共轭梯度下降第31页

神经网络中的参数初始化

当使用梯度下降法来进行优化网络参数时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率和泛化能力。参数初始化的方式通常有以下三种：（1）预训练初始化：不同的参数初始值会收敛到不同的局部最优解。

云隐雾匿·2023-04-14 08:50

神经网络优化中的学习率调整（下）

云隐雾匿·2023-04-14 08:50

机器学习——特征缩放

会一点点补充的机器学习专栏：机器学习专栏文章目录特征缩放1、特征缩放作用2、特征缩放的四种方式3、sklearn实现特征缩放特征缩放1、特征缩放作用面对特征数量较多的时候，保证这些特征具有相近的尺度（无量纲化），可以使梯度下降法更快的收敛

Tao_RY·2023-04-14 06:14

简单二层神经网络介绍

假设有两个节点的两层的神经网络，只包含一个隐藏层和输出层，其参数如下： g[1]和个g[2]分别是两层的转换函数；梯度下降则其输入和损失函数如下：其梯度下降的过程类似于逻辑回归如下：向前传播神经网络向前传播的过程如下

YG_9013·2023-04-14 04:06

机器学习——Day1

文章目录0.什么是机器学习1.线性回归1.1最小二乘1.2梯度下降1.3梯度下降法-一元线性回归0.什么是机器学习机器学习（machinelearning）是目前信息技术中最激动人心的方向之一，通过学习机器学习我们可以深入了解人类的本质

破风小k·2023-04-13 23:55

NLP系列——(5)朴素贝叶斯+SVM+LDA

文本表示一、朴素贝叶斯1.1朴素贝叶斯理论1.高斯模型2.多项式模型3.伯努利模型1.2朴素贝叶斯实战——文本分类二、SVM模型2.1SVM原理2.2SVM实战——文本分类三、LDA主题模型3.1PLSA、共轭先验分布

丶谢尔·2023-04-13 19:17

Python3 - 复数的数学运算

比如：a=complex(2,4)b=3-5jprint(a)print(b)(2+4j)(3-5j)对应的实部、虚部和共轭复数可以很容易的获取。

惑也·2023-04-13 15:59

[Eigen中文文档] 矩阵与向量运算

文档总目录本文目录介绍加法与减法标量的标量乘法与除法表达式模板转置与共轭(矩阵与矩阵)和(矩阵与向量)的乘积点积和叉积基本算术的简化运算操作的有效性英文原文(Matrixandvectorarithmetic

万俟淋曦·2023-04-13 10:54

【数字信号处理】关于滤波器零极点的理解

说明：若要滤除w0频率的信号，则可在单位圆上设置一对共轭零点，该极点的位置在w0处w0为相角，幅值为1（因为在单位圆上），所以一点可写成e^（±(j*w0)）

千里码的伯乐·2023-04-12 20:57

一文速学数模-最优化算法(二)梯度下降算法一文详解+Python代码

目录前言一、梯度下降法简述二、梯度下降算法原理理解1.梯度2.梯度定义3.梯度下降4.损失函数(lossfunction)5.学习率(步长)三、梯度下降算法代码展示消失和爆炸梯度前言最近会不断更新深度学习系列文章

fanstuck·2023-04-11 21:18

高考专辑：高中化学高考常考常识性知识点整理汇总！

01现代仪器1.核磁共振仪：有机物中处于不同化学环境的氢原子种类；2.红外光谱仪：主要测定有机物中官能团的种类；3.紫外光谱仪：有机物中的共轭结构（主要指苯环）；4.质谱仪：有机物的相对分子质量，对测定结构也有一定的帮助

锐v意·2023-04-11 08:59

python实战应用讲解-【numpy专题篇】常见问题解惑（四）（附python示例代码）

目录如何获得Python数组中一个元素的地址方法1：使用数据方法2：使用__array_interface__如何在Python中实现梯度下降以寻找局部最小值梯度下降的算法。

格图素书·2023-04-11 02:47

梯度下降详解

argmaxL(Θ)L:损失函数Θ:参数\Theta^*=argmax\quadL(\Theta)\quad\quadL:损失函数\quad\Theta:参数Θ∗=argmaxL(Θ)L:损失函数Θ:参数梯度下降的整个过程可以表示为

稀特饭·2023-04-11 00:21

吴恩达机器学习--线性回归

文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1梯度下降函数7.2最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化

Want595·2023-04-10 23:56

激活函数非零为中心的影响

最近在学邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》，学到激活函数这里后，邱老师写道：ReLU函数的输出是非零中心化的，给后一层的神经网络引入偏置偏移，会影响梯度下降的效率。

伯纳乌的小草·2023-04-10 23:52

机器学习笔记（5）

【李宏毅机器学习任务五】负责人：王佳旭课程设计人：王佳旭学习打卡内容：推导LR损失函数(1)学习LR梯度下降(2)利用代码描述梯度下降(选做)(3)Softmax原理(4)softmax损失函数(5)softmax

trying52·2023-04-10 19:53

算法设计与智能计算 || 专题五: 最优解搜索问题

最优解搜索问题文章目录最优解搜索问题1.牛顿迭代法1.1牛顿分搜索零点的原理1.2牛顿法搜索极值点原理2.梯度下降法2.1微分与梯度2.1.1一元函数与多元函数的微分2.1.2梯度2.3梯度下降法2.4

Mr_LeeCZ·2023-04-10 18:33

深度神经网络调参数技巧,神经网络参数调节方法

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同

小六oO·2023-04-10 17:07

机器学习梯度下降算法（二）

目录前言一、多项式回归二、多重回归三、随机梯度下降法总结前言前面讲到了梯度下降算法的由来，和具体的分析过程，下面进一步对之前的内容进行递进和细化。

Dr.sky_·2023-04-10 14:08

机器学习中的数学笔记：微分学与梯度下降法

机器学习中的数学笔记：微分学与梯度下降法1.简介:数学在机器学习中的应用2.微分学基本思想和方法2.1微分学的核心思想:函数逼近2.2微积分的基础语言:极限论2.2.1极限的表述方式2.2.2无穷小2.2.3

Laura_Wangzx·2023-04-10 14:04

微分学与梯度下降法

1.微分学的基本思想和方法1.1微分学的核心思想：函数逼近微分学的核心思想是用熟悉且简单的函数对复杂函数进行局部逼近。常用作逼近的简单函数包括：线性函数：函数的一阶导数多项式函数：泰勒级数1.2微积分的基础语言：极限论极限的表达方式：自然语言：当xxx趋向于aaa时，f(x)f(x)f(x)的极限是LLL。数学符号：lim⁡x→af(x)=L\lim\limits_{x\toa}f(x)=Lx→a

独影月下酌酒·2023-04-10 13:00

一文搞懂逻辑回归(LR)+极大似然估计+梯度下降 ___神经网络(过渡)

本文是自己的总结+理解，如有错误之处，还望指出。未经许可，不许转载。文章交流:[email protected]一、LogisticRegression#####简介Logistic回归，别名：逻辑回归，对数几率回归。主要应用场景:分类(叫回归但不是回归)1.从线性回归到LogisticRegression(LR)线性回归中我们学到使用数据用最小化均方误差去拟合一个函数来预测未知数据的值。最后得

Pastore_Zx·2023-04-10 08:34

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW1.梯度下降算法（优化器）1.1原理解释如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据

汀、人工智能·2023-04-10 04:30

【机器学习】P10 从头到尾实现一个线性回归案例

这里写自定义目录标题（1）导入数据（2）画出城市人口与利润图（3）计算损失值（4）计算梯度下降（5）开始训练（6）画出训练好的模型（7）做出预测（8）完整代码（1）导入数据问题引入：假设你是老板，要考虑在不同的城市开一家新店

脚踏实地的大梦想家·2023-04-10 01:10

Python实现希尔伯特变换(Hilbert transform)的示例代码

例如，希尔伯特变换引出了傅里叶分析中给定函数的调和共轭，也

·2023-04-10 01:53

训练时长经验

同时，较大的batchsize还会减少随机梯度下降算法的随机性，可能导致训练过程陷入局部最优解。Epoch：Epoch是指

沃洛德.辛肯·2023-04-09 23:53

拟牛顿法

DFP算法的性质优缺点：BFGS算法Sherman-MorrisonFormula公式迭代过程BFGS的性质优缺点代码示例代码总览确定步长算法迭代B算法（三种拟牛顿法）检查输入测试用例声明参考拟牛顿法是除共轭方向法外

一条兔子·2023-04-09 23:41

【python实现】#搭建一个可以运行在不同优化器模式下的 3 层神经网络模型（网络层节点数目分别为：5,2,1），对“月亮”数据集进行分类。

将优化器设置为具有动量的梯度下降算法，可视化表示分类结果。将优化器设置为Adam算法，可视化分类结果。总结不同算法的分类准确度以及代价曲线的平滑度。

猫头不能躺·2023-04-09 19:39

白话梯度下降

Homework21.Generaten=2,000pointsuniformlyatrandominthetwo-dimensionalunitsquare.Whichpointdoyouexpectthecentroidtobe?答:因为有2000个点,所以质点应该是(0.5,0.5)2.Whatobjectivedoesthecentroidofthepointsoptimize?答:优化的

Yanring_·2023-04-09 19:13

Optimizer和Scheduler

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、Ada

橡皮鸭小队长·2023-04-09 15:34

神经网络中的参数解读

1.Batch_Size(批尺寸)该参数主要用于批梯度下降算法(BatchGradientDescent)中，批梯度下降算法是每次迭代都遍历批中的所有样本，由批中的样本共同决定最优的方向，Batch_Size

IceMiao433·2023-04-09 15:34

PyTorch执行矩阵求导详细过程

本文目录一、数学形式1.矩阵求导2.非矩阵求导二、PyTorch三、执行代码本文用最小二乘法来简述PyTorch中的梯度下降具体执行过程之前已经推到过最小二乘法的矩阵求导过程：链接一、数学形式之前虽然知道矩阵求导是怎么来的

harry_tea·2023-04-09 09:41

多元线性回归之矩阵求导推导与python实现

梯度下降令H=Y−XWTH=Y-XW^TH=Y−XWTL=HTHL=H^THL=HTH这里涉及到了矩阵求导的知识，具体请查看矩阵求导代码实现i

一朝英雄拔剑起·2023-04-09 09:08

机器学习-猫狗识别（入门案例）

把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化各层权重W和偏置b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播（梯度下降

NewDay_·2023-04-09 08:45

21、python复数

关于python中的复数1.表示复数的语法是real+imagej2.实部和虚部都是浮点数3.虚部的后缀可以是“j”或者“J”4.复数的conjugate方法可以返回该复数的共轭复数。

小李大哥·2023-04-09 05:06

请给一个Adam优化器算法代码

Adam是一种常用的梯度下降优化算法，它结合了动量法和RMSProp算法的优点，并且具有自适应学习率的优点。

滚菩提哦呢·2023-04-09 04:10

Adam优化器总结

根据李宏毅老师的课程，将梯度下降的常见训练优化思路和Adam的内容做简单的梳理。梯度下降的基本方法是：朝着参数θ\thetaθ的当前梯度ggg的反方向，以η\etaη为步长迈出一步。

不佛·2023-04-09 04:04

Adam优化器

Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展。简单来说，Adam是带动量的梯度下降算法和RMSProp算法的结合。

cocapop·2023-04-09 04:34

Adam优化器算法详解及代码实现

在标准的梯度下降法中，每个参数在每次迭代时都使用相同的学习率，但是学习率如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。RMSprop算法是GeoffHint

1 + 1=王·2023-04-09 04:32

序章

作者：与狼共轭选自《红宝石诉》一颗宝石的自白我这颗红宝石原本只是和其他同伴一样，被埋藏在地底下，可谓普通得不能再普通的。几百万年来，无数碳原子在我体内安静地进行衰变，一个接一个，自然而然。

与狼共轭·2023-04-09 04:38

第二周 - Computing Parameters Analytically

正规方程法梯度下降法使用迭代找出θ的值，也可以使用数学方法-正规方程法直接计算出θ的值。正规方程法计算公式XT表示矩阵X的转置矩阵；(XTX)-1表示(XTX)计算结果的逆矩阵。

sakura_na·2023-04-09 03:00

小白学Pytorch系列--Torch.optim API Algorithms(2)

ASGD实现平均随机梯度下降。LBFGS实现L

发呆的比目鱼·2023-04-09 02:50

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——优化算法

本文想要介绍的是另一种能够极大加速训练的方法：用更快速的优化器替代普通的梯度下降优化器。那么我们将展示一些最常用的优化器。

苏小菁在编程·2023-04-09 00:22

【本地差分隐私与随机响应代码实现】差分隐私代码实现系列（十三）

回顾1、梯度下降是一种通过根据损失的梯度更新模型来使损失变小的方法。梯度就像一个多维导数：对于具有多维输入的函数（如上面的损失函数），梯度体现函数的输出相对于输入的每个维度的变化速度。

粥粥粥少女的拧发条鸟·2023-04-09 00:09

手撕深度学习中的优化器

深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，选取适当的初值params，不断迭代，进行目标函数的极小化，直到收敛。

宁远x·2023-04-08 23:03

梯度下降

1.神经网络矩阵运算（1）神经元传递形式第一层是对全盘特征的提取。比如28*28的图像。第一层每个神经元有28*28个x。但是第一层输出4个结果。可以了提取了四个特征。效果不好，表示特征提取不好，是神经元不多，让神经元足够过多。不是越多越好。也不是越少越好。------超参数。越多，可能过拟合。（纵向）层数也可以提高网络深度。（横向）（2）感知机H=w*x+b网络层数增加，增加非线性能力。例如：第

喜欢甜食的成先生·2023-04-08 22:16

深度学习（一）优化算法之动量法详解

动量法使用梯度下降法，每次都会朝着目标函数下降最快的方向，这也称为最速下降法。这种更新方法看似非常快，实际上存在一些问题。

qq_39809262·2023-04-08 21:52

揭秘能帮助减肥的脂肪酸——共轭亚油酸

共轭亚油酸（Conjugatedlinoleicacid,以下简称CLA）是亚油酸的同分异构体，撇开复杂的专业定义，其实它就是必需脂肪酸亚油酸所有异构体的总称，即属于脂肪酸。

林志平86·2023-04-08 15:05

李宏毅《机器学习》笔记：3.误差分析和梯度下降

参考文章：梯度下降：https://www.bilibili.com/video/BV1Tr4y1N7Lh梯度下降优化：https://www.bilibili.com/video/BV1r64y1s7fU

羊老羊·2023-04-08 13:49

机器学习-P6 逻辑回归（书P73）

与线性回归的区别2，LR的损失函数3，LR正则化3.1，L1正则化3.2，L2正则化（岭回归）3.3，L1正则化与L2正则化的区别4，RL损失函数求解4.1，基于对数似然损失函数4.2，基于极大似然估计二，梯度下降法

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-08 13:48

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