说明:最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失...
说明:共轭梯度法(Conjugate Gradient)是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各...
说明:此代码包括牛顿法和梯度下降法的实现过程,最优化以及算法中常见的问题解决方式。
说明:在为分割使用分水岭变换之前,通常使用梯度幅度来预处理图像。
说明:应用背景 梯度矢量流主动轮廓模型在图像分割领域风靡一时,在整个21世纪的头15年风头一时无两,至今在在TIP等顶级国际期刊仍然有论文发表。本文提出他的一个改进,主要动机是解决无限长深度凹陷问题等。 关键技术 ADF作为GVF的一个改进,主要是引入了几个机制,包括退化最小曲面扩散机制,无穷范...