function [ y ] = moving_average( x, win_size ) y1=filter(ones(1,win_size/2+1)/win_size,1,x); y2=filter(ones(1,win_size/2+1)/win_size,1,fliplr(x)); y=y1+fliplr(y2)-(1/win_size)*x; end L = win_size/2; yi = (1/win_size)∑(j=i-L:i+L)xj 本系列文章允许转载,转载请保留全文

[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波(基于Numpy.convolve) ​ 1.滑动平均概念 滑动平均滤波法(又称递推平均滤波法),时把连续取N个采样值看成一个队列 ,队列的长度固定为N ,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)  把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果.N值的选取:流量,N=12:压力:N=4:液面,N=4~12:温度,N=1~4 优点:  对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高  适用于高频振荡的系统 缺点:  

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思

1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关. 变量$v$在$t$时刻记为$v_t$,$\theta_t$为变量$v$在$t$时刻的取值,即在不使用滑动平均模型时$v_t = \theta_t$,在使用滑动平均模型后,$v_t$的更新公式如下: \begin{equation} 

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,

在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用滑动平均模型可以提高最终模型在测试集数据上的表现.在Tensflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型.在初始化ExponentialMovingAverage时,需要提供一个衰减率(decay).这个衰减率将用于控制模型更新的速度.ExponentialMovingAverage对每一个变量会维护一个影子变量(shadowvariable),这个影子变量的初始值就是相应变量的初始值,而每次运行变

tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 类利用指数衰减维持变量的滑动平均. 当训练模型的时候,保持训练参数的滑动平均是非常有益的.评估时使用取平均后的参数有时会产生比使用最终训练好的参数值好很多的效果.方法apply()会添加被训练变量的影子副本和在影子副本中维持被训练变量的滑动平均的若干操作.该方法在创建训练模型时使用.那些保持维持滑动平均的操作(ops)一般会在每个训练步骤之后被执行.average()和average_name()方法分

原文链接 在Tensorflow的教程里面,使用梯度下降算法训练神经网络时,都会提到一个使模型更加健壮的策略,即滑动平均模型. 基本思想 在使用梯度下降算法训练模型时,每次更新权重时,为每个权重维护一个影子变量,该影子变量随着训练的进行,会最终稳定在一个接近真实权重的值的附近.那么,在进行预测的时候,使用影子变量的值替代真实变量的值,可以得到更好的结果. 操作步骤 训练阶段:为每个可训练的权重维护影子变量,并随着迭代的进行更新: 预测阶段:使用影子变量替代真实变量值,进行预测. 滑动平均模型在梯

TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2

tensorflow使用tf.train.ExponentialMovingAverage实现滑动平均模型,在使用随机梯度下降方法训练神经网络时候,使用这个模型可以增强模型的鲁棒性(robust),可以在一定程度上提高模型在测试数据集上的表现. 滑动平均模型为每个变量维护一个影子变量,其初始值是变量的初始值,每次变量更新时,影子变量的值会更新为: shadow_variable = shadow_variable * decay + (1-decay) * variable 其中shadow_v

模型:双层神经网络 [一层隐藏层.一层输出层]隐藏层输出用relu函数,输出层输出用softmax函数 过程: 设置参数 滑动平均的辅助函数 训练函数 x,y的占位,w1,b1,w2,b2的初始化 前向传播[y = w * x +b,w和b采用滑动平均更新] 后向传播[计算loss(包括交叉熵和正则化loss),采用GD更新参数(学习率使用指数衰减)] 迭代训练数据 代码: #参数设置 #输入.隐藏层神经元数.输出 samples = 55000 input_size = 784 output_

转自:理解滑动平均(exponential moving average) 1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关. 变量vv在tt时刻记为 vtvt,θtθt 为变量 vv 在 tt 时刻的取值,即在不使用滑动平均模型时 vt=θtvt=θt,在使用滑动平均模型后,vtv

近来看batch normalization的代码时,遇到tf.train.ExponentialMovingAverage()函数,特此记录. tf.train.ExponentialMovingAverage()函数实现滑动平均模型和计算变量的移动平均值. TensorFlow官网上对于这个方法的介绍: Some training algorithms, such as GradientDescent and Momentum often benefit from maintaining a

''' Created on 2017年4月21日 @author: weizhen ''' #4.滑动平均模型 import tensorflow as tf #定义一个变量用于计算滑动平均,这个变量的初始值为0. #类型为tf.float32,因为所有需要计算滑动平均的变量必须是实数型 v1=tf.Variable(0,dtype=tf.float32) #这里step变量模拟神经网络中迭代的轮数,可以用于动态控制衰减率 step=tf.Variable(0,trainable=False)

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.9

1.简单滑动平均预测法就是将所有的售价加起来除以总数 665/5=133 2.加权滑动平均预测法:需要将售价分别乘以权之和,并除以权之和 1771/13≈136.23 二.某木材公司销售房架构件,其中某种配件的销售数据如下表.试计算:3 个月的简单滑动平均预测值(计算结果直接填在表中相应空格). 答:123 月滑动预测 4 月,234 月滑动预测 5 月,345 月滑动预测 6 月. 三.设某商品第 t 期实际价格为 500 元,用指数平滑法得到第 t 期预测价格为 480 元,第 t+1 期预

在图像采集和生成中会不可避免的引入噪声,图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息,这对我们对图像信息的提取造成干扰,所以要进行去噪声处理,常见的去除噪声的方法有均值滤波.中值滤波.高斯滤波等,这一篇要实现的是均值滤波. 均值滤波的方法是将图像数据生成3x3的矩阵或是5x5等其他模板,然后对这个矩阵模板进行处理.在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围 8 个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来

主要是用来平滑图像的,克服了高斯模糊的缺陷,各向异性扩散在平滑图像时是保留图像边缘的(和双边滤波很像). 通常我们有将图像看作矩阵的,看作图的,看作随机过程的,记得过去还有看作力场的. 这次新鲜,将图像看作热量场了.每个像素看作热流,根据当前像素和周围像素的关系,来确定是否要向周围扩散.比如某个邻域像素和当前像素差别较大,则代表这个邻域像素很可能是个边界,那么当前像素就不向这个方向扩散了,这个边界也就得到保留了. 先看下效果吧: 具体的推导公式都是热学上的,自己也不太熟悉,感兴趣的可以去看原论文

下面是对图像进行滤波,以及求滤波后的图像与原图像的绝对值差的实现过程,涉及到的函数有filter2,imabsdiff函数: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I = imread('cameraman.tif'); %读取图像,赋值给I J = filter2(fspecial('prewitt'), I); %对图像矩阵I进行滤波 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,