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  • BFGS法求Rosenbrock函数的局部极小值
  • 针对现有局部模型在分割灰度不均匀图像时容易陷入局部极小值,导致演化曲线停留在背景处或目标内部无法继续演化从而造成分割失败的现象,提出本模型。该模型在能量泛函中增加局部灰度差异项,通过最大化演化曲线上...
  • 该项目演示了如何找到该算法在任何维度(1、5、10、100、200、300)的函数的局部极小值。 代码实现 代码在 Matlab R2018b 中实现。 描述 此代码演示了 [-2,2] 区间的 5 维 Rosenbrock 函数的局部最小化。 此外,代码...
  • BZOJ 2669 局部极小值 CQOI2012

    千次阅读 2016-08-16 13:06:58
    局部最小值题目网址:...如果一个格子比所有相邻格子(相邻是指有公共边或公共顶点)都小,我们说这个格子是局部极小值。 给出所有局部极小值的位置,你的任务是判断有多少个可能的矩阵。数据范围1, 1题解这

    局部最小值

    题目网址:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2669

    题目描述

    有一个n行m列的整数矩阵,其中1到nm之间的每个整数恰好出现一次。如果一个格子比所有相邻格子(相邻是指有公共边或公共顶点)都小,我们说这个格子是局部极小值。
    给出所有局部极小值的位置,你的任务是判断有多少个可能的矩阵。

    数据范围

    1<= n <=4, 1<=m<=7

    题解

    这一题,挺难的,经过了我几个小时的努力,我还是对了,O(∩_∩)O~~
    动态规划,F[ i ][s]表示前 i 个数已经填完了,位置为X的点的填充情况为 s 时(s为2进制),填数的方案有多少。预处理出 Rest 数组, Rests ( s 为2进制)表示位置为X的点的填充情况为 s 时,有多少个位置可以放数(包括位置为X的点)。
    状态转移方程显然为:
    这里写图片描述
    其中- i +1等于-(i-1)。

    但是我们发现这样做会把不是局部最小值的位置也会当成局部最小值,于是我们算出所有把别的位置也当成 X 的情况(不重复),对于每种情况跑一边动态规划。如果多选偶数个X,则加到答案贡献上,如果是奇数个,则对答案的贡献为负数。

    Code(Pascal)

    //唉,好像那一题我排名第三哦
    label 123;
    CONST
        mo=12345678;
    var
        wz:array[1..8,1..2] of longint=
        ((-1,-1),(-1,0),(-1,1),(0,-1),(0,1),(1,-1),(1,0),(1,1));
        n,m,j,k,l,t,y,i,o,p,kww:longint;
        ch:array[0..5,0..8] of char;
        jk,rr:array[0..5,0..8] of longint;
        kx:array[0..30,1..2] of longint;
        bz:array[0..30] of boolean;
        m2:array[0..10] of longint;
        f:array[0..28,0..512] of int64;
        rest:array[0..512] of int64;
        lz:array[0..30] of longint;
        ans:int64;
    function ok(a,b:longint):boolean;
        begin
            if (a>0) and (a<=n) and (b>0) and (b<=m) then exit(true)
            else exit(false);
        end;
    function js:int64;
         var
             i,j,l,s,p:longint;
         begin
             for i:=0 to m2[k]*2-1 do
             begin
                 rest[i]:=0;
                 inc(kww);
                 for j:=1 to k do
                 if m2[j] and i=0 then
                 begin
                     rr[kx[j,1],kx[j,2]]:=kww;
                     for l:=1 to 8 do
                     rr[kx[j,1]+wz[l,1],kx[j,2]+wz[l,2]]:=kww;
                 end;
                 for j:=1 to n do
                 for l:=1 to m do
                 if rr[j,l]<>kww then inc(rest[i]);
             end;
             if k=0 then
             begin
                 js:=1;
                 for l:=1 to n*m do
                 js:=(js*l) mod mo;
                 exit;
             end;
             for i:=1 to n*m do
             for s:=0 to m2[k]*2-1 do
             f[i,s]:=0;
             f[0,0]:=1;
             for i:=1 to n*m do
             for s:=0 to m2[k]*2-1 do
             if rest[s]-i+1>0 then
             begin
                 f[i,s]:=f[i-1,s]*(rest[s]-i+1) mod mo;
                 for l:=1 to k do
                 if s and m2[l]>0 then
                 f[i,s]:=(f[i,s]+f[i-1,s-m2[l]]) mod mo;
             end;
             js:=f[n*m,m2[k]*2-1];
         end;
    procedure dg(o,kk,uu:longint);
        var
            i,j,l,pp,ss:longint;
        begin
            ans:=(ans+o*js+mo) mod mo;
            ss:=kk*m+uu;
            for i:=kk to n do
            for l:=1 to m do
            if i*m+l>=ss then
            if ch[i,l]='.' then
            begin
                pp:=0;
                for j:=1 to 8 do
                if ch[i+wz[j,1],l+wz[j,2]]='X' then
                begin
                    inc(pp);
                    break;
                end;
                if pp=0 then
                begin
                    inc(k);
                    kx[k,1]:=i;
                    kx[k,2]:=l;
                    ch[i,l]:='X';
                    dg(0-o,i,l+1);
                    dec(k);
                    ch[i,l]:='.';
                end;
            end;
        end;
    
    begin
        m2[1]:=1;
        for i:=2 to 10 do
        m2[i]:=m2[i-1]*2;
        k:=0;
        readln(n,m);
        for i:=1 to n do
        begin
            for l:=1 to m do
            begin
                read(ch[i,l]);
                    if ch[i,l]='X' then
                    begin
                        inc(k);
                        kx[k,1]:=i;
                        kx[k,2]:=l;
                    end;
                end;
                readln;
            end;
            for i:=1 to n do
            for l:=1 to m do
            if ch[i,l]='X' then
            for j:=1 to 8 do
            if (ch[i+wz[j,1],l+wz[j,2]]='X') and ok(i+wz[j,1],l+wz[j,2]) then
            begin
                ans:=0;
                goto 123;
            end;
            ans:=0;
            if k<>0 then
            dg(1,1,1);
            123:writeln(ans);
    end.
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  • 改进斥力场函数和使用虚拟中间目标点法解决传统人工势场法局部极小值问题的MATLAB代码
  • 通过添加一个神经元,就可以让一种二分类深度神经网络的损失函数局部极小值消失。早在去年 5 月就有人发现了这个有趣的结果,MIT 将其进一步推广到了更广泛的损失函数类。目前...

    640?wx_fmt=png


    通过添加一个神经元,就可以让一种二分类深度神经网络的损失函数局部极小值消失。早在去年 5 月就有人发现了这个有趣的结果,MIT 将其进一步推广到了更广泛的损失函数类。


    目前,深度神经网络在计算机视觉、机器学习和人工智能等领域取得了巨大的实际成功。然而,从理论上对深度神经网络的理解相对于其在经验上的成功来说是较为缺乏的。在理论上,理解深度神经网络的一个主要难点是用于训练网络的目标函数的非凸性以及高维度。由于非凸性和高维度,能否保证深度神经网络在训练过后具有理想的性质,而不是陷入一个随机的糟糕的局部极小值点附近,往往还不清楚。实际上,寻找一个通用的非凸函数(Murty & Kabadi, 1987)以及用于训练特定种类神经网络的非凸目标函数(Blum & Rivest, 1992)的全局极小值是 NP-Hard 的问题,这引起了研究人员对高维问题的关注(Kawaguchi et al., 2015)。在过去,这类理论问题被认为是人们偏向于选择只需要进行凸优化的经典机器学习模型(无论带不带有核方法)的原因之一。尽管深度神经网络近来取得了一系列的成功,但始终绕不开一个问题:能否在理论上保证深度神经网络避开糟糕的局部极小值点?


    近来,有许多研究分析了神经网络的训练中目标函数的变化情况和局部极小值。一些研究在假设深度神经网络被显著简化(Choromanska et al.,2015;Kawaguchi,2016;Hardt & Ma,2017)和显著过参数化(Nguyen & Hein,2017;2018)的条件下取得了积极的结果。对于仅仅包含一个隐藏层的浅层网络,已经取得了许多积极的结果,但往往带有很强的假设,例如,需要使用显著的过参数化处理、简化处理和高斯化的输入(Andoni et al., 2014; Sedghi & Anandkumar, 2014; Soltanolkotabi, 2017; Brutzkus & Globerson, 2017; Ge et al., 2017; Soudry & Hoffer, 2017; Goel & Klivans, 2017; Zhong et al., 2017; Li & Yuan, 2017; Du & Lee, 2018)。


    除了强假设之外,深度神经网络中渐渐出现了两种明显的积极结果。首先,某些深度神经网络在损失处于所有局部极小值点时的性能已经被证明并不亚于相应的经典机器学习模型在全局最小值点的性能(Shamir, 2018; Kawaguchi & Bengio, 2018; Kawaguchi et al., 2018);通过不可忽略的残差表征(Kawaguchi & Bengio, 2018)以及对网络深度和宽度的增加,即使并没有经过显著的过参数化处理,也能够保证模型性能可以被进一步提升。其次,研究表明,增加一个神经元可以为一个带有特定类型的平滑的铰链损失(hinge loss)函数(Liang et al., 2018)的二分类器消除所有的次优局部极小值(即不是全局最小值的局部极小值)。第二种类型的结果已经被多篇不同的论文提及(Nguyen et al., 2018; Wang et al., 2018; Zhang et al., 2018)。然而,由于假设二分类问题带有特定的损失函数,目前这种技术还不适用于许多常见的深度学习任务,而这也正是该技术的一个主要的局限性(如 Fessler, 2018 的论文所述)。


    在本文中,作者证明了,在没有任何强假设的情况下,对于带有任意损失函数的多分类、二分类以及回归任务,为每个输出单元增加一个神经元可以消除所有次优局部极小值。据作者所知,这是第一个在没有任何典型的未满足的假设的情况下,能够保证许多常见的深度学习任务没有次优局部极小值的结果。此外,作者还展示了用这种方法消除次优局部极小值的局限性。


    论文:Elimination of All Bad Local Minima in Deep Learning

    640?wx_fmt=png


    论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.00279


    摘要:本文从理论上证明了,对于带有一个任意的损失函数的多分类、二分类以及回归问题,我们可以通过向任意深度神经网络的每个输出单元添加一个神经元,消除所有的次优局部极小值。在任意加入了神经元的深度神经网络的每一个局部极小值处,可以保证原神经网络(不增加神经元)的参数设置可以使原神经网络处于全局极小值。本文证明了,新加入的神经元的作用效果可以自动地在每个局部极小值消失(从而不影响神经网络的输出)。与先有工作中的许多相关结果不同,我们的理论结果直接适用于常见的深度学习任务,因为这些结果仅仅依赖于在常见任务中自然成立的假设。此外,我们还提供了额外的理论结果和几个例子,讨论了以这种方式消除次优局部极小值的几个限制。

    来源:机器之心

    ∞∞∞

    640?wx_fmt=png

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  • MATLAB中利用最速下降法求解Rosenbrock函数的局部极小值 % Meringue % 2017/4/14

    主函数(main_steepDescent.m)

    % 利用最速下降法求解Rosenbrock函数的局部极小值
    % Meringue
    % 2017/4/14
    % ---------------------------
    % ---------------------------
    clc
    clear all
    close all
    
    global xk dk iter
    
    err = 1e-3; % 精度要求
    iter = 0; % 迭代次数
    iterMax = 1e5; % 最大迭代次数
    x0 = [0,0]';% 初始点
    [~,gk] = Rosenbrock(x0); % 求初始梯度
    
    
    xk(:,1) = x0; 
    while norm(gk) > err % 未达到精度要求
        if iter >= iterMax
            fprintf('达到最大迭代次数!');
            break
        end
        iter = iter+1;
        [~,gk] = Rosenbrock(xk(:,iter));
        dk = -gk; % 确定当前搜索方向
    
        % 确定搜索区间(2选1)
        % [lambdaMin,lambdaMax,~] = Trial(@Rosenbrock,xk(:,iter),dk,1,1,2,1e-3); % 进退搜索法
        lambdaMin = 0; lambdaMax = 10;% 步长一般很小,直接给出粗略区间
    
        % 精确直线搜索确定最优步长(2选1)
        % lambdak = P618(@Rosenbrock,xk(:,iter),dk,[lambdaMin,lambdaMax],1e-3); % 黄金分割法
        lambdak = fminbnd(@Rosenbrock_t,lambdaMin,lambdaMax); % 调用fminbnd函数
        xk(:,iter+1) = xk(:,iter)+lambdak*dk; % 搜索下一点
    end
    
    % 结果显示
    fprintf('一共迭代了%d次',iter);
    plot(xk(1,:),xk(2,:))
    title('最速下降法求Rosenbrock函数的局部极小值')
    xlabel('x_1'); ylabel('x_2');

    确定搜索区间:进退搜索法(Trial.m)

    function [a,b,c] = Trial(f_name,xk,dk,a0,h0,t,e)
    % 进退搜索法寻找在xk处沿dk方向包含函数f_name的极小值点的区间[a,b],及中间某个点c,要求a<c<b
    % 且f(a)>f(c),f(c)<f(b),(高-低-高)
    % 函数f_name不能是单调函数
    % f_name:函数名(句柄)
    % xk:第k次迭代点
    % dk:第k次迭代点到第k+1次迭代点的搜索方向
    % a0:寻找包含极小值区间的初始点
    % h0:步长
    % t:加倍系数
    % e:精度(用于控制函数值相等的情况)
    MaxIterations = 500;
    Iteration = 0;
    f0 = feval(f_name,xk+a0*dk); % 计算初始点函数值
    a1 = a0+h0;
    f1 = feval(f_name,xk+a1*dk);
    
    while abs(f1-f0)<e
        a1 = a1+t*h0;
        f1 = feval(f_name,xk+a1*dk);
    end
    
    if f1>f0 % 反向搜索
        a2 = a0-h0;
        f2 = feval(f_name,xk+a2*dk);
        while f2<=f0
            a2 = a2-t*h0;
            f2 = feval(f_name,xk+a2*dk);
            Iteration = Iteration+1;
            if Iteration>MaxIterations
                break
            end
        end
        a = a2; b = a1; c =a0;
    
    elseif f1<f0 % 加大搜索步长正向搜索
        a2 = a1+t*h0;
        f2 = feval(f_name,xk+a2*dk);
        while f2<=f1
            a2 = a2+t*h0;
            f2 = feval(f_name,xk+a2*dk);
            Iteration = Iteration+1;
            if Iteration>MaxIterations
                break
            end
        end
    a = a0; b = a2; c = a1;
    end
    fa = feval(f_name,xk+a*dk);
    fb = feval(f_name,xk+b*dk);
    fc = feval(f_name,xk+c*dk);
    
    if ((fa<fc)&&(fc<fb))||((fa>fc)&&(fc>fb))
        fprintf('到达最大迭代次数,这是单调函数,没有包含极小点的区间')
    end

    精确直线搜索:黄金分割法(P618.m)

    function [xstar,fstar,iter] = P618(f_name,xk,dk,lambda_range,e)
    % 黄金分割法求一元函数的极小值
    % f_name: 函数句柄
    % xk: 当前搜索点
    % dk: 当前搜索方向
    % lambda_range:初始搜索区间(可通过进退搜索法确定)
    % e: 精度要求
    if lambda_range(1)<0
        lambda_range(1) = 0;
    end
    k = 1;
    a(k) = lambda_range(1); b(k) = lambda_range(2);
    u(k) = a(k)+0.382*(b(k)-a(k)); v(k) = a(k)+0.618*(b(k)-a(k));
    m(k) = feval(f_name,xk+u(k)*dk); n(k) = feval(f_name,xk+v(k)*dk);
    
    flag = 0;
    while flag==0
        if m(k)>n(k)
            if b(k)-u(k)<e
                xstar = v(k); fstar = feval(f_name,xk+xstar*dk);
                flag = 1;
            else
                a(k+1) = u(k); b(k+1) = b(k);
                u(k+1) = v(k); v(k+1) = a(k+1)+0.618*(b(k+1)-a(k+1));
                m(k+1) = n(k); n(k+1) = feval(f_name,xk+v(k+1)*dk);
                k = k+1; flag = 0;
            end
        else
            if v(k)-a(k)<e
                xstar = u(k); fstar = feval(f_name,xk+xstar*dk);
                flag = 1;
            else
                a(k+1) = a(k); b(k+1) = v(k);
                u(k+1) = a(k+1)+0.382*(b(k+1)-a(k+1)); v(k+1) = u(k);
                m(k+1) = feval(f_name,xk+u(k+1)*dk); n(k+1) = m(k);
                k = k+1; flag = 0;
            end
        end
    end
    iter = k-1;

    目标函数:Rosenbrock函数(Rosenbrock.m)

    function [f,g] = Rosenbrock(x)
    f = 100*(x(2)-x(1)^2)^2 +(1-x(1))^2;
    g1 = 2*x(1) - 400*x(1)*(- x(1)^2 + x(2)) - 2;
    g2 = - 200*x(1)^2 + 200*x(2);
    g = [g1,g2]'; 

    Rosenbrock函数(Rosenbrock_t.m):用于求最优步长

    在调用fminbnd函数求最优步长(精确直线搜索)时调用

    function [f,g] = Rosenbrock_t(lambda)
    global xk dk iter
    [f,g] = Rosenbrock(xk(:,iter)+lambda*dk);

    求解结果

    一共迭代了2857次


    SteepDescent

    展开全文
  • 题目大意:给定一个n∗mn*m的矩阵,标记出其中的局部极小值,要求填入1...n∗m1...n*m,求方案数《多年的心头大恨终于切掉了系列》 考虑将数字从小到大一个一个填进去 由于局部极小值最多88个,我们可以状压DP 令...

    题目大意:给定一个 nm 的矩阵,标记出其中的局部极小值,要求填入 1...nm ,求方案数

    《多年的心头大恨终于切掉了系列》
    考虑将数字从小到大一个一个填进去
    由于局部极小值最多 8 个,我们可以状压DP
    fi,j表示已经填完了前 i 个数,局部极小值的填充状态为j的方案数
    预处理出 cntj 表示填充状态为 j 时共有多少位置是可以填充的(包括已填充的局部极小值位置)
    那么有DP方程fi,j=fi1,jC1cntji+1+kjfi1,j{k}
    但是问题是这样虽然保证了标记的位置都是局部最小值,但是可能会导致一些未标记的位置成为局部极小值,因此我们枚举其他可以成为局部极小值的位置,容斥一下即可

    时间复杂度 O(DFS8nm28)
    其中 DFS 最大为 16334 ,判掉全空的状态后最大为 4749 ,足以通过所有数据

    #include <cstdio>
    #include <cstring>
    #include <iostream>
    #include <algorithm>
    #define MOD 12345678
    using namespace std;
    const int dx[]={-1,-1,-1,0,0,1,1,1,0};
    const int dy[]={-1,0,1,-1,1,-1,0,1,0};
    int n,m,ans;
    char s[10][10];
    int Calculate()
    {
        static pair<int,int> stack[10];
        static int cnt[1<<8],f[30][1<<8];
        int i,j,k,sta,top=0;
        memset(cnt,0,sizeof cnt);
        memset(f,0,sizeof f);
        for(i=1;i<=n;i++)
            for(j=1;j<=m;j++)
                if(s[i][j]=='X')
                    stack[++top]=pair<int,int>(i,j);
        for(sta=0;sta<1<<top;sta++)
        {
            static bool unfilled[10][10];
            memset(unfilled,0,sizeof unfilled);
            for(i=1;i<=top;i++)
                if(~sta&(1<<i-1))
                    unfilled[stack[i].first][stack[i].second]=true;
            for(i=1;i<=n;i++)
                for(j=1;j<=m;j++)
                {
                    for(k=0;k<9;k++)
                        if(unfilled[i+dx[k]][j+dy[k]])
                            break;
                    if(k==9)
                        cnt[sta]++;
                }
        }
        f[0][0]=1;
            for(i=1;i<=n*m;i++)
                for(sta=0;sta<1<<top;sta++)
                {
                    (f[i][sta]+=(long long)f[i-1][sta]*max(cnt[sta]-i+1,0))%=MOD;
                    for(j=1;j<=top;j++)
                        if(sta&(1<<j-1))
                            (f[i][sta]+=f[i-1][sta^(1<<j-1)])%=MOD;
                }
        return f[n*m][(1<<top)-1];
    }
    void DFS(int x,int y,int cnt)
    {
        int i;
        if(y==m+1)
        {
            DFS(x+1,1,cnt);
            return ;
        }
        if(x==n+1)
        {
            (ans+=Calculate()*(cnt&1?-1:1))%=MOD;
            return ;
        }
        DFS(x,y+1,cnt);
        for(i=0;i<9;i++)
            if(s[x+dx[i]][y+dy[i]]=='X')
                break;
        if(i==9)
        {
            s[x][y]='X';
            DFS(x,y+1,cnt+1);
            s[x][y]='.';
        }
    }
    int main()
    {
        int i,j,k;
        cin>>n>>m;
        for(i=1;i<=n;i++)
            scanf("%s",s[i]+1);
        for(i=1;i<=n;i++)
            for(j=1;j<=m;j++)
                if(s[i][j]=='X')
                    for(k=0;k<8;k++)
                        if(s[i+dx[k]][j+dy[k]]=='X')
                            return puts("0"),0;
        DFS(1,1,0);
        cout<<(ans+MOD)%MOD<<endl;
    }
    展开全文
  • Description 有一个n行m列的整数矩阵,其中1到nm之间的每个整数恰好出现一次。...输入第一行包含两个整数n和m(1nmn行每行m个字符,其中“X”表示局部极小值,“.”表示非局部极小值。   Out
  • 学过函数曲线的极小值和最小值的概念吧,局部最佳和全局最佳是类似的关系。 一般训练陷入停滞主要是两方面的原因: 陷入误差曲面凹陷点。 神经网络的激活函数是S函数,这个函数的两端是平坦的,算法...
  • 局部极小值定义: 全局极小值定义: 下图给出了一个存在很多局部极小值的函数,对于像这样的函数,寻找全局最优会很困难,因为算法往往被“困”在局部极小值上。有一类规划问题很特殊,它是凸规划(目标函数和约束...
  • 成功失败法找到存在局部极小值的区间[a,b]   2.在该区间内用0.618法找到局部极小值点,精确度为0.01  测试函数为:函数f(x)=x^4+x^3-x^2+1;   成功失败法找到区间[a,b]:  1.取x,步长l>0,令k=0,若f(x+l)...
  • 在现实的任务中,人们可以采用三种方式试图 “跳出” 局部极小,从而进一步接近全局最小。 1. 以多组不同参数初始化多个神经网络,按标准方法训练后,取其中误差最小的解作为最终的参数。这相当于从不同的初始点...
  • 这相 当于从多个不同的初始点开始搜索, 这样就可能陷入不同的局部极小从中进行选择有可能获得更接近全局最小的结果。 2.使用 "模拟退火" (simulated annealing) 技术 [Aarts and Korst, 1989]. 模拟退火在每一步...
  • 实际上,问题并非源于局部极小值,而是来自鞍点,即一个维度向上倾斜且另一维度向下倾斜的点。这些鞍点通常被相同误差值的平面所包围,这使得SGD算法很难脱离出来,因为梯度在所有维度上接近于零。 进一步优化梯度...
  • 对于很多高维非凸函数而言,局部极小值(以及极大值)事实上都远少于另一类梯度为零的点:鞍点。鞍点附近的某些点比鞍点有更大的代价,而其他点则有更小的代价。 鞍点激增对于训练算法来说有哪些影响呢?对于...
  • 当计算机求函数的局部极小值时,我们选用这两种方法(或衍生方法)来解。求极值的问题很复杂,我么、们大致分为两种:无约束极值问题,与有约束极值问题。这一章主要讨论无约束极值问题。有约束的极值在后面会提到。...
  • 大多数连续时间动力系统的分岔图都是基于对局部最大的分析。 事实上,我们还必须考虑最小值。 我们提出了一个应用于 Rössler 系统的程序。 但它适用于任何其他此类模型。
  • 黄金分割法求局部极小值,函数可更改,C语言实现。适用于初学者。使用简单的循环结构,添加注释方便易懂。
  • 局部极

    千次阅读 2015-04-12 20:55:12
    局部极 时间限制:1 秒 内存限制:128 兆 特殊判题: 否 提交:18 解决: 8 题目描述 给定m行n列的整数矩阵A,如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素,那么就称元素A[i][j]是矩阵的 ...
  • 采用局部极法进行波多尺度边缘检测,可以运行
  • opencv实现简单的局部极求解

    千次阅读 2015-08-08 20:48:49
    前言 实现类似matlab的findpeaks功能。 ... 局部极大值求解 //src: 输入数据 //minPeakDistance: 相邻两个局部极大值的最小间距。...//minHeightDiff: kernelSize范围内极大值与极小值的最小差值。与m
  • 文章目录 举例示意 图片说明 See also 举例示意 讲道理不如举例子,下边结合代码快速说明如何求极值 >>> from scipy.signal ...如果要求极小值,只需要把np.greater修改为np.less即可。 See also peak finding in SciPy

空空如也

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局部极小值