Smooth function

最新推荐文章于 2020-08-27 17:43:23 发布
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分类专栏： Numerical Analysis
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013152895/article/details/44450849
本文汇集了多个关于平滑函数的精选视频，通过直观的视觉演示帮助理解平滑函数的概念及其应用。

https://www.youtube.com/watch?v=nUSdiKTLMJc


https://www.youtube.com/watch?v=shKQm7cOdOM


https://www.youtube.com/watch?v=F8s8N8KtHU0


Here is some video for smooth function


函数的 smoothness 和 convexity
Lyn_S的博客
08-14 2396
本文讲解一下函数 smoothness 和 convexity 的基本定义，等价定义，和性质。
c++ 实现matlab smooth 函数
11-12
c++平滑一维数组数据，原理与Matlab smooth函数
光滑函数（smooth function）
天天向上的专栏
04-11 1万+
经常在数学相关的文献中看到 smooth function 这个名词，因此决定查查这个光滑函数到底是什么。 光滑函数就是无穷可导的函数。 原来定义这么简单啊。 ...
Smooth Function
虚无缥缈
11-01 2532
http://mathworld.wolfram.com/SmoothFunction.html Smooth Function A smooth function is a function that has continuous derivatives up to some desired order over some do
matlab的smooth()函数c++实现
03-15
matlab的smooth（）函数用c++实现，经过测试结果相同。
Low-Rank Matrix Recovery based on Smooth Function Approximation
02-07
### 低秩矩阵恢复基于平滑函数逼近的关键知识点 #### 一、研究背景与动机 在数据科学领域，特别是机器学习、神经网络、计算机视觉等多个领域中，通过矩阵分析来学习内在的数据结构变得越来越重要。...
Low-rank matrix recovery via smooth rank function and its application in image restoration
02-07
Low-rank matrix recovery via smooth rank function and its application in image restoration
论文研究-Determining the viability domain for a class of hybrid systems on a region with piecewise smooth boundary.pdf
08-16
混杂系统是实际系统中一类重要的模型，具有广泛的应用领域，例如制造业、空中交通管理系统、机器人技术等。混杂系统的研究涉及多个学科领域，包括系统控制、优化、非光滑分析等。 在混杂系统的研究中，"生存域"是一...
smoothScroll.js.zip
07-15
smoothScroll.js 是极小的，符合标准的平滑滚动脚本，无依赖，支持 Firefox, Chrome, IE10, Opera 和 Safari。使用：[removed][removed]示例：var smoothScroll = require('smoothscroll'); var exampleBtn = ...
Smooth L1 Loss（Huber）：pytorch中的计算原理及使用问题
球场恶汉的博客
04-21 2万+
本人在进行单目深度估计实验时，使用Huber作为损失函数，也就是通常所说SmoothL1损失： SmoothL1(x,y)={0.5(xi−yi)2if ∣xi−yi∣<1 ∣xi−yi∣−0.5otherwise Smooth_{L1}(x,y) = \begin{cases} 0.5(x_i-y_i)^2 & \text{if $|x_i-...
smooth function
机器学习的小学生
12-13 1457
%% plot smoothed function and its original function times = 2;mu = 0.5; %精度控制参数：accuracy control parameter step = 0.05; % 粒度% first part [X,Y] = meshgrid(-mu:step:mu);X1 =reshape(X,[numel(X) 1]); Y1 =
对smooth函数拟合效果的探索
大牛的IT征程
10-27 2961
matlab  编码： aa = [12,13,25,14,15,18,20,22,2,25,28,35,36,38,40,41,42,43,44,50] bb=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,22] plot(aa,'g','linewidth',3); hold on; y = smooth(aa,4,'low
常用的两种数据平滑算法
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xiaokang06的专栏
04-30 2万+
一、拉普拉斯平滑
smooth l1(huber)+binary cross entropy详解（tensorflow+pytorch）
独行侠
12-01 1137
前言 上篇讲到yolov2 loss中使用了两个loss分别时wh使用的smoothl1loss以及其他的BCEloss，这里做个扩展介绍，并对比pytorch以及tensorflow的api接口的使用 smoothl1(huber loss) 转载自知乎高赞回答：https://www.jianshu.com/p/19483787fa24 smooth L1 loss能从两个方面限...
CSAPP LAB---perflab-handout性能优化
The_V_的博客
07-11 1万+
LAB4 1. Naive_rotate 1.1原始代码分析 /* *naive_rotate - The naive baseline version of rotate */ char naive_rotate_descr[] ="naive_rotate: Naive baseline implementation"; void naive_rotate(int dim, pixe
目标检测——YOLOv5（八）
散修炼丹师手记
08-27 1万+
简介： YOLOv4 （2020.4.23）发布还不到 2 个月，很多人都没来及仔细看。。。突然 YOLOv5 （2020.6.10）又双叕来了。。。 YOLOv5的大小仅有 27 MB，而使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB，对比之下小了近 90%，同时在准确度方面又与 YOLOv4 基准相当。 Github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 作者给的算法性能如下图： 网络结构: 改编自知乎大佬的一张图： 创新点： 1、Input：
移动平均滤波的原理---matlab函数的实现smooth
天才樱木
08-10 2万+
百度百科---解释 移动平均滤波器（Moving Average Filter）原理，移动平均滤波基于统计规律，将连续的采样数据看成一个长度固定为N的队列，在新的一次测量后，上述队列的首数据去掉，其余N-1个数据依次前移，并将新的采样数据插入，作为新队列的尾；然后对这个队列进行算术运算，并将其结果做为本次测量的结果。 中文名 移动平均滤波器 外文名 M
CSAPP 六个重要实验 lab5
Jason Leaster | Rebuilding the tower of babel
10-10 9878
CSAPP  && lab5
def get_expon_lr_func( lr_init, lr_final, lr_delay_steps=0, lr_delay_mult=1.0, max_steps=1000000, step_sub=0, ): """ Copied from Plenoxels Continuous learning rate decay function. Adapted from JaxNeRF The returned rate is lr_init when step=0 and lr_final when step=max_steps, and is log-linearly interpolated elsewhere (equivalent to exponential decay). If lr_delay_steps>0 then the learning rate will be scaled by some smooth function of lr_delay_mult, such that the initial learning rate is lr_init*lr_delay_mult at the beginning of optimization but will be eased back to the normal learning rate when steps>lr_delay_steps. :param conf: config subtree 'lr' or similar :param max_steps: int, the number of steps during optimization. :return HoF which takes step as input """ def helper(step): if step < 0 or (lr_init == 0.0 and lr_final == 0.0): # Disable this parameter return 0.0 if lr_delay_steps > 0: # A kind of reverse cosine decay. delay_rate = lr_delay_mult + (1 - lr_delay_mult) * np.sin( 0.5 * np.pi * np.clip(step / lr_delay_steps, 0, 1) ) else: delay_rate = 1.0 t = np.clip((step-step_sub) / (max_steps-step_sub), 0, 1) log_lerp = np.exp(np.log(lr_init) * (1 - t) + np.log(lr_final) * t) return delay_rate * log_lerp return helper 详细讲讲代码
最新发布
03-20
好的，我需要解释用户提到的`get_expon_lr_func`函数的工作原理及其参数的含义。首先，我需要理解这个函数可能的用途。根据参数名如`lr_init`（初始学习率）、`lr_final`（最终学习率）等，这应该是一个用于生成学习...
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