共轭梯度下降第30页

百度架构师手把手带你零基础实践深度学习学习笔记

1.梯度下降梯度定义2.更新参数w1=w0-(gradient*lr)3.求导链式法则求导链式法则4.随机梯度下降算法原理随机梯度下降算法原理

半大人·2023-04-21 06:45

XGboost和GBDT的异同

基于二阶导：GBDT使用的是损失函数一阶导数，相当于函数空间中的梯度下降；而XGBoost还使用了损失函数二阶导数，相当于函数空间中的牛顿法。

熊猫姐姐90·2023-04-21 06:59

深度学习优化方法

如有错误，感谢不吝赐教、交流文章目录一、梯度下降如何选择学习率不能太小不能太大二、小批量随机梯度下降如何选择批量大小不能太小不能太大总结三、常用优化方法SGDAdagradAdam实现大佬经验一、梯度下降如何选择学习率不能太小以缓慢的速度接近最优值

富有一文·2023-04-20 05:22

不调包，用python最简单的代码手写线性回归梯度下降算法

今天突发奇想，想自己用python原生代码写一个最简单的线性回归梯度下降算法来检验一下自己学得是否扎实。不写不知道，一写吓一跳，本来觉得自己公式啥的都可以手推了，结果写起来还是问题一大堆，比如：以前

septwolves2015·2023-04-19 18:51

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现一、普通的随机梯度下降法的手写数字识别1.1学习流程1.2二层神经网络类1.3使用MNIST数据集进行学习注：关于什么是epoch二、

算法技术博客·2023-04-19 18:29

神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现

classSGD:"""随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）"""def__init__(self,lr

算法技术博客·2023-04-19 18:58

“共轭”(conjugate)是什么意思？

共轭"原本就是指两个或多个这样的“器具”通过某种连接件将它们连接在一起，使其协同工作。比如，双马车就是通过一根本头连接两个“轭”，使之共同发力。

ComputerInBook·2023-04-19 14:13

机器学习系列（十五）——梯度下降法的优势

梯度下降法的向量化在之前的学习中我们知道利用numpy模块的特性，将运算向量化能一定程度上加快运算速度，这里使用boston房产数据集，向量化后的梯度运算函数只有一行代码：defdJ(theta,X_b

Ice_spring·2023-04-19 11:43

loss波动变化，准确率变化也不大

答：在学习梯度下降的时候，要使得目标函数最小，则我们需要寻找最优的参数theta，theta的更新方式为：theta=theta-a*梯度（其中a是学习率）当学习率不合适的时候，可能就会出现如图的情况（

青峰不长存·2023-04-19 08:53

机器学习与深度学习（九）：梯度下降算法原理

从x通过W参数得到得分值，然后归一化，就得到了一个属于类别的概率值，之后再求出loss值。接下来就需要进行一个最优化的操作。从x到loss的过程称为前向传播。神经网络一般是通过BP算法（ErrorBackPropagation）求解的，即通过前向传播求出loss值，再通过反向传播去优化权重参数W值。前向传播完成之后，需要经过反向传播去优化W参数。

楠哥哥_0b86·2023-04-19 02:33

深度学习的一些基本概念—入门教程

文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术

百年孤独百年·2023-04-19 01:30

机器学习 day04（梯度下降算法，学习率，偏导数，线性回归示意图）

1.梯度下降我们可以用一种更系统的方法，来找到一组w，b，使成本函数的值最小。

丿罗小黑·2023-04-19 00:45

单变量线性回归

主要是学习了梯度下降算法和线性回归算法。通过一个具体的例子引出的。回归问题通俗说就是学习算法通过学习训练集得到假设函数，用来预测，估计。而对于单变量的线性回归，他的假设函数是一种线性的方程。

Demons_hacker·2023-04-18 21:24

机器学习——回归与聚类算法

正规方程理解：X为特征值矩阵，Y为目标值矩阵，直接求到最好的结果（矩阵求导得极值再得最值）缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢而且得不到结果梯度下降理解：为学习率，需要手动指定（超参数），旁边的整体表示

北边一颗小星星·2023-04-18 18:43

基于Powell共轭方向法的UWB室内定位构型优化算法

基于Powell共轭方向法的UWB室内定位构型优化算法阚昊宇摘要：UWB室内定位系统的服务性能及定位精度很大程度上受UWB基站构型影响，而GDOP是衡量系统定位服务性能的重要指标。

Canvaskan·2023-04-18 13:53

ardupilot 最优化算法

目录文章目录目录摘要1.最小二乘法1.1定义1.2基本思想1.3基本原理1.4举例子1.5最小二乘法和梯度法区别2.梯度下降法2.1什么是梯度2.2什么是梯度下降3.牛顿迭代法3.0牛顿迭代3.1牛顿基本原理

魔城烟雨·2023-04-18 11:01

第四章逐次逼近法-笔记与总结

多根区间上的逐次逼近法~~4.3计算矩阵特征问题的幂法~~~~4.3.1幂法~~~~4.3.2反幂法~~~~4.4迭代法的加速~~~~4.4.1基本迭代法的加速（SOR）~~~~4.4.2Aitken加速~~4.5共轭梯度法

乔乔乔木·2023-04-18 09:28

线性回归从零开始实现

文章目录准备数据数据生成数据处理模型初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法：小批量随机梯度下降优化器训练过程完整代码总结准备数据根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集，线性模型参数=[2,−3.4

富有一文·2023-04-17 22:14

梯度下降算法详细介绍

梯度下降算法目录1.基础性知识介绍1.1损失函数1.2梯度下降算法介绍1.3多参数函数举例2.梯度下降算法具体实现2.1算法公式2.2算法推倒流程2.3补充说明1.基础性知识介绍1.1损失函数梯度下降算法和正规方程都是作为优化算法

皮皮皮皮皮皮皮卡乒·2023-04-17 20:20

python和向量化

为什么要向量化：使用for循环运行时间是使用向量运算运行时间的约300倍我们把整个逻辑回归中的for循环尽可能用矩阵运算代替，对于单次迭代，梯度下降算法流程如下所示：Z=np.dot(w.T,X)+bA

泽野千里wmh·2023-04-17 18:34

逻辑回归与梯度下降法

逻辑回归：是用来进行分类的。逻辑回归的线性预测输出可以写成：y^=wTx+b引入Sigmoid函数，让输出限定在[0,1]之间，y^=Sigmoid(wTx+b)=σ(wTx+b)单个样本损失函数：L(y^,y)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^))对逻辑回归进行梯度计算。对单个样本而言，逻辑回归Lossfunction表达式如下：首先，该逻辑回归的正向传播过程非常简单。根据上述公式，

泽野千里wmh·2023-04-17 18:00

【剑指offer】反向传播

1*1卷积的作用文章目录系列文章目录什么是反向传播反向传播的过程部分过程详解（1）前向传播（2）计算梯度和更新参数代码理解什么是反向传播深度学习中的反向传播（Backpropagation）是一种基于梯度下降法的优化方法

.别拖至春天.·2023-04-17 16:48

TensorFlow（6）- 神经网络优化算法

1、引言今天要介绍的是如何通过反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法(gradientdecent）调整神经网络中参数的取值。

Jesse_jia·2023-04-17 16:31

一、python基本数据结构

数字包括整型、浮点型、复数（与其他语言重点区分）赋值方式和一般变量相同整数是不可变类型复数的常见属性num.real复数的实部num.imag复数的虚部num.conjugate()复数的共轭复数工厂函数

zhile_doing·2023-04-17 10:31

梯度下降法

梯度下降法梯度下降法(一)目的和原因(二）公式与理解全量梯度下降（一）公式与理解随机梯度下降梯度下降法的困难与挑战代码实战梯度下降法与优化（一）全量梯度下降法（二）随机梯度下降法梯度下降法(一)目的和原因目的

零点呀·2023-04-17 08:25

【PyTorch】第三节：反向传播算法

知识点⛳⚽正向传播算法⚽梯度下降算法⚽反向传播算法正向传播算法⏩在讲解反向传播算法之前，让我们先来讲解一下正向传播。

让机器理解语言か·2023-04-17 01:38

多项特征集（Multiple Feature）

通常的表示方法所以，假设函数将变成：代价函数如果规定x0的值为1那么假设函数可以写成：矩阵表示法此时，针对代价函数的梯度下降算法的θj的赋值应为：x0已经人为规定值为1

马光98·2023-04-17 01:35

《从0到1学习spark》-- RDD

比如机器学习中ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基

小强的进阶之路·2023-04-16 23:20

【机器学习】P17 梯度下降与梯度下降优化算法（BGD 等与 Adam Optimizer、AdaGrad、RMSProp）

梯度下降与梯度下降算法梯度下降梯度下降算法基础优化算法批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD小批量梯度下降MBGD动量梯度下降MGD基础优化算法上的改进和优化的算法自适应梯度算法Adagrad均方根传播算法

脚踏实地的大梦想家·2023-04-16 22:21

如何用四元数表示姿态差

其中，均为单位四元数，即，单位四元数还具有以下特性，其中为单位四元数的逆，为单位四元数的共轭。均为三维单位向量，即.为求末端当前姿态到期望姿态的差距distance，使用。解释如下：可见

eowyn0406·2023-04-16 16:20

【PyTorch】第五节：损失函数与优化器

介绍在上一节实验中，我们初步完成了梯度下降算法求解线性回归问题的实例。

让机器理解语言か·2023-04-16 15:15

「ML 实践篇」模型训练

找到一套适当的超参数等；更高效的执行错误调试、错误分析等；有助于理解、构建和训练神经网络等；训练方法线性回归模型闭式方程，直接计算出最拟合训练集的模型参数（使训练集上的成本函数最小化的模型参数）；迭代优化（GD、梯度下降

Aurelius-Shu·2023-04-16 10:39

Python-梯度下降法实践

Python-梯度下降法实践一、前言二、梯度下降法1.简介2.关于线性回归梯度下降法实践求y=x^2+2*x+5的最小值(1)通过图像观察(2)通过描点观察(3)标注点(4)改变步长观察三、批量梯度下降算法

一抹light·2023-04-16 07:17

python——在1到100间搜索39

=goal://while循环找到目标数值39ifstart>goal:start-=1ifstart梯度下降法的随即搜索

Dilemma46·2023-04-16 05:30

深入理解神经网络：使用Python实现简单的前馈神经网络

我们将使用NumPy库来处理矩阵运算，并将逐步解释神经网络的各个组成部分，包括神经元、激活函数、前向传播、反向传播和梯度下降。

SYBH.·2023-04-16 05:37

SLAM面试笔记(3) - 视觉SLAM

目录1紧耦合、松耦合的区别（1）紧耦合和松耦合的区别（2）紧耦合和松耦合的分类（3）为什么要使用紧耦合2SIFT和SUFT的区别3视差与深度的关系4闭环检测常用方法5描述PnP算法6梯度下降法、牛顿法、

几度春风里·2023-04-16 03:01

基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计(2)

基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计(1)2.3后向空间平滑算法后向空间平滑更准确的说是共轭后向空间平滑，它是对后向子阵列地共轭接收数据协方差矩阵进行平滑。

转码的小厨子·2023-04-15 21:13

ADMM——交替方向乘子法

它结合了两种经典优化方法：梯度下降法(gradientdescent)和拉格朗日乘子法(Lagrangianmultipliermethod)。ADMM算法ADMM考虑如

cnblogs.com/qizhou/·2023-04-15 16:50

百面机器学习--Hulu

算法7非监督学习算法与评估8强化学习（一），强化学习（二）9循环神经网络10LSTM11Seq2Seq12注意力机制13集成学习14如何对高斯分布进行采样15多层感知机与布尔函数16经典优化算法17随机梯度下降算法之经典变种

ouchaochao·2023-04-15 11:44

线性回归python实现详解（附公式推导）

目录1线性回归1.1简单线性回归1.2多元线性回归的正规方程解1.3使用梯度下降求解多元线性回归1.4sklearn中的线性回归模型1线性回归1.1简单线性回归在简单线性回归中，输入x只有一个特征，通过调整

von Libniz·2023-04-15 06:09

【机器学习(二)】线性回归之梯度下降法

文章目录专栏导读1、梯度下降法原理2、梯度下降法原理代码实现3、sklearn内置模块实现专栏导读✍作者简介：i阿极，CSDNPython领域新星创作者，专注于分享python领域知识。

i阿极·2023-04-15 03:07

梯度下降算法原理详解及MATLAB程序代码（最简单）

模型就是线性规划及线性规划的对偶理论，单纯形法以及它的实际应用：整数规划及其解法(分支定界法、割平面法匈牙利算法Q)，目标规划，非线性规划动态规划、决策分析等等。其它的一些优化算法。比如说一维搜索里面的黄金分割法、加步探索法、牛顿法、抛物线法等算法求函数的最优解。再后面还有无约束问题的最优化方法，约束问题的最优化方法这两个非常重要的内容。那么在无约束问题的优化算法中，最让人耳熟能详也可能是应用最广

爱趣无穷·2023-04-15 00:09

李宏毅机器学习（六）分类

对应课程视频有点小跳跃，因为课堂上2节视频是用游戏展示梯度下降找最低点示范，感觉没啥说的了常见的分类，如根据一个人的收入，储蓄，职业，年龄等判断是否给与贷款，（2分类）根据病人的各种检查指标，确定病人有哪种疾病

ca8519be679b·2023-04-15 00:10

Pytorch深度学习笔记（四）梯度向下模型

向岸看·2023-04-14 19:18

GPT-4 重磅论文：它是如何推理、计划和创造的？

当它的核心只是简单的算法组件--梯度下降和大规模变换器与极其大量的数据的结合时，它为什么会表现出如此普遍和灵活的智能？

碳链价值·2023-04-14 18:19

《动手学深度学习Pytorch版》Task7-优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶

梯度下降时，这种情况会使得不同参数收敛速度差异很大，不容易收敛。下图就是f(x)=0.1x12+2x22f(x)=0.1x_1^2+2x_2^2f(x)=0.1x12+2x22的梯度下降更新轨迹。可以

Tylor_ljh·2023-04-14 13:51

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化

TiAmo zhang·2023-04-14 13:19

机器学习：SVM、软间隔、随机梯度下降SVM线性算法

文章目录SVM目标函数SVM目标函数推导函数间隔：几何间隔：软间隔、松弛HingeLoss和软间隔随机梯度下降算法线性SVM的算法描述：线性SVM算法实现：SVM目标函数SVM目标函数推导函数间隔：几何间隔

萤火虫之暮·2023-04-14 10:10

机器学习中的数学——特征向量、矩阵对角化

特征值,特征向量;奇异值,奇异值分解概率论与统计随机事件;条件概率,全概率,贝叶斯概率;统计量,常见分布;基本原理最优化理论极限,导数;线性逼近,泰勒展开;凸函数,jensen不等式;最小二乘法;梯度,梯度下降矩阵和线性变换方阵能描述任意线性变换

mo95311·2023-04-14 10:00

神经网络基本知识

本讲目标学会神经网络计算过程，使用基于TF2原生代码搭建你的第一个神经网络训练模型当今人工智能主流方向----连接主义前向传播损失函数梯度下降学习率反向传播参数更新Tensorflow2常用函数人工智能三个学派行为主义

原上的小木屋·2023-04-14 09:47

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