，在图像中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是) B、块：BlockSize=16*16像素，在检测窗口中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是) C、单元格：CellSize=8*8像素

本节学习找到图像的梯度和边界。只要用到的函数为: cv2.Sobel(), cv2.Scharr(), cv2.Laplacian() 1. Laplacian 和 Sobel的对比 import cv2from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('dave.png',0)#Laplcatician 导数计算图像的拉普拉斯变换，其中每个导数都使用Sobel导数laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)/**sobel 是高斯平滑加微分的联合运算，对噪声有较强的抵抗能力。可以指定倒数方向（垂直和水平）。如果ksize=-1, 则是3*3的Scharr滤波器，其结果优于3*3的sobel滤波器。**/sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1,0, ksize=5) #5*5的ksizesobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0,1, ksize=5)plt.subplot(2,2,1), plt.imshow(img,cmap='gray')plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(2,2,2), plt.imshow