共轭梯度下降第34页

tensorflow实现简单线性回归( Linear Regression)

准备数据集建立线性模型：随机初始化w和by=w·x+b，目标：求出权重w和偏置b确定损失函数（预测值与真实值之间的误差）–均方误差梯度下降优化损失：需要指定学习率（超参数）（0）导入依赖包importtensorflow.compat.v1astftf.di

anjushi_·2023-03-31 03:49

来一场人工智能的奇妙冒险吧~

如无必要，勿增新知，过程一步一步进行机器学习过程：一个【一元一次函数】构建的神经元，可以表示一种直觉在线性函数外套上一层非线性激活函数就可以对事物进行分类而利用梯度下降和反向传播算法，可以让机器自己学到问题的解再加入更多层的隐藏神经元后

一米阳光_Angel·2023-03-31 03:45

Transformer 使用 LayerNorm 不用 BatchNorm的原因

首先，Norm最开始被提出的时候是为了解决ICS(internalcovariateshift，内部协变量转移)问题，但后来的研究发现，Norm起作用的本质是它平滑了Loss,保证了梯度下降过程中的稳定

uan_cs·2023-03-30 20:58

transformer里的layer-norm理解

以往由于深度网络造成的网络数值偏大，担心梯度受此影响，使用batch-norm将其标准化减小较深位置的梯度下降受此大数字的影响。

OraNgeGreEn·2023-03-30 20:21

随机梯度下降算法

以线性回归为例：预测函数为：代价函数：重复：{}当数据量过大时，梯度下降的算法会变得很慢，因为要对所有的数据进行求和。

爱吃鱼的夏侯莲子·2023-03-30 15:47

深度学习理论基础

ANeuralNetworkPlaygroundBatch_sizeBatch_size即一次训练所选取的样本数量,来源于小批量梯度下降（Mini-batchgradientdescent），梯度下降法是常用的参数更新方法

cocapop·2023-03-30 13:47

机器学习笔记（3）

github.com/Starscoder/Machine_LearningHomework/blob/master/MyPredict_PM2.5.ipynb，学习了利用pandas切片，以及利用ada梯度下降法计算

trying52·2023-03-30 12:22

2019-01-29 小批量梯度下降

小批量梯度下降有时候甚至比随机梯度下降还要快一点，每次迭代使用b个样本，b是一个叫做"小批量规模"的参数。b的一个标准的取值可能是2到100之间的任何一个数，常用的数字是10。

奈何qiao·2023-03-30 11:31

深度学习讲稿(26)

5.4随机和完全的比较在之前的小节中(参见5.2节)，我们已经知道完全梯度下降法的算法逻辑是对所有数据条都计算其代价函数的梯度值，然后利用此梯度值的平均值来更新神经网络的权重。

山岳之心·2023-03-30 10:27

深度学习的面试小记

随机梯度下降（SGD）一种迭代方法，用于优化可微分目标函数。SGD有一个训练速度的问题，学习率过大，无法获得理想的结果，而学习率过小，训练可能会非常耗时。

骨子带刺·2023-03-30 10:47

深度学习大力丸-BatchNormalization

为什么我们需要BN回顾梯度下降我们知道，神经网路的优化方法都是基于梯度下降的思想，简言之，梯度下降优化方法有这三个步骤①计算当前参数下的损失函数的梯度②通过链式求导法则更新参数使得损失函数在梯度方向上前进一个步长

duan_yy·2023-03-30 10:41

深度学习实战视频教程+资料全套

浅层网络的问题.mp4│1、课程：多层感知机DNN.2、涌现现象与深度网络为何高效.mp4│1、课程：多层感知机DNN.3、计算图.mp4│1、课程：多层感知机DNN.4、导数的反向传播.mp4│2、课程：梯度下降法

globals_11de·2023-03-30 06:32

荧光染料AF488 carboxylic acid，AF488 COOH/ACID/羧酸羧基

中文名：AF488羧基英文名：AF488carboxylicacidAlexaFluor488COOHAF488羧酸是一种非反应性AF488形式，可在使用AF488共轭物的实验中用作参考标准。

齐岳lihao·2023-03-30 05:15

小鼠抗人类IgG4 Fc-AF488研究方案

IgG4Fc-AF488基本参数：克隆：HP6025同种：小鼠（BALB/c）IgG1k免疫原：人IgG4骨髓瘤蛋白特异性：人IgG4-Fc工作稀释液：ELISAAP结合物：1:1000–1:2000HRP共轭

Sylvia_sc·2023-03-30 04:09

SLAM学习笔记——基础知识补充（牛顿法与ceres）

文章目录牛顿法雅可比矩阵与黑塞矩阵与梯度泰勒展开梯度下降牛顿法和LM修正拟牛顿法牛顿法非线性最小二乘高斯牛顿法比较ceres库简单应用补充一些最优化的基础知识，现代的人工智能、控制理论一类基本都是基于优化理论的

季马宝宝·2023-03-30 03:32

Deep Learning ---Ian Goodfellow

Stochasticgradientalgorithm(SGA):随机梯度下降算法。

456878921324·2023-03-30 00:30

线性回归

梯度下降对参数进行赋值，使得损失函数按梯度下降最快的方向进行，一直迭代下去，最终得到局部最小值。α是学习率，决定了沿梯度下降的方向迈出的步子有多大。

从0到1024·2023-03-30 00:10

基于Pytorch对凸函数采用SGD算法优化实例（附源码）

文章目录实例说明画一下要拟合的函数图像SGD算法构建思路运行结果源码后记实例说明基于Pytorch，手动编写SGD（随机梯度下降）方法，求-sin2(x)-sin2(y)的最小值，x∈[-2.5,2.5

使者大牙·2023-03-29 19:18

机器学习Sklearn实战——梯度提升树二分类原理

F1（三）数据清洗（四）操作数据库（数据清洗）（五）数据分析，可视化（Excel可视化的表）二、算法原理KNN原理，距离（调整，p=1，p=2设置p=1，p=2调和）决策树原理：熵、gini、梯度上升、梯度下降随机森林

Grateful_Dead424·2023-03-29 18:50

优化算法-梯度下降，反向传播，学习率

梯度下降梯度下降法主要用于单个参数的取值。假如损失函数是一座山，我们从山上一个任意点开始往山下走，山坡的坡度越大，我们的垂直高度下降的越快。

RunningSucks·2023-03-29 06:44

Matlab求解线性方程组（一）共轭梯度法

一，算法原理共轭梯度法可以看作是特殊的迭代法，有迭代法的格式，即首先给出x(0),再由迭代格式x(k+1)=x(k)+αkd(k){{x}^{(k+1)}}={{x}^{(k)}}+{{\alpha}

三年500篇·2023-03-29 01:41

Matlab求解线性方程组（三）共轭梯度法和最速下降法的比较

一，共轭梯度法对于课本计算实例P113：用共轭梯度法求解线性方程组Ax=b，其中矩阵A的阶数n分别取为100，200，400，指出计算结果是否可靠。

三年500篇·2023-03-29 01:41

【李沐-动手深度学习v2】笔记整理-08线性回归+基础优化算法

线性回归线性回归是单层的神经网络模型通过平方损失来衡量预测质量，1/2便于求导训练损失：加均值基础优化算法梯度下降梯度是上升最快的方向，负梯度即为下降最快的方向。

liuuu0·2023-03-28 21:09

Task5 朴素贝叶斯、SVM、LDA主题模型

任务朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行文本分类SVM模型SVM的原理利用SVM模型进行文本分类LDA主题模型pLSA、共轭先验分布LDA使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理朴素贝叶斯被称为朴素是因为引入了几个假设

_一杯凉白开·2023-03-28 18:21

李沐-动手学深度学习（八）多层感知机

它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降。它不能拟合XOR函数，导致第一次AI寒冬。多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型。常用的激活函数时Sigmoid、Tanh、ReLU。

minlover·2023-03-28 14:51

第2章单变量&多变量线性回归

单变量线性回归image.png一元线性回归假设函数h(hypothesis)costfunction（平方误差）代价函数梯度下降法Gradientdescent用梯度下降法最小化代价函数J直观理解梯度下降算法描述

微雨旧时歌丶·2023-03-28 13:20

PyTorch中的9种常见梯度下降算法与案例

PyTorch中的9种常见梯度下降算法1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent）3.小批量梯度下降（Mini-batchGradientDescent

高山莫衣·2023-03-28 07:05

Tensorflow2（1）

、花瓣长、花瓣宽得出鸢尾花的类别1、if语句case语句——专家系统：把专家的经验告知计算机，计算机执行逻辑判别给出分类（符号主义）2、神经网络：采集大量数据对（输入特征，标签）构成数据集，构建网络，梯度下降

JoengGaap·2023-03-27 08:12

[动手学深度学习-PyTorch版]-7.3优化算法-小批量随机梯度下降

7.3小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。

蒸饺与白茶·2023-03-27 05:31

神经网络参数优化方法的总结

1.批量梯度下降（BGD）记住一点，这个方法每计算一个参数就要用到所有样本。BGD计算所有样本的平方损失和，然后求导，更新参数。

Mattina·2023-03-26 11:01

回归分析（线性回归、逻辑回归）详解与 Python 实现

2.1简单线性回归分析2.2多元线性回归分析2.3非线性回归数据分析3.用python实现一元线性回归4.用python实现多元线性回归5.逻辑回归5.1构造预测函数（假设函数）5.2构造损失函数5.3梯度下降法求解最小值

西门催学不吹雪·2023-03-26 07:42

正则化(吴恩达机器学习笔记)

文章目录1.过拟合问题2.代价函数3.正则化线性回归1.梯度下降法2.正规方程4.正则化逻辑回归1.过拟合问题如图所示：第一个模型是线性的，属于欠拟合，不能很好的适应数据集，而第3个则是一个高次方的模型

是忘生啊·2023-03-26 07:02

Xavier——Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks

1.摘要本文尝试解释为什么在深度的神经网络中随机初始化会让梯度下降表现很差，并且在此基础上来帮助设计更好的算法。

seniusen·2023-03-26 02:42

随机梯度下降

随机梯度下降是一种简单而又高效的方法。主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如：线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。

Powehi_·2023-03-25 22:22

第十章共轭方向法

10.1引言从效率上，共轭方向法位于最速下降法和牛顿法之间，具有以下特性：1、对于n维二次型问题，能够在n步之内得到结果。2、作为共轭方向法的典型代表，共轭梯度法不需要黑塞矩阵。

Xuang123·2023-03-25 20:41

吴恩达深度学习--梯度下降法

代价函数J可以衡量你的参数W和b在训练集上的效果。要使得参数w和b设置合理自然地想到要去找到使得代价函数J（w,b）尽可能小所对应的w和b.在实践中w可以是更高的维度，但为了更好的绘图，我们定义w和b都是单一实数。代价函数J(w,b)是在水平轴w和b上的曲面，因此曲面的高度就是J(w,b)在某一点的值。我们所想要做的就是找到这样的w和b，使得对应的代价函数J值是最小值。我们可以看到代价函数J是一个

862180935588·2023-03-25 19:43

第六章优化算法

1.Mini-batch梯度下降法机器学习的应用是高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，你需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个。优化算法能够帮助你快速训练模型。

一叶知否·2023-03-25 12:27

感知机模型(Perceptron)的收敛性解读 | 统计学习方法

Python复现，使用了随机梯度下降法，梯度下降法，adagrad和对偶形式四种算法：舟晓南：感知机模型python复现-随机梯度下降法；梯度下降法；adagrad；对偶形式在《统计学习方法》的感知机算法章节中

舟晓南·2023-03-25 10:12

第八章机器学习（ML）策略（1）

一叶知否·2023-03-25 07:29

入门篇(二)模型：逻辑回归(一步步从原理到实现)

ml.bbbdata.com/teach#187目录一、问题二、逻辑回归的思想三、模型表达式四、损失函数(一)单个样本评估正确的概率(二)所有样本评估正确的概率(三)损失函数(四)总结五、模型求解(一)梯度下降算法

老饼讲解机器学习·2023-03-25 07:27

python与人工智能：线性回归和逻辑回归

梯度下降？梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(例如：找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。

迷途君·2023-03-25 07:16

机器学习-吴恩达过拟合问题与正则化

文章目录过拟合问题欠拟合过拟合高偏差和高方差泛化解决过拟合1.收集更多的训练数据2.减少或增加选择的特征3.正则化正则化正则化代价函数如何理解增加惩罚项后，参数w会变小直观理解从数学角度理解正则化参数λ正则化参数λ的作用正则化线性回归正则化逻辑回归进行梯度下降过拟合问题现在我们来认识什么是

稀奇_·2023-03-25 03:09

Tensorflow版本yolo v3源码阅读笔记(4)

-3.计算梯度信息，利用梯度下降方法来优化神经网络。-4.循环上面的步骤若干次。下面让我们来分析代码的具体

climb66的夏天·2023-03-24 21:50

[机器学习] Gradient descent (Adagrad 、 SGD)

正文回顾在前面线性回归处使用的梯度下降来寻找损失函数(或记为)最小时的参数，我们的目标函数是：其中，是最优条件下的参数值。 梯度下降的方法的过程就是随机选取一个起

只爱学习的Gcy·2023-03-24 20:41

T3-误差分解及梯度下降

梯度下降我们需要找到一个损失函数，来最优化这个损失函数。学习率学习率可以控制梯度下降的速度。

Kairk996·2023-03-23 14:23

非线性回归

importnumpyasnpimportrandom'''''梯度下降算法参数说明：X，Ytheta:一组向量和x相乘的一组值alpha:梯度下降时的参数，即每一步下降多少m:实例的个数numIteration

Hiroyuki·2023-03-23 06:54

新2019计划：机器学习100天—逻辑回归【4】

如何学习计算代价函数，以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。logistics回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中，加了一层函数的映射，比如常用的sigmod函数。

克里斯托弗的梦想·2023-03-23 01:00

人工智能-模型训练

模型训练模型训练就是找到给定模型最佳函数的过程一衡量模型损失函数RMSE,MSE求参数:利用封闭方程求解利用梯度下降方法求解梯度下降可以用来求解以参数为变量的损失函数的最大值。

吴邪_TicktW·2023-03-22 23:42

SDG+Momentum and Adam

一、SGD1、随机梯度下降算法存在的问题之一，在形如下图：在沿着X方向上移动时，损失函数的变化会很小但对Y轴方向上的变化会比较敏感，对像这种函数，SGD的表现为：会得到这种'之'字形的过程，其原因是这类函数的梯度与最小值并不是成一条直线

oklahomawestbrook·2023-03-22 11:49

从梯度下降到 Adam！一文看懂各种神经网络优化算法

应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？

Datawhale·2023-03-22 11:11

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