共轭梯度下降第22页

水溶性近红外染料Sulfo-CY5 N3组织成像 | 星戈瑞

以下是Sulfo-CY5N3在组织成像中的应用：**1.生物组织标记：**将Sulfo-CY5N3与含有共轭炔基的抗体或其他生物分子结合，可以实现对特定生物标志物在组织中的定位和标记。这样可以观察和

星戈瑞-荧光居·2023-08-25 20:46

机器学习笔记之优化算法(十七)梯度下降法在强凸函数的收敛性分析

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法在强凸函数的收敛性分析引言回顾：梯度下降法在强凸函数的收敛性二阶可微——梯度下降法在强凸函数的收敛性推论引言上一节介绍并证明了：梯度下降法在强凸函数上的收敛速度满足Q

静静的喝酒·2023-08-25 16:16

什么是梯度下降

什么是梯度下降根据已有数据的分布来预测可能的新数据，这是回归希望有一条线将数据分割成不同类别，这是分类无论回归还是分类，我们的目的都是让搭建好的模型尽可能的模拟已有的数据除了模型的结构，决定模型能否模拟成功的关键是参数只有几个参数是比较简单的

Runjavago·2023-08-25 13:40

机器学习之SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）

SGD（StochasticGradientDescent，随机梯度下降）是深度学习中最基本的优化算法之一。它是一种迭代式的优化方法，用于训练神经网络和其他机器学习模型。

奋进的大脑袋·2023-08-25 12:15

C++最易读手撸神经网络两隐藏层(任意Nodes每层)梯度下降230820a

适合于，没学过高数的程序员……照猫画虎编写人工智能、深度学习之神经网络，梯度下降……著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。“我在网上看到过很多神经网络的实现方法，但这一篇

aw344·2023-08-25 12:44

PyTorch基础知识

一.常用优化方法最小二乘法，牛顿法，拟牛顿法，梯度下降法二.tensor和numpyarray的相互转换定义一个numpyarraynp_data=np.arange(6).reshape((2,3))

几时见得清梦·2023-08-25 11:23

机器学习--特征缩放/均值归一化

特征缩放(featurescaling)其中，特征缩放(featurescaling)大致的思路是这样的：梯度下降算法中，在有多个特征的情况下，如果你能确保这些不同的特征都处在一个相近的范围，这样梯度下降法就能更快地收敛

runnerxin·2023-08-25 05:54

【机器学习7】特征缩放

梯度下降优化算法的实现，如果将特征缩放到同一尺度，大多数机器学习和优化算法将会

釉色清风·2023-08-25 05:52

【详解】神经网络梯度更新方法

NestrevoMomentumupdate5、Adagrad6、AdaDelta7、RMSprop8、Adam神经网络参数更新方法1、SGDSGD（StochasticGradientDescent）就是最常见的随机梯度下降

LeeZhao@·2023-08-24 06:35

归一化的作用，sklearn 安装

目录归一化的作用：应用场景说明sklearn准备工作sklearn安装sklearn上手线性回归实战归一化的作用：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;归一化有可能提高精度(如KNN)应用场景说明1）概率模型不需要归一化

ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 05:01

李宏毅机器学习——误差和梯度下降

误差误差的来源在机器学习中，误差=偏差+方差(Error=Bias+Variance)。Error反映整个模型的准确度Bias反映模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度Variance反映模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性Bias的计算估计μ:分布对于的离散程度(方差):Var的计算估计:下面这张图可以更直观地显示Bias和Variance的区别。Bias

migugu·2023-08-24 05:35

第一次打卡-2020-02-13

优化函数-随机梯度下降在求损失函数数值解的优化算法中，小批量随机梯度下降被广泛使用。它的算法很简单：先选取一组模型参数的初始值，如随机选取；接下来对参数进行多次迭代，使每次迭代都可能降低损失函数的值。

Vivus·2023-08-24 05:21

深度学习基础

文章目录1.数学基础1.1标量和向量1.2向量运算1.3矩阵1.4张量1.5导数2.numpy常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数

@kc++·2023-08-23 20:10

机器学习简介

聚类2.2.2降维3.机器学习一般流程4.机器学习常用概念5.深度学习简介5.1引入--猜数字5.2深度学习5.2.1隐含层/中间层5.2.2随机初始化5.2.3损失函数5.2.4导数与梯度5.2.5梯度下降

@kc++·2023-08-23 20:40

CS229之多变量线性回归

1.多变量的线性扩展皆为列向量，注意转秩2.多变量梯度下降3.优化trick3.1featurescaling在梯度下降中，变量之间的取值范围差异过大，会影响收敛的速度。

__cbf0·2023-08-23 13:44

【机器学习】python基础实现线性回归

手写梯度下降的实现y=kx+b的线性回归算法步骤：（1）构造数据，y=3*x+5;（2）随机初始化和，任意数值，例如=9,=10;（3）计算，,并计算（4）分别对和求导数，，其中重复循环n次后停止构造线性函数

TechMasterPlus·2023-08-23 11:33

逻辑回归(logistic regression)part4随机梯度下降的进一步推广与使用(附代码)

现在我们要让计算机去跑系数，而不是自己设定，于是我们想到了梯度下降关于梯度下降，参考：https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/113871648关于随机梯度下降

丰。。·2023-08-23 08:47

#统计学相关，梯度下降(gradient descent)的由来

拟合数据的算法的原理：要拟合的数据直接找一条线，该线要符合→各点到该线的距离最小那么如何获取最优解：假设这里有数值EE=(预测值-实际值)的平方一般E被称为残差，残差越小拟合度越好为了更好地对E进行计算(这里是求导)以便找到最优解，我们引入一个概念，链式法则，是微积分中的求导法则，用于复合函数求导。复合函数的导数将为构成复合这有限个函数在相应点的导数的乘积，称链式法则。为方便理解，直接联想高中学的

丰。。·2023-08-23 08:46

神经网络基础-神经网络补充概念-44-minibatch梯度下降法

概念小批量梯度下降法（Mini-BatchGradientDescent）是梯度下降法的一种变体，它结合了批量梯度下降（BatchGradientDescent）和随机梯度下降（StochasticGradientDescent

丰。。·2023-08-23 06:00

极限学习机(ELM)的原理和matlab代码实现

前馈神经网络大多采用梯度下降方法,该方法主要存在以下几个方面的缺点和不足:①训练速度慢。由于梯度下降法需要多次迭代,从而达到修正权值和阈值的目的,因此训练过程

配电网和matlab·2023-08-23 00:17

ResNet 残差网络

归一初始化（normalizedinitialization）和中间归一化（intermediatenormalization）在很大程度上解决了这一问题，它使得数十层的网络在反向传播的随机梯度下降（SGD

大豆油·2023-08-22 12:33

深度学习基本理论下篇：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核）、深度学习面试

18、请说明Momentum、AdaGrad、Adam梯度下降法的特点Momentum、AdaGrad、Adam是针对SGD梯度下降算法的缺点的改进算法。

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:44

深度学习基本理论上篇：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播）、深度学习面试

1、MLP、FCN、DNN三者的关系？多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？FCN：FullyConnectedNeuralNetwork，全连接神经网络，也称为密集连接神经网络，其每个节点都与上一层的所有节点相连，也就是说每个神经元都和上一层所有的神经元都有连接，是最简单的神经网络结构，它不一定要求有隐藏层。MLP：Multi-LayerPerceptron，多层

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

机器学习笔记之优化算法(十六)梯度下降法在强凸函数上的收敛性证明

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法在强凸函数上的收敛性证明引言回顾：凸函数与强凸函数梯度下降法：凸函数上的收敛性分析关于白老爹定理的一些新的认识梯度下降法在强凸函数上的收敛性收敛性定理介绍结论分析证明过程引言本节将介绍

静静的喝酒·2023-08-21 13:19

BN和LN之间的关系

转载于https://zhuanlan.zhihu.com/p/518047927当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，输入数据的特征分布会不断发生变化，为了保证数据特征分布的稳定性，会加入

壹晴天·2023-08-21 08:59

GAN：对抗生成网络,前向传播和后巷传播的区别

先调整判别器生成样本和真实样本的统一：真假难辨编辑文字专图片编辑头像转表情包编辑头像转3D编辑后向传播1.前向传播（forward）2.反向传播（backward）：得到权重参数公式，寻找优路径反向传播的四个基本方程链式法则误差求和梯度下降权重参数更新编辑

ZhangJiQun&MXP·2023-08-21 05:48

改善神经网络——优化算法（mini-batch、动量梯度下降法、Adam优化算法）

改善神经网络——优化算法梯度下降Mini-batch梯度下降（Mini-batchGradientDescent）指数加权平均包含动量的梯度下降RMSprop算法Adam算法优化算法可以使神经网络运行的更快

Luo_LA·2023-08-20 22:44

神经网络基础-神经网络补充概念-49-adam优化算法

概念Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种优化算法，结合了动量梯度下降法和RMSProp的优点，用于在训练神经网络等深度学习模型时自适应地调整学习率。

丰。。·2023-08-20 20:10

深度学习中的优化器原理(SGD,SGD+Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam)

SGD梯度下降记住这里是减去，因为梯度的方向指出了函数再给定上升最快的方向，或者说指引函数值增大的方向，所以我们需要沿着梯度的反方向走，才能尽快达到极小值（使其损失函数最小）。

xiaoni61·2023-08-20 17:01

神经网络入门PPT

这是一个入门级神经网络的PPT，Overview如下图所示，主要针对想了解神经网络算法的童鞋，重点介绍了梯度下降、反向传播算法，以及神经网络算法的优化改进方法。

笨笨的笨小孩·2023-08-20 16:16

无涯教程-TensorFlow - 优化器

无涯教程将专注于随机梯度下降，下面提到用于创建Optimizers

Hi无涯教程·2023-08-20 14:23

神经网络基础-神经网络补充概念-47-动量梯度下降法

概念动量梯度下降法（MomentumGradientDescent）是一种优化算法，用于加速梯度下降的收敛速度，特别是在存在高曲率、平原或局部最小值的情况下。

丰。。·2023-08-20 12:23

RNN模型简单理解和CNN区别

目录神经网络：水平方向延伸，数据不具有关联性RNN：在神经网络的基础上加上了时间顺序，语义理解RNN:训练中采用梯度下降，反向传播长短期记忆模型输出关系：1toN，NtoN单入多出：看图说话多对一：很多评价尽心情感判定编辑多对多

ZhangJiQun&MXP·2023-08-20 02:17

优化器

一、优化器定义优化器是tensorflow中的梯度下降的策略，用于更新神经网络中数以百万的参数。

陈道乐·2023-08-20 00:52

Lnton羚通关于Optimization在【PyTorch】中的基础知识

训练一个模型是一个迭代的过程，在每次迭代中，模型会对输出进行猜测，计算猜测数据与真实数据的误差（损失），收集误差对其参数的导数（正如前一节我们看到的那样），并使用梯度下降优化这些参数。

LNTON羚通科技·2023-08-19 20:02

GBDT算法

技术将多个决策树的结果融合起来得到一个效果强大的学习器gradient:梯度是一个函数上升或者下降最快的方向梯度提升：每棵决策树都是去拟合上一棵决策树的预测结果跟目标值之间的目标函数的负梯度，朝着目标函数的梯度下降最快的方向来拟合

阿君聊风控·2023-08-19 10:38

神经网络基础-神经网络补充概念-51-局部最优问题

解决方案局部最优问题可能会影响梯度下降等优化算法的性能，因为这些算法通常只能找到局部最小值。解决局部最优问题的方法可以从以下几个方面着手：随机初始化：通过多次随机初始化模型参数，运行优化

丰。。·2023-08-19 04:36

神经网络基础-神经网络补充概念-43-梯度下降法

概念梯度下降法（GradientDescent）是一种优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化（或最大化）目标函数。它通过迭代地调整模型参数，沿着梯度方向更新参数，以逐步接近目标函数的最优解。

丰。。·2023-08-18 23:03

最优化方法Python计算：非二次型共轭梯度算法

设目标函数f(x)f(\boldsymbol{x})f(x)，x∈Rn\boldsymbol{x}\in\text{ℝ}^nx∈Rn，有最小值点x0\boldsymbol{x}_0x0且二阶可微，则在x0\boldsymbol{x}_0x0近旁可以用二次型函数q(x)=12x⊤Hx−x⊤gq(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\boldsymbol{x}^\top\boldsy

戌崂石·2023-08-18 19:36

最优化方法Python计算：构造正定矩阵的共轭向量

定义1设G∈Rn×n\boldsymbol{G}\in\text{ℝ}^{n\timesn}G∈Rn×n为一正定矩阵。非零向量组d1,d2,⋯ ,dm∈Rn\boldsymbol{d}_1,\boldsymbol{d}_2,\cdots,\boldsymbol{d}_m\in\text{ℝ}^nd1,d2,⋯,dm∈Rn（m≤nm\leqnm≤n）满足di⊤Gdj=0,1≤i≠j≤m\boldsy

戌崂石·2023-08-18 19:35

最优化方法Python计算：正定二次型共轭梯度算法

用基本共轭方向法（详见博文《最优化方法Python计算：基本共轭方向算法》）计算正定二次型目标函数f(x)=12x⊤Hx−x⊤bf(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\boldsymbol

戌崂石·2023-08-18 19:35

最优化方法Python计算：正定二次型基本共轭方向算法

设目标函数f(x)=12x⊤Hx−x⊤b,x∈Rn.f(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\boldsymbol{x}^\top\boldsymbol{Hx}-\boldsymbol{x}^\top\boldsymbol{b},\boldsymbol{x}\in\text{ℝ}^n.f(x)=21x⊤Hx−x⊤b,x∈Rn.其中，H∈Rn×n\boldsymbol{H}\in\

戌崂石·2023-08-18 19:32

PyTorch深度学习实践---笔记

PyTorch深度学习实践---笔记2.线性模型（LinearModel）2.exercise3.梯度下降算法（GradientDescent）3.1梯度下降（GradientDescent）3.2随机梯度下降

努力向前的JF（s1hjf）·2023-08-18 19:25

感知机模型(Perceptron)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.走近感知机-感知机与童话2.重要概念3.感知机模型的数学形式4.构建感知机的损失函数5.如何取得损失函数最小值-随机梯度下降法6.感知机模型对偶形式Python复现，使用了随机梯度下降法，

舟晓南·2023-08-18 07:56

神经网络中的神经元

神经网络中的神经元神经元数学模型非线性函数和梯度下降神经元数学模型人工神经网络是一个用户大量简单处理单元经广泛链接而成的人工网络,是对人脑的神经网络的抽象和模拟.我们知道,人脑的神经系统的基本的单位是神经元

bobasyu·2023-08-18 01:04

基于灰狼优化（GWO）、帝国竞争算法（ICA）和粒子群优化（PSO）对梯度下降法训练的神经网络的权值进行了改进（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述在神经网络训练中，使用传统的梯度下降法可能会受到局部极值问题的影响，导致训练结果不够稳定或收敛速度较慢。

然哥依旧·2023-08-17 23:23

PyTorch训练简单的生成对抗网络GAN

GAN的梯度下降训练过程：上图来源：https://arxiv.org/abs/1406.266

阿正的梦工坊·2023-08-17 18:39

Task07：优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶

首先回顾下前面的知识点梯度下降的迭代公式如下其中是待训练的网络参数，是学习率（有时也用表示），是一个常数，是梯度。

Crystality·2023-08-17 16:45

复数

组合实部和虚部复数加法的几何解释总结复数减法1.减实部2.减虚部3.组合实部和虚部复数减法的几何解释总结复数乘法1.展开乘法2.使用i2=−1i^2=-1i2=−13.合并实部和虚部复数乘法的几何解释总结复数除法1.求除数的共轭

-_Matrix_-·2023-08-17 08:20

神经网络基础-神经网络补充概念-23-神经网络的梯度下降法

概念神经网络的梯度下降法是训练神经网络的核心优化算法之一。它通过调整神经网络的权重和偏差，以最小化损失函数，从而使神经网络能够逐渐逼近目标函数的最优值。

丰。。·2023-08-17 07:26

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