FX = градієнт (F) повертає одновимірний числовий градієнт вектора F . Вихідний FX відповідає ∂F/∂x, які є різницями в (горизонтальному) напрямку x. Відстань між точками приймається рівною 1.
Градієнти можна обчислити за допомогою ділення вертикальної висоти на горизонтальну відстань.
Обчисліть величину та напрямок градієнта за допомогою спрямованих градієнтів. [Gmag,Gdir] = imgradient(Gx,Gy); Відображення величини та напрямку градієнта.
[FX,FY] = GRADIENT(F) повертає числовий градієнт матриці F. FX відповідає dF/dx, різниці в напрямку x (стовпець). FY відповідає dF/dy, різниці в напрямку y (рядок). «Різницю в напрямку рядків або DF/DY» можна отримати, пересуваючись уздовж стовпців (X).
Градієнтний спуск є метод визначення значень параметрів функції, які максимально мінімізують функцію вартості.. Під час градієнтного спуску швидкість навчання використовується для масштабування величини оновлення параметрів.
Градієнтний метод — це звичайний підхід, який використовується в інформатиці для вирішення задач оптимізації. Це передбачає побудова функції помилки та проектування моделі нейронної мережі на основі негативного градієнтного спуску. Метод використовується для доведення збіжності та стійкості в задачах оптимізації.
Щоб визначити градієнт лінії:
- виберіть будь-які дві точки на прямій.
- накресліть прямокутний трикутник від одного до іншого, використовуючи лінію як гіпотенузу.
- визначити висоту і ширину трикутника.
- градієнт = висота ÷ ширина.