共轭梯度下降第19页

rdkit 修改分子

文章目录一、引入所需库二、增删H原子2.1增加H原子函数解析2.2增加H原子2.3删除H原子函数解析2.4删除H原子三、芳香共轭键和库里单双键3.1将芳香键的类型修改为单双建的类型一、引入所需库#!

qq_36801966·2023-09-21 23:47

深度学习修炼（二）全连接神经网络 | Softmax，交叉熵损失函数优化AdaGrad，RMSProp等对抗过拟合全攻略

3.3梯度下降算法的改进3.3.1动量法3.3.2自适应梯度方法1AdaGrad2RMSProp3.3.1Adam4.网络信息流通畅，提高训练效率4.1权值初始化Xavier初始化方法H

Qodi·2023-09-21 16:26

pytorch学习1

前言王者之争核心之争在于动态图优先还是静态图优先pytorch是动态计算生成新变量tf是先定义变量，再生成回归问题1、梯度下降算法了解[梯度算法是深度学习的核心，deeplearning求解复杂问题主要靠的是梯度下降算法

dyh_chd·2023-09-21 06:42

机器学习入门教学——损失函数（极大似然估计法）

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·2023-09-21 02:10

机器学习入门教学——损失函数（最小二乘法）

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·2023-09-21 02:40

线性回归预测波士顿房价

"""正规方程：sklearn.linear_model.LinearRegression(最小二乘法线性回归)更准确使用于线性模型梯度下降：sklearn.linear_model.SGDRegressor

zsb_zsb·2023-09-20 23:21

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|附代码数据

\但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写Metropolis-Hastings代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用RStan。Hamilto

·2023-09-20 21:13

Java手写深度学习

Java手写深度学习1.算法思维导图以下是使用Mermanid代码表示的深度学习算法的实现原理：输入数据前向传播损失函数反向传播梯度下降更新参数输出结果2.该算法的手写必要性及市场调查深度学习在人工智能领域具有广泛的应用前景

全栈项目讲解·2023-09-20 19:32

分子量2000的PEG衍生物DSPE-PEG-COOH

它是一种有用的自组装试剂，用于制备聚乙二醇化脂质体或胶束，同时提供COOH基团用于与含胺分子共轭。它

XYBMWCR·2023-09-20 12:24

用于生物结合靶向分子的酸性基团 DSPE-PEG-NHS，MW：20000是一种线性异双功能聚乙二醇化试剂，含有DSPE磷脂和活化的羧酸NHS酯。

它是一种有用的自组装试剂，用于制备聚乙二醇化脂质体或胶束，同时还提供NHS基团用于与含胺分子共轭。

kaixin741·2023-09-20 12:24

模拟退火——和随机梯度下降SGD有异曲同工之妙（附旅行推销员问题MATLAB求解讲解）

模拟退火和随机梯度下降SGD有异曲同工之妙随机性：SGD和模拟退火都包含了一定程度的随机性。在SGD中，每次更新模型参数时都是

MikingG·2023-09-20 07:40

线性回归原理（李沐老师学习笔记）

目录1线性回归的定义1.1线性回归的基本元素1.1.1线性模型1.1.2损失函数1.1.3为什么传统线性回归解不能应用于深度学习1.1.4随机梯度下降2自动求导2.1标量链式法则2.2标量对向量求导2.3

maggieyiyi·2023-09-19 17:10

逻辑回归：确定一个人是否年收入超过5万美元

文章目录1.问题描述2.设计简要描述3.程序清单4.结果分析5.调试报告6.实验小结1.问题描述学会使用学习到的逻辑回归的知识，手动使用梯度下降方法，通过给定的相关数据来完成年薪是否高于50k的二分类预测任务

CSU迦叶·2023-09-19 17:22

神经网络训练技巧

文章目录一、问题描述二、设计简要描述三、程序清单四、结果分析五、调试报告六、实验小结一、问题描述基于二元函数f(x,y)=z=1/20x2+y2掌握梯度下降和权重初始化的技巧，基于手写体识别掌握正规化和两种防止过拟合的技巧

CSU迦叶·2023-09-19 17:22

【深度学习实验】线性模型（五）：使用Pytorch实现线性模型：基于鸢尾花数据集，对模型进行评估（使用随机梯度下降优化器）

本实验旨在展示使用随机梯度下降优化器训练线性模型的过程，并

QomolangmaH·2023-09-19 08:39

tensorflow 的损失函数

的距离的函数，最常用的函数是距离的平方，由于估计量具有随机性，可以对该函数求期望，这就是下式给出的均方误差：以下例程中拟定y=x1+x2为目标函数，随机初始化参数并加入噪声进行迭代，采用均方误差的损失函数进行梯度下降

甘霖那·2023-09-19 06:18

深度学习——线性神经网络一

深度学习——线性神经网络一文章目录前言一、线性回归1.1.线性回归的基本元素1.1.1.线性模型1.1.2.损失函数1.1.3.解析解1.1.4.随机梯度下降1.1.5.用模型进行预测1.2.向量化加速

星石传说·2023-09-18 23:18

【PyTorch 攻略（4/7）】张量和梯度函数

这种随着时间的推移重新训练模型的来回和前进过程将损失减少到0，称为梯度下降。为了计算这些梯度，PyTorch有一个名

无水先生·2023-09-18 15:19

【PyTorch 攻略（5/7）】训练和模型

该模型对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集误差相对于其参数的导数，并使用梯度下降优化这些参数。我们从这里加载前面的代码。

无水先生·2023-09-18 12:14

【译】梯度下降优化算法概览（gradient descent optimization algorithms）

之前一直想总结一下深度学习中常用的梯度下降算法的，后来发现有人做了，那好吧，直接翻译吧。

ce0b74704937·2023-09-18 07:48

【深度学习实验】线性模型（二）：使用NumPy实现线性模型：梯度下降法

实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入库1.初始化参数2.线性模型linear_model3.损失函数loss_function4.梯度计算函数compute_gradients5.梯度下降函数

QomolangmaH·2023-09-18 00:25

李沐机器学习入门

3.1.2人工标注数据3.1.3弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax回归8.3小批量随机梯度下降

几窗花鸢·2023-09-17 23:30

神经网络权重是什么意思,神经网络权值和阈值

2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。

快乐的小肥熊·2023-09-17 21:20

PyTorch深度学习（一）【线性模型、梯度下降、随机梯度下降】

这个系列是实战（刘二大人讲的pytorch）建议把代码copy下来放在编译器查看（因为很多备注在注释里面）线性模型(LinearModel)：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#绘图的包x_data=[1.0,2.0,3.0]#这两行代表数据集，一般x_data,y_data是要把它分开保存的，x表示输入样本y_data=[2.0,4.0,6.

每天都是被迫学习·2023-09-17 06:17

机器学习笔记之最优化理论与算法(十二)无约束优化问题——共轭梯度法

机器学习笔记之最优化理论与方法——共轭梯度法引言回顾：共轭方向法的重要特征线性共轭梯度法共轭方向公式的证明过程关于线搜索公式中参数的化简关于线搜索公式中步长部分的化简关于线搜索公式中共轭方向系数的化简参数化简的目的非线性共轭梯度法

静静的喝酒·2023-09-16 23:05

机器学习笔记之无约束优化问题——(阶段性收尾)共轭方向法与Wolfe准则优化方法Python示例

机器学习笔记之无约束优化问题——基于共轭方向法与Wolfe准则优化方法的Python示例引言小插曲：画图——非标准二次型的等值线算法在图像中的表示基于精确搜索的共轭梯度法基于Wolfe准则的共轭梯度法附

静静的喝酒·2023-09-16 23:34

1 参悟深度学习-梯度下降法

数学知识导函数本质上梯度下降法是在解决极值的问题而在数学上求极值，需要知道导函数就很容易求的比如函数y=x^2+4x+4的最大/小值是在其导函数等于0时的x的值即2*x+4=0是x=-2存在最大/小值y

InnoTech·2023-09-16 20:01

机器学习

神经网络碰上高斯过程神经网络是一类参数化函数，可以通过梯度下降来高精度地逼近标记数据集。高斯过程（GP）是一种概率模型，其定义了可能函数的分布，并通过概率推理规则和数据来更新。

walkerfan·2023-09-16 20:10

xgboost为什么要用泰勒展开

xgboost使用了一阶和二阶偏导,二阶导数有利于梯度下降的更快更准.使用泰勒展开取得函数做自变量的二阶导数形式,可以在不选定损失函数具体形式的情况下,仅仅依靠输入数据的值就可以进行叶子分裂优化计算,本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化

Smile_未来可期·2023-09-16 14:20

逻辑回归

逻辑回归是假设数据服从伯努利分布（二项分布），通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，达到数据的二分类的目的。是经典的二分类算法，是处理因变量是分类变量的回归问题。

MaskStar·2023-09-16 14:55

pytorch的自动微分、计算图 | 代码解析

在深度学习和机器学习中，自动微分是一个关键的概念，用于计算函数相对于其输入变量的导数（梯度）从而利用各类优化算法如梯度下降降低损失函数。

Qodi·2023-09-16 07:24

机器学习一点通：统计中的Beta分布你真的懂了吗？

它在数学上是共轭的，意味着后验分布保持相似的格式，使得涉及它的计算更为简单。Beta分布由两个参数定义，α（al

robot_learner·2023-09-16 02:15

简单介绍神经网络中不同优化器的数学原理及使用特性【含规律总结】

那我就介绍解释几种常用的优化器的基本原理：随机梯度下降（SGD）：SGD是最基本的优化算法之一。它通过计算当前位置的梯度（即损失函数对参数的导数），然后朝着梯度的反方向更新

Yooooung_Lee·2023-09-15 23:07

专题：正交矩阵

例3.10设为阶正交矩阵，则（1）的复特征值的模为，从而的实特征值只能为或，虚特征值成对互为共轭.（2）若是的特征值，是的属于特征值入的特征向量，则长度相等且正交.例3.11设为欧氏空间的正交变换，在的标准正交基下的矩阵为

抄书侠·2023-09-15 17:41

机器学习（14）---逻辑回归（含手写公式、推导过程和手写例题）

逻辑回归一、逻辑回归概述二、模型、策略和优化（手写）三、w和b的梯度下降公式推导四、例题分析4.1题目4.2解答一、逻辑回归概述 1.逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

冒冒菜菜·2023-09-15 07:52

深度学习-全连接神经网络-训练过程-批归一化- [北邮鲁鹏]

批归一化操作小批量梯度下降算法回顾：每次迭代时会读入一批数据，比如32个样本；经过当前神经元后会有32个输出值y1,…y32。

古董a·2023-09-15 07:29

Python数据分析入门--线性规划和非线性规划学习笔记

文章目录一、线性规划简介二、线性规划常用求解方法三、线性规划实现流程1.明确问题和变量2.建立数学模型四、Python实现线性规划五、非线性规划简介六、非线性规划常用求解方法1.拉格朗日乘数法2.梯度下降法七

szu_ljm·2023-09-15 02:00

深度学习讲稿（24）

5.2三种梯度下降在上节中，我们使用了梯度下降实现了多元线性回归。如果你仔细看过上面的算法。你就知道，这个算法能够找到一个解是很自然的。对于单个数据点来说，这个解并没有什么意义。

山岳之心·2023-09-14 22:56

深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别

逻辑回归先准备一下LR逻辑回归：广义线性模型：实现x到y的非线性映射：在LR逻辑回归中取g函数：实现0--1映射输出值为预测结果为1的概率线性模型wx+b:令h（x）表示结果为1的概率：极大对数似然：损失函数：随机梯度下降

暗夜猎手-大魔王·2023-09-14 22:44

梯度下降之线性回归模型

day. day. up!·2023-09-14 19:52

optimizer和loss.backward()相关函数

optimizer.zero_grad()#梯度清零(一定要先进行梯度清零，这样tensor里面的grad就不会累加)loss.backward()是用来求导的optimizer.step()一般来说根据求来的导数进行梯度下降算法来更新参数上面的顺序步骤不能变

小宋加油啊·2023-09-14 12:05

深度学习-详解梯度下降从BGD到ADAM - [北邮鲁鹏]

文章目录参考文章及视频导言梯度下降的原理、过程一、什么是梯度下降？

古董a·2023-09-14 09:16

打开深度学习的锁

数据集降维度并且转置2.3数据预处理完整代码三、逻辑回归3.1线性回归函数公式3.2sigmoid函数公式四、初始化函数五、构建逻辑回归的前向传播和后向传播5.1损失函数5.2前向传播5.3后向传播5.3.1梯度下降算法

Jiashun Hao·2023-09-13 13:31

L1 、 L2 、 smooth L1 loss

均方误差MSE(L2Loss)均方误差（MeanSquareError，MSE）是模型预测值f(x)与真实样本值y之间差值平方的平均值，其公式如下MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法

THE@JOKER·2023-09-13 09:07

【线性回归】梯度下降

梯度下降在整个机器学习中都很重要〇、问题回顾找到θ0、θ1，最小化代价函数J(θ0,θ1)outline初始化θ0，θ1调整θ0、θ1，减小J直到J最小（如何调整呢？）走下降最快的方向！

阿瑟琴·2023-09-13 05:16

神经网络 06(优化方法)

二、梯度下降方法梯度下降法简单来说就是一种寻找使损失函数最小化的方法。

Darren_pty·2023-09-13 05:25

2019-03-03

如何让线离点为了使用梯度下降法，我们需要使用连续误差函数，为此还需要

_mora·2023-09-13 01:34

深度学习的数值问题

文章目录梯度下降临界点、驻点、拐点、鞍点、顶点（曲线）、曲率近似优化预测最佳步长梯度下降往斜率的反方向走。

玖玖玖柒染·2023-09-12 23:08

深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（三）

文章目录引言随机、批量梯度下降的差异随机梯度下降的实现随机梯度下降的调试引言随机梯度下降是一种优化方法，主要作用是提高迭代速度，避免陷入庞大计算量的泥沼。

小馒头学python·2023-09-12 20:30

基于小波神经网络的多分类预测，基于ANN的分类预测

BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：基于小波神经网络的多分类代码，基于自适应学习率动量因子梯度下降

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-12 16:15

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