共轭梯度下降第21页

老妪能训,老妪能编--用现代C++构建的前向、反向传播神经网络的例子。构建一个具有任意层数和每层任意结点数的全连接神经网络（backpropagation Neural Network

这个例子也包括了基本的梯度下降优化,要求实现异或xor的神经网络,要求输入数据有四组{1,0}、{0,1}、{1,1}、{0,0}，训练目标数据target也有四个{1}、{1}、{0}、{0}……要求

aw344·2023-09-03 07:37

机器学习笔记之最优化理论与方法(四) 凸函数：定义与基本性质

本文是关于梯度下降法：凸函数VS\text{VS}VS强凸函数的逻辑补充。涉及的证明过程如：凸函数的一阶条件；凸函数的梯度单调性；凸函数的二阶条件详见上述链接。凸函数的定义关于凸函

静静的喝酒·2023-09-03 07:36

增减网络20220101

现代c++有任意层数和每层任意结点数的全连接神经网络.代码包括了基本的梯度下降,要求输入数据有两组{1,0}、{1,1},训练目标数据target也有两个{1}、{0}……程序运行开始读取一个文本文件"

aw344·2023-09-03 07:35

汤普森采样(Thompson sampling): 理论支持

目录一、UCB与TS算法数学原理1、UpperConfidenceBounds数学原理2、Thompsonsampling数学原理a、TS基本数据原理1.beta分布2.共轭分布与共轭先验3.采样的编程实现

GrowthDiary007·2023-09-03 05:33

神经网络--感知机

感知机单层感知机原理单层感知机:解决二分类问题，激活函数一般使用sign函数,基于误分类点到超平面的距离总和来构造损失函数,由损失函数推导出模型中损失函数对参数www和bbb的梯度，利用梯度下降法从而进行参数更新

JaxHur·2023-09-03 05:41

VSLAM（3）：最优化问题与优化问题的代码实现

目录一.最优化问题1.1SLAM状态估计问题的定义1.2最优化问题1.3迭代法解决最优化问题1.3.1梯度下降法1.3.2高斯牛顿法（Gassion-Newton）1.3.3阻尼牛顿法LM（Levenberge-Marquadt

聪明的笨小子·2023-09-03 01:27

三维空间刚体运动4-5：四元数多点离散数值解插值方法：Sping

三维空间刚体运动4-5：四元数多点离散数值解插值方法：Sping1.正切曲率κ(γ,t)\kappa(\gamma,t)κ(γ,t)在H1H_{1}H1上的离散数值解——Sping1.1离散版解决方案1.2梯度下降法求解

shao918516·2023-09-03 01:25

机器人中的数值优化（六）—— 线搜索最速下降法

机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例八、线搜索最速下降法 1、最速梯度下降法简介

慕羽★·2023-09-03 01:24

【人工智能】—_逻辑回归分类、对数几率、决策边界、似然估计、梯度下降

文章目录逻辑回归分类LogisticRegressionClassificationLogisticRegression:LogOddsLogisticRegression:DecisionBoundaryLikelihoodundertheLogisticModelTrainingtheLogisticModelGradientDescent逻辑回归分类考虑二分类问题，其中每个样本由一个特征向量

Runjavago·2023-09-02 11:37

大数据课程K16——Spark的梯度下降法

文章作者邮箱：[email protected]地址：广东惠州▲本章节目的⚪了解Spark的梯度下降法；⚪了解Spark的梯度下降法家族（BGD，SGD，MBGD）；⚪掌握Spark的MLlib实现

伟雄·2023-09-02 01:17

Trained Quantization Thresholds for Accurate and Efficient Fixed-Point Inference of Deep Neural N...

一、摘要我们提出了一种使用标准反向传播和梯度下降的均匀对称量化器训练量化阈值（TQT）的方法。与先前的工作相反，我们表明，对阈值梯度的直通估计器的仔细分析允许自然的范围-精度权衡，导致更好的优化。

加油11dd23·2023-09-01 23:31

动手深度学习：08 线性回归（线性回归的从零开始实现）（二）

1、线性回归的从零开始实现我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器d2l包可以直接在conda的prompt里面输入命令pipinstall-Ud2l来安装%

xiao52x·2023-09-01 21:45

深度学习 - 神经网络具体细节篇

而梯度下降与反向传播之间是有关系的。梯度下降是沿着代价小的方向走的，所以用到的是代价函数的导数。每个参数都要向代价小的方向迈进一步，迈多少，由反向传播的

aaa小菜鸡·2023-09-01 16:25

如何理解正态倒伽马分布(Normal-inverse-gamma distribution)?

但是根据我的观察，normal-scaledgammadistribution（不是倒伽马）是正态分布的共轭先验。

liusiyang_641·2023-09-01 08:37

【数值计算方法】导论

线性代数方程组求解（等价变换）b.矩阵特征值特征向量（相似变换）c.二次型（合同变换）2.数值逼近a.插值b.曲线拟合c.数值积分d.数值微分e.迭代法f.近似求解常微分方程3.数值优化a.最优化问题的建模b.梯度下降法

QomolangmaH·2023-09-01 05:14

numpy.linalg.eig 计算方阵的特征值和右特征向量

当a是实数时，得到的特征值将是实数（0虚部）或出现在共轭对中v:(…，M，M）数组归一化（单位“长度”）特征向量，使得列v[:,i]是对应于特征值的特征向量w[i]

JokerChange·2023-09-01 05:29

深度学习基础：矩阵求导+反向传播

反向传播：整体过程:模型函数表达为y=x*w，损失函数为loss反向传播是通过损失loss对参数求偏导，对参数w进行随机梯度下降的更新。使损失函数达到局部最优解。重点在于损失函数l

TANGWENTAI·2023-09-01 04:10

深度学习(前馈神经网络)知识点总结

用于个人知识点回顾，非详细教程1.梯度下降前向传播特征输入—>线性函数—>激活函数—>输出反向传播根据损失函数反向传播，计算梯度更新参数2.激活函数(activatefunction)什么是激活函数？

bujbujbiu·2023-09-01 02:32

CLA（共轭亚油酸）是否需要补剂来补充？

CLA（共轭亚油酸）不是所有的脂肪都是生来平等的。有些脂肪只能作为能源和燃料，躲不过被烧掉的命运，而有些脂肪却能作为补剂，为人们的健康带来好处。

菲宝健身录·2023-08-31 23:48

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent

我是任玉琢·2023-08-31 12:17

通过示例学习 PyTorch

该网络将具有单个隐藏层，并且将通过最小化网络输出与真实输出之间的欧几里德距离来进行梯度下降训练，以适应随机数据。注意您可以在本页的末尾浏览各个示例。目录张量

yanglamei1962·2023-08-31 09:58

ResNet

然而，一方面深网络并不是直接堆叠就可以，会面临梯度消失或爆炸的问题，这个问题很大程度上被正则化输入和批量标准化层方法以及Relu激活解决，使得具有数十层的网络能够开始收敛于随机梯度下降（SGD）和反向传播

jmt330·2023-08-31 07:23

机器学习的第一节基本概念的相关学习

目录1.1决策树的概念1.2KNN的概念1.2.1KNN的基本原理1.2.2流程：1.2.3优缺点1.3深度学习1.4梯度下降损失函数1.5特征与特征选择特征选择的目的1.6python中dot函数总结一维数组的点积

星星失眠️·2023-08-31 03:31

人工神经网络的学习方式

调整权重使用的方法有梯度下降法，和随机梯度下降法两种。GradientDescent简称GD。stochasticGradientDescent简称SGD。两者的差异在于效率和收敛速度。

懒生活·2023-08-30 22:13

神经网络中的优化算法

【嵌牛正文】首先，我们惯用的方法是“梯度下降法”，称为GradientDecent，就是把所有的训练样本丢进去训练一次之后，把W和b更新一次，然后重复这个过程，具体重复多少次就看我们的“迭代次数”是多少

张小文_f7d4·2023-08-30 19:47

各种 Optimizer 梯度下降优化算法总结

写在前面当前使用的许多优化算法，是对梯度下降法的衍生和优化。在微积分中，对多元函数的参数求偏导数，把求得

无忧获客01·2023-08-30 19:24

经典算法及其 API

经典算法及其API回归算法线型回归(Linearregression)概念及回归方程损失函数优化算法正规方程及其API梯度下降及其API正则化（岭回归及其API）分类算法K近邻算法算法简介及工作流程KNN

劫径·2023-08-29 21:12

机器学习第五周-梯度下降

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。

繁华落幕_0f7c·2023-08-29 18:36

机器学习--梯度下降特征归一化

一例子：根据人的身高和体重预测人的健康指数，假设有如下原始样本数据是四维的20180131115933475.jpg20180131115946820.jpg从上面两个坐标图可以看出，样本在数据值上的分布差距是不一样的，但是其几何距离是一致的。而标准化就是一种对样本数据在不同维度上进行一个伸缩变化（而不改变数据的几何距离），也就是不改变原始数据的信息（分布）。这样的好处就是在进行特征提取时，忽略掉

IT满仓·2023-08-29 14:01

【深度学习】神经网络中 Batch 和 Epoch 之间的区别是什么？我们该如何理解？

文章目录一、问题的引入1.1随机梯度下降1.2主要参数二、Batch三、Epoch四、两者之间的联系和区别一、问题的引入1.1随机梯度下降随机梯度下降（StochasticGradientDescent

旅途中的宽~·2023-08-29 12:51

算法工程师面试常见代码题汇总

文章目录激活函数sigmoidrelusoftmaxbettersoftmax损失函数meansquarederrorcrossentropyerrordetailedcrossentropyerror梯度下降

江米江米·2023-08-29 09:51

多个权重梯度下降

defneural_network(input,weights):output=0foriinrange(len(input)):output+=(input[i]*weights[i])returnoutputdefele_mul(scalar,vector):output=[0,0,0]forjinrange(len(output)):output[j]=vector[j]*scalarret

qhqlnannan·2023-08-29 06:00

模型复现后性能低了怎么办？

求偏导的结果不一定是准确的，有限循环小数，然后由于每个显卡精度不一样，导致反向传播和梯度下降的精度不一样，一个不一样微乎其微，但是1000多万个参数，都有一点区别，一点点小的变化会导致最后发生一个很大的变化我和他的显卡一样

毕竟是shy哥·2023-08-28 23:36

梯度下降策略

梯度下降原理直观解释：比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，

python机器学习学习笔记·2023-08-28 23:42

优化器的作用

在深度学习中，几乎所有流行的优化器都基于梯度下降。这意味着他们反复估计给定的损失函数L的斜率，并将参数向相反的方向移动(因此向下爬升到一个假设的全局最小值)。

P柒·2023-08-28 19:06

吴恩达深度学习--logitic回归损失函数

平方误差函数你可以如此操作，但一般在逻辑回归里不进行此操作，因为当研究参数时，我们讨论的优化问题将会变成非凸问题，所以优化问题会产生多个局部最优解，梯度下降算法也就无法找到全局最优解。

862180935588·2023-08-28 15:54

机器学习，深度学习一些好文

文章目录1、CNN1.1、卷积层：1.2、池化层：1.3、全连接层：1.4、Softmax：2、激活函数3、Dropout4、反向传播4.1计算图、手推反向传播4.2、梯度下降与反向传播4.3、学习率α

一只菜得不行的鸟·2023-08-28 13:18

【手写数字识别】之优化算法

模型的有效容量最大学习率越小，损失函数变化速度越慢，学习率越大，会导致参数在最优解附近震荡，损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad和AdamSGD：随机梯度下降算法

m0_60093126·2023-08-28 10:59

机器学习笔记之优化算法(十九)经典牛顿法的收敛性分析

机器学习笔记之优化算法——经典牛顿法的收敛性分析引言回顾：算法的收敛性分析Wolfe\text{Wolfe}Wolfe准则的收敛性分析梯度下降法在凸函数的收敛性分析梯度下降法在强凸函数的收敛性分析经典牛顿法的收敛性分析收敛性定理介绍证明过程关于隐含条件的说明引言上一节整体介绍了经典牛顿法

静静的喝酒·2023-08-27 19:09

梯度下降

梯度下降，是一种基于搜索的最优化方法，其作用是用来对原始模型的损失函数进行优化，找到使损失函数（局部）最小的参数。梯度是向量，是多元函数的导数，指向误差值增加最快的方向。

maybelillian_gu·2023-08-27 16:20

机器学习简介[01/2]：简单线性回归

使用梯度下降，可以训练基本模型以拟合一组点以供未来预测。二、技术背景这是涵盖回归、梯度下降、分类和机器学习的其他基本方面的系列文章的第一篇文章。

无水先生·2023-08-27 12:00

梯度消失和梯度爆炸及解决方法

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。

taoqick·2023-08-27 11:38

机器学习与数学基础知识（二）

本文是机器学习与数学基础知识的第二集视频，主要内容是微积分选讲，共三部分知识点，与机器学习直接相关的是第二部分知识点微积分中的两个机器学习算法——牛顿法和梯度下降法。

22世纪冲刺·2023-08-27 09:18

四元数代数

四元数三维空间的实矢量与一个实数组成的数四元数运算法则相等加法乘法共轭与模逆四元数的矩阵表示狭义相对论时空观两条基本原理普遍相对性原理一切自然定理的表述形式在所有的惯性参考系中均是相同的时间同质原理空间

River Chandler·2023-08-27 08:24

回归分析学习

回归分析什么是回归分析简单线性回归线性回归（linearregression）线性假设如何拟合数据线性回归的基本假设损失函数(lossfunction)最小二乘法(LeastSquare,LS)梯度下降法

lov_vol·2023-08-27 06:39

零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降

零基础入门深度学习(2)-线性单元和梯度下降文献内容来自：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/448086文章目录0文章列表1往期回顾2线性单元是啥2.1线性单元的模型

Godswisdom·2023-08-26 16:46

C++最易读手撸神经网络两隐藏层(任意Nodes每层)梯度下降230821a

//c++神经网络手撸20梯度下降22_230820a.cpp:此文件包含"main"函数。程序执行将在此处开始并结束。

aw344·2023-08-26 12:49

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：

XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

【核磁共振成像】方格化重建

目录一、缩放比例二、方格化变换的基础三、重建时间四、方格化核一、缩放比例对于笛卡尔K空间直线轨迹数据可直接用FFT重建，而如果K空间轨迹的任何部分都是非均匀取样的可用DFT直接重建，有时称为共轭相位重建

TJUTCM-策士之九尾·2023-08-26 00:13

最优化方法——梯度下降法、牛顿法、LM算法

一、梯度下降法介绍：在机器学习中应用十分的广泛，主要目的是通过迭代的方式找到目标函数的最小值（极小值）。

ha_lee·2023-08-26 00:36

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