共轭梯度下降第2页

Pytorch-Adam算法解析

肆十二·2024-02-20 07:30

深度学习从入门到不想放弃-7

)今天讲的也算基础（这个系列后来我一寻思，全是基础），但是可能要着重说下，今天讲前向计算和反向传播，在哪儿它都永远是核心，不管面对什么模型前向计算：有的叫也叫正向传播，正向计算的，有的直接把前向的方法梯度下降当成前向计算的名字

周博洋K·2024-02-20 06:21

深度学习之梯度下降算法

梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法，来计算y=w*x先计算出梯度，再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:57

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

GAN生成对抗性网络

原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

华农DrLai·2024-02-19 23:16

量子算法入门——3.狄拉克符号与量子态（3）

3.狄拉克符号的数学基础左矢是右矢的共轭+转置上标*表示共轭算符就是对狄拉克符号进行操作，就是相当于矩阵操作向量，算符对应本征值和本征态本征值：拉伸x、y向量的程度本征态：x、y向量上标匕首符号（或称十字符号

鸥梨菌Honevid·2024-02-19 22:19

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

人、机、环境及态、势、感、知之间的共轭

一、共轭的本质在数学中，共轭通常指两个复数中的一个与另一个具有相同的实部但虚部互为相反数。例如，对于复数a+bi，其共轭是a-bi。

人机与认知实验室·2024-02-19 11:55

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。

魏清宇·2024-02-14 21:14

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播

o0Orange·2024-02-14 16:22

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会

小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测

软工菜鸡·2024-02-13 06:36

优化梯度下降算法

文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera

stoAir·2024-02-12 14:58

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学

kidling_G·2024-02-12 14:29

C语言经典算法之逻辑回归算法

B.简介在C语言中实现逻辑回归算法，我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率，并使用梯度下降或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下

JJJ69·2024-02-12 13:33

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血，那我就对这个问题多展开一下吧，让鲜血流的更猛烈一些。（害怕.jpg）

woshicver·2024-02-12 11:34

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法

lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

每次迭代计算误差函数在当前点的梯度，然后根据梯度确定搜索方向：负梯度方向是函数值下降最快的方向，因此梯度下降法就是沿着负梯度方向搜索最优解。

3points·2024-02-12 11:01

机器学习之局部最优和全局最优

面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：梯度提升树

前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT，首先了解了用于回归的GBDT，将损失使用梯度下降法进行减小；用于分类的GBDT要稍微复杂一些，需要对分类损失进行定义

SheltonXiao·2024-02-11 14:39

机器学习复习（8）——逻辑回归

目录逻辑函数（LogisticFunction）逻辑回归模型的假设函数从逻辑回归模型转换到最大似然函数过程最大似然函数方法梯度下降逻辑函数（LogisticFunction）首先，逻辑函数，也称为Sigmoid

不会写代码！！·2024-02-11 07:47

深度学习入门--参数的优化算法

1.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，也可以沿梯度上升方向求解最大值。

我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

深度学习视频详解

梯度下降，神经网络如何学习|深度学习什么是反向传播反向传播演算【订阅】机器学习AI玩游戏

大囚长·2024-02-10 14:50

深度学习为什么需要suffle，xgb为什么不需要shuffle?

因为深度学习的优化方法是随机梯度下降，每次只需要考虑一个batch的数据，也就是每次的“视野”只能看到这一批数据，而不是全局的数据。是一种“流式学习”。

fengyuzhou·2024-02-10 06:08

Tensorflow2.0 对自己的图片数据集进行分类

文章目录项目介绍数据集网络模型代码实现1、导入需要的库2、定义图像加载和预处理函数3、定义构造Dataset数据集函数4、构造Dataset数据集5、构建网络6、初始化优化器和损失函数7、定义损失函数8、定义梯度下降函数

cofisher·2024-02-09 19:30

BP神经网络风速预测

它基于梯度下降算法，通过反向传播误差来更新神经网络中的权重和偏差，以达到优化网络和提高预测准确性的目的。

MATLAB代码顾问·2024-02-09 18:55

盘点大学里那些好用的7款搜题软件! #经验分享#微信

下方附上一些测试的试题及答案1、物象空间折射率相同时，共轭光学系

笑笑18178·2024-02-09 13:13

优化｜复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法

1.简介对于无约束的非凸优化问题，算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2)；在目标函数光滑时，这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到.对于带约束的非凸优化问题

运筹OR帷幄·2024-02-09 08:36

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-08 07:35

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

矩阵的正定(positive definite)性质的作用

2.性质3.作用（1）Ax=b直接法求解cholesky实对称正定矩阵求解复共轭对称正定矩阵求解LDL实对称非正定矩阵求解复共轭对称非正定矩阵求解复对称矩阵求解LU实非对称矩阵求解复非对称矩阵求解（2）

blogZT·2024-02-07 23:22

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

这个模块提供了多种常用的优化器（Optimizer），如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。

科学禅道·2024-02-07 10:05

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

以下是loss与梯度之间的关系：1.梯度下降：梯度下降是一种优化算法，用于逐步调整模型参数，以最小化损失函数。在每次迭代中，梯度下降根据损失函数的梯度来更新模

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

e^{ix} 的 conjugate value(复共轭)

e^{ix}的conjugatevalue正文实数的复共轭eixe^{ix}eix的复共轭推导正文这里简单说明一下eixe^{ix}eix的复共轭。

勤奋的大熊猫·2024-02-06 17:38

03 凸优化理论-凸函数

03凸函数目录3.1凸函数的定义、性质（凸函数的判定）、示例3.2保凸运算3.4拟凸函数3.5对数凸函数3.3共轭函数3.6关于广义不等式的凸性3.1凸函数的定义、性质和例子（一）凸函数的定义&扩展值延伸

Jay Morein·2024-02-06 12:21

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。

登龙zZ·2024-02-06 02:04

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。

Liam_ml·2024-02-05 23:02

Momentum and NAG

我们知道，一般的梯度下降，是没有这一项的，有了这一项之后，的更新和前一次更新的路径有关，使得每一次更新的方向不会出现剧烈变化，所以这种方法在函数分布呈梭子状的时候非常有效。

馒头and花卷·2024-02-05 16:31

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。常见的代价模型是均方误差（MeanSquaredError，MSE），它衡量了模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。上一章曾经简单得用它预测过房价，MSE可以表示为：J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(h

北堂飘霜·2024-02-05 13:43

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种

bj_yoga·2024-02-05 12:59

深度学习-随机梯度下降

在训练过程中使用随机梯度下降，但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点，将继续更详细地说明随机梯度下降（stochasticgradientdescent）。

白云如幻·2024-02-05 12:10

特征缩放和交叉验证法随笔

特征缩放和交叉验证法因为特征间数据取值范围相差过大，就会造成梯度下降会走的很远。这样优化时间比较长而且可能造成错误路径。

zidea·2024-02-05 05:37

数据类型2

除以及幂乘等运算(8+10j)>>>x*y(-9+38j)>>>abs(x)#内置函数abs()可用来计算复数的模5.0>>>x.imag#虚部4.0>>>x.real#实部3.0>>>x.conjugate()#共轭复数

一棵草_0e33·2024-02-04 23:59

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