共轭梯度下降第18页

mmpretrain学习笔记

深度学习模型的训练涉及几个方面1、模型结构：模型有几层、每层多少通道数等2、数据：数据集划分、数据文件路径、批大小、数据增强策略等3、训练优化：梯度下降算法、学习率参数、训练总轮次、学习率变化策略等4、

Make_magic·2023-09-30 06:49

归一化（Normalizer）

这种归一化方法对异常值比较敏感2.零均值归一化这里我在farster-rcnn里面见过使用方法，进行数据预处理为啥要进行归一化1.因为不同的特征差异不具有可比性不进行归一化，由于不同特征差异较大，采取梯度下降算法寻找最优解的过程中

完◎笑·2023-09-30 01:31

04. 人工智能核心基础 - 导论（3）

有人说人工智能就是博弈论、梯度下降，人工智能就是贝叶斯。这都不对，大家要这样想：人

茶桁·2023-09-29 16:00

Cyanine5-DBCO在生物医学应用中的应用-星戈瑞

2.肿瘤诊断：Cyanine5-DBCO可以与肿瘤相关的标志物或抗体共轭，用于

Stargraydye·2023-09-28 21:56

深度学习-学习率调度，正则化，dropout

正如前面我所说的，各种优化函数也依赖于学习率，保持学习率恒定总是有所限制，在执行梯度下降过程中，我们可以使用各种方法来调节训练过程的学习率，这里只是稍微介绍一下，不会写代码实现的。

歌者文明·2023-09-28 20:43

深度学习-梯度裁剪

比如设置裁剪范围为[-1,1]，则梯度值都会被限制在[-1,1]之间，如果计算了一个梯度值为[0.5,10]，裁剪之后，梯度就会变成[0.5,1]，这会改变梯度下降的方向，由于第二个轴的方向被改变，因此下降方便是对角线方向

歌者文明·2023-09-28 20:12

深度学习-优化器

1.梯度下降最开始的梯度下降算法，更新权重的方法是theta=theta-learning_rate*gradient(loss),loss是损失函数。

歌者文明·2023-09-28 20:39

化学中，缓冲溶液为什么可以减小pH变化量（with English version）

缓冲剂通常由一个弱酸和其相应的共轭碱或一个弱碱和其相应的共轭酸组成。这种配对的存在使得缓冲溶液能够抵抗外部添加的酸或碱所引起的pH变化，从而使溶液的pH值保持相对稳定。

EricWang1358·2023-09-28 17:37

机器人中的数值优化|【六】线性共轭梯度法，牛顿共轭梯度法

机器人中的数值优化|【六】线性共轭梯度法，牛顿共轭梯度法往期回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法，可行牛顿法的python实现，以Rosenbrockfunction

影子鱼Alexios·2023-09-28 13:06

机器人中的数值优化|【七】线性搜索牛顿共轭梯度法、可信域牛顿共轭梯度法

机器人中的数值优化|【七】线性搜索牛顿共轭梯度法、可信域牛顿共轭梯度法LineSearchNewton-CG,TrustRegionNewton-CG往期回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化

影子鱼Alexios·2023-09-28 13:04

梯度下降法(SGD)原理

目录梯度下降法(SGD)原理：求偏导1.梯度(在数学上的定义)2.梯度下降法迭代步骤BGD批量梯度下降算法BGD、SGD在工程选择上的tricks梯度下降法(SGD)原理：求偏导1.梯度(在数学上的定义

ZhangJiQun&MXP·2023-09-28 13:28

pytorch 深度学习实践第三讲梯度下降算法

第三讲梯度下降算法gradientDescentpytorch学习视频——B站视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集哔哩哔哩bilibili以下是视频内容的个人笔记，主要是梯度下降算法的理解和简单公式实例

会游泳的小雁·2023-09-28 13:08

学习笔记-随机梯度下降法

《神经网络和深度学习》：https://nndl.github.io/梯度下降法中，目标函数是整个训练集上的风险函数，这种方式称为批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）。

kjasd233·2023-09-28 13:38

Deep Learning|神经网络原理学习笔记(5) ：随机梯度下降算法SGD（附手绘图）、离线学习与在线学习

快开学了，今天一天都静不下心。不如趁着美好的黄昏来更一篇叭。（写了整整一晚上也是没谁了）惯例推音乐：今天是一首温柔的迷幻摇滚，我正在摇头晃脑的写希望听到这首歌的盆友们也能摇头晃脑的看完这篇博客(´^`)歌手：椅子乐团TheChairs歌名：Rollin’On❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤分割线1.真实模型的梯度更新规则在上一篇里我们说到如何用

知识它难道硌你脑子吗·2023-09-28 13:38

深度学习入门笔记（二）梯度下降法

目录上节回顾——logistic回归模型和成本函数梯度下降梯度下降法的执行过程计算图logistic模型中的梯度下降算法上节回顾——logistic回归模型和成本函数是在条件下，的概率。。

_CyberAngel·2023-09-28 13:07

深度学习笔记之优化算法(二)随机梯度下降

深度学习笔记之优化算法——随机梯度下降引言回顾：梯度下降法梯度下降法在机器学习中的问题随机梯度下降随机梯度下降方法的思想随机梯度下降方法的步骤描述关于学习率引言本节将介绍随机梯度下降(StochasticGradientDescent

静静的喝酒·2023-09-28 13:05

线性回归&逻辑回归&正则化

本文为《吴恩达机器学习》课程笔记线性回归代价函数CostFuction它的目标是:选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数批量梯度下降BatchGradientDescent是学习率（learningrate

susion哒哒·2023-09-27 20:50

用于生物分子修饰的Alkyne NHS ester，906564-59-8

炔基随后可以通过铜催化的点击化学进行修饰和共轭。CAS号：906564-59-8中文名：炔烃-活性酯英文名：AlkyneNHSester，5-HexynoicacidNHSester化学式：C

XYBMWCR·2023-09-27 18:39

某手面试

商业化算法一面：一个小时左右，LR算法推导，优化目标怎么改成优化广告收益（和品质化很像，可以参考youtube的做法），并且如果对负样本进行下采样后怎么在线上进行修正，LR优化方法选择的是啥，介绍一下梯度下降

不将就_215a·2023-09-26 22:54

黑箱理论和等价信息的运用

这次课的内容让我想到了黑箱理论和共轭控制两个控制论中的概念，也许会有助于等价信息的理解。

启航_FLY·2023-09-26 20:53

《零基础学机器学习》笔记-第2课-数学和Python知识

2.1函数描述了事物间的关系2.2捕捉函数的变化趋势2.3梯度下降是机器学习的动力之源机器学习，是针对数据集的学习。机器学习相关的程序设计有两大部分：一是对数据的操作，二是机器学习算法的实现。

Maker张·2023-09-26 17:30

深度学习：TensorFlow神经网络理论实战

TensorFlow简介二、实战：拟合问题2.1TensorFlow的安装2.2TensorFlow的使用2.3TensorBoard可视化界面2.4Tensorflow解决拟合问题代码三、参数优化方法3.1随机梯度下降

一碗姜汤·2023-09-26 05:52

打开深度学习的锁：（2）单隐藏层的神经网络

打开深度学习的锁导言PS：神经网络的训练过程一、数据集和包的说明1.1准备文件1.2需要导入的包二、构建神经网络的架构三、初始化函数四、激活函数4.1tanh（双曲正切函数）函数五，前向传播六、损失函数七、后向传播八、梯度下降九

Jiashun Hao·2023-09-26 04:51

机器人中的数值优化|【三】无约束优化，拟牛顿法，共轭梯度法理论与推导

机器人中的数值优化|【三】无约束优化，拟牛顿法，共轭梯度法理论与推导拟牛顿法Quasi-NewtonMethods为什么引入拟牛顿法在前面的章节中，我们学习了牛顿法，牛顿法的核心是先通过将函数泰勒展开，

影子鱼Alexios·2023-09-25 11:18

R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据...

拓端研究室TRL·2023-09-25 08:38

机器学习笔记——9.25课堂补充

机器学习笔记——9.25课堂补充一、泰勒展开二阶近似向量形式二、有关梯度下降几个小问题？1.梯度下降能否保证找到最优的参数？2.梯度下降法参数更新能否保证损失函数值每次下降？

AgentSmart·2023-09-25 08:33

深度学习自学笔记五：浅层神经网络（二）

目录一、激活函数二、激活函数的导数三、神经网络的梯度下降四、反向传播五、随机初始化一、激活函数神经网络中常用的激活函数有以下几种：1.Sigmoid函数（Logistic函数）：Sigmoid函数将输入值映射到

ironmao·2023-09-25 02:16

梯度下降法

梯度下降法对于一个二元一次函数y=ax+b，我们只需要知道两个(x，y)点即可获取到a、b的值，我们称其为精确解，如下图：但是如果该函数中存在已知分布的噪声，那么又该如何求解：我们可以假设a、b为任意值

Hufft·2023-09-25 02:45

Unity ML-Agents默认接口参数含义

还有sac和pocahyperparameters:batch_size:64#梯度下降每次迭代的经验数。应确保该值总是比buffer_size小几倍。

DWQY·2023-09-24 19:56

数据标准化与归一化

特征归一化、标准化的理解数据集如果标准化处理，对机器学习中的很多算法（包括梯度下降），会有很好的优化效果。如果数据未标准化（例如，数据集特征之间相差的数量级较大时），很多算法的表现性能不佳。

芒果冰麦·2023-09-24 16:04

机器学习线性回归：正规方程与梯度下降

正规方程：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_diabetes#导入数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#划分数据集#sklearn.model_selection.train_test_split是scikit-learn中的一个函数，#用于

从白天到早上·2023-09-24 16:34

最小二乘法

LeastSquareMethod1、相关的矩阵公式2、线性回归3、最小二乘法3.1、损失函数（LossFunction）3.2、多维空间的损失函数3.3、解析法求解3.4、梯度下降法求解1、相关的矩阵公式

__TAT__·2023-09-24 14:09

一些常见的算法

梯度下降算法：这是一种迭代法，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。在求解机器学习算法的模型参数时，梯度下降是最常采用的方法之一。离散微分算法：一种模拟调节器的离散

嵌入式新手小张·2023-09-24 10:48

[Machine Learning][Part 2]监督学习的实现

目录线性模型实现：costfunction：代价函数或者损失函数——衡量模型优劣的一个指标理论：代码实现:梯度下降——自动寻找最小的costfunction代价函数梯度的概念：梯度下降公式：实现一个简单的监督学习的模型

思则变·2023-09-24 07:13

第五章多变量线性回归

本章含盖5.1多维特征5.2多元梯度下降法5.3多元梯度下降法演练！

tomas家的小拨浪鼓·2023-09-24 05:59

一种基于光强传输方程的散射成像相位恢复仿真研究

目前散射成像技术主要有：利用光学相位共轭思想的波前调制技术，通过反馈调制算法控制空间

简单光学·2023-09-24 04:41

优化器的选择

1.什么是优化器2.梯度下降算法3.基于动量的梯度下降4.实用优化器的选择4.1Adagrad优化器4.2Rmsprop4.3AdaDelta优化器4.4Adam优化器5.总结本章大量内容来自：《深度学习轻松学

怼怼是酷盖·2023-09-24 00:41

深度学习自学笔记二：逻辑回归和梯度下降法

目录一、逻辑回归二、逻辑回归的代价函数三、梯度下降法一、逻辑回归逻辑回归是一种常用的二分类算法，用于将输入数据映射到一个概率输出，表示为属于某个类别的概率。

ironmao·2023-09-23 21:54

机器学习（3） K近邻算法（KNN）介绍及C++实现

近邻算法三大要素前言此前已发布的两篇博客，分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界，并给出C++代码实现，详情参见机器学习（1）泛化误差上界的实现及分析；以及在线性可分条件下，采用随机梯度下降法收敛分二分类超平面的感知机算法

ProfSnail·2023-09-23 16:09

梯度下降优化方法概述

梯度下降是优化神经网络和机器机器学习算法的首选优化方法。本文重度参考SEBASTIANRUDER的文章。对于英文比较好的同学请直接阅读原文。本文只为个人的学习总结，难免有所欠缺和不足。

sunny4handsome·2023-09-23 16:31

联邦学习

Federatedmachinelearning）联邦学习重要节点及里程碑举例说明名词解释迭代模型平均(iterativemodelaveraging)：非独立同分布（non-IID）：鲁棒性同步随机梯度下降非平衡数据

Glory Man-United·2023-09-23 13:00

pytorch学习------常见的优化算法

优化算法介绍1、梯度下降算法（batchgradientdescentBGD）每次迭代都需要把所有样本都送入，这样的好处是每次迭代都顾及了全部的样本，做的是全局最优化,但是有可能达到局部最优。

韭菜盖饭·2023-09-22 22:59

基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫

GarfieldEr007·2023-09-22 15:30

2023.8.25线性回归----梯度下降

（3）按照方向与步伐更新参数公式建议大家还是看看课本，markdown打公式太麻烦了4.梯度下降（1）批量梯度下降：容易得到最优解，但是每次考虑所有样本，所以速度很慢。

豆沙沙包?·2023-09-22 03:53

主题模型--LDA

LDA将模型参数视作随机变量，将多项式分布的共轭先验（也就是Dirichlet分布）作为参数的先验分布，并使用Gibbssampling方法对主题进行采样。

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:21

吴恩达DL lesson3 week1

wyq0717·2023-09-22 02:37

机器学习入门教学——损失函数（交叉熵法）

1、前言我们在训练神经网络时，最常用到的方法就是梯度下降法。在了解梯度下降法前，我们需要了解什么是损失(代价)函数。所谓求的梯度，就是损失函数的梯度。

恣睢s·2023-09-22 01:26

深度学习修炼（一）线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解

2.4.2梯度下降算法2.4.3随机梯度下降算法2.4.4小批量梯度下降算法如图是神经网络训练的一般过程总结图今天从线性分类器开始为什么我们从线性分类器开始

Qodi·2023-09-22 01:14

2019-01-29 映射约减 (map reduce)

大规模机器学习的方法称为映射约减(mapreduce)方法，相比于随机梯度下降方法，映射化简方法能够处理更大规模的问题。

奈何qiao·2023-09-22 00:34

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

文章目录1.卷积基本操作2现代卷积进阶武器操作2.1边界填充2.2跨步步幅2.3多输入输出通道2.4汇聚池化3.卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼（一）线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解

Qodi·2023-09-22 00:13

推荐频道

共轭梯度下降