面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述

这个变换可以用一个六自由度的透视投影来描述,即需要求解一个平移向量和一个旋转矩阵.而无人机自主着陆过程中的位姿估计又是一个与时间变量有关的状态估计问题,因此本节按照是否利用帧间约束,从独立帧和连续帧两方面来递进地分析基于单目视觉的位姿估计方法的研究现状.4.1基于独立帧的位姿估计方法...

【机器学习基础】各种梯度下降优化算法回顾和总结

梯度下降是迭代法的一种,在求解机器学习算法的模型参数时,即无约束问题时,梯度下降是最常采用的方法之一。这里定义一个通用的思路框架,方便我们后面理解各算法之间的关系和改进。首先定义待优化参数,目标函数,学习率为,然后我们进行迭代优化,假设当前的epoch为,则有:计算目标函数关于当前参数的梯度:根据历...

Lasso回归算法:坐标轴下降法与最小角回归法小结

坐标轴下降法顾名思义,是沿着坐标轴的方向去下降,这和梯度下降不同。梯度下降是沿着梯度的负方向下降。不过梯度下降和坐标轴下降的共性就都是迭代法,通过启发式的方式一步步迭代求解函数的最小值。坐标轴下降法的数学依据主要是这个结论(此处不做证明):一个可微的凸函数,其中是nx1的向量,即有n个维度。如果...

最小二乘法小结

从上面可以看出,最小二乘法适用简洁高效,比梯度下降这样的迭代法似乎方便很多。但是这里我们就聊聊最小二乘法的局限性。首先,最小二乘法需要计算的逆矩阵,有可能它的逆矩阵不存在,这样就没有办法直接用最小二乘法了,此时梯度下降法仍然可以使用。当然,我们可以通过对样本数据进行整理,去掉冗余特征。让的行列式...

回归模型中,就经常可以看到最小二乘法的身影...

从上线可以看出,最小二乘法使用简洁高效,比梯度下降法的迭代法似乎方便很多,但是这里我们就聊聊最小二乘法的局限性。首先,最小二乘法需要计算的逆矩阵,有可能它的逆矩阵不存在,这样就没有办法用最小二乘法了,此时梯度下降法仍然可以用。当然,我们可以通过对样本数据进行整理,去掉冗余特征,让的行列式不为0,然后...

AI与安全「2」:Attack AI(2)破坏模型完整性——逃逸攻击

与FGSM类似,T-FGSM还是在计算梯度,但这个算法的不同之处在于,它梯度下降的方向是朝着目标对象的,也就是说,在梯度下降的过程中,我们在努力朝自己期望的标签的方向前进(www.e993.com)2024年11月20日。公式如下:I-FGSD(IterativegradientsignMethod)[6]:前面的FGSD和T-FGSD都是一次攻击(One-shotAttacks),而I-FGSD则是迭代攻击(Ite...