共轭梯度下降第6页

卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现

我们仍然按照这个步骤开始我们的模型的训练准备一个可迭代的数据集定义一个神经网络将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数imp

霜溪·2024-01-09 09:10

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

TDforactionvalues)BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降

Green Lv·2024-01-08 15:40

反向传播和梯度下降-1

反向传播是梯度下降的一种，许多教科书中通常互换使用这两个术语。首先，让我们探讨一下梯度。本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

反向传播与梯度下降

反向传播和梯度下降是两个关键步骤，用于计算并更新这些参数。反向传播是一种计算梯度的方法，它基于链式法则来计算每个参数对网络误差的贡献。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:17

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法

维斯德尔·2024-01-08 12:10

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。作用：参数直接决定了

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

第二章神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。

庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。

奈何qiao·2024-01-08 10:55

优化器（一）torch.optim.SGD-随机梯度下降法

torch.optim.SGD-随机梯度下降法importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset

Cupid_BB·2024-01-08 07:29

pytorch集智-2单车预测器

控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优

peter6768·2024-01-08 06:10

大一新生开发的小工具火了！不一样的 Python 编程体验，还是可视化的那种

file输入一个矩阵，无论是对它进行转置、求共轭还是乘方，都能得到及时的反馈。file这样一个Python脚本可视化工具，名叫Ryven，出自一位名叫LeonThomm的大一新生之手。

开源前哨·2024-01-08 06:59

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

该方法也被称为梯度下降法，是一种迭代的一阶优化算法。算法的基本思想是从当前点出发，沿着当前点的负梯度方向，以一定的步长（学习率）移动到新的点，重复这个过程直至达到停止条件。

撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（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）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

梯度下降法原理小结

二、梯度下降与梯度上升三、梯度下降算法详解1.梯度下降法的直观理解2.梯度下降法的相关概念3.梯度下降的详细算法4.梯度下降的算法调优四、梯度下降法大家族1.批量梯度下降法（BatchGradientDescent

笔写落去·2024-01-07 07:25

卷积神经网络|完整代码实现

通常，训练一个神经网络需要这些步骤：定义一个神经网络准备一个可迭代的数据集将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数好吧，明白大致步骤之后，就可以简单实现一个神经网络，并训练这个神经网络

霜溪·2024-01-07 02:31

深度学习之矩阵形式的链式法则推导

深度学习之矩阵形式的链式法则推导对于深度学习的基础“梯度下降”和“自动微分”的数学原理网上讲解的博客有很多了，但是目前没看到有讲关于矩阵形式的链式法则的内容，所以写了这篇笔记，供自己学习和复习。

月见团子tsukimi·2024-01-06 12:09

PyTorch|transforms.Normalize

在训练时对图片数据进行归一化可以在梯度下降算法中更好的寻优，这是普遍认为的。那么PyTorch中的transforms.Normalize，究竟做了什么，这是应该知道的。

霜溪·2024-01-06 06:42

Pytorch之梯度下降算法

目录复习：线性模型：分治法:优化问题：梯度下降算法的难题：梯度下降算法的优势：求损失函数的过程：代码及运行结果如下：代码：运行结果：随机梯度下降：为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下：运行结果如下：注意

丘小羽·2024-01-05 07:06

【机器学习前置知识】共轭分布

贝叶斯概率公式的组成贝叶斯定理的概率公式：P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ|X)={P(X|θ)P(θ)\over{P(X)}}P(θ∣X)=P(X)P(X∣θ)P(θ)先验分布P(θ)P(θ)P(θ)：参数的先验分布是指在观测到新的数据之前，根据已有的知识或以往的经验对参数的估计。假如P(θ)P(θ)P(θ)为估计抛一次硬币中正面向上的概率，我们在不知道硬币质地是否均匀的情况下是

Axlsss·2024-01-05 07:58

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。

致Great·2024-01-05 00:19

常见的共轭先验分布

经常会遇到后验分布不能求解的问题，对于这个问题可以应用共轭先验分布解决，这些先验分布具有比较好的特征，能够使得出的后验分布和先验分布具有相同的分布族。

一碗姜汤·2024-01-04 21:03

Scikit-Learn线性回归(四)

Scikit-Learn线性回归四：梯度下降1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解

对许·2024-01-04 12:55

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

【i阿极送书——第六期】《YOLO目标检测》

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预

i阿极·2024-01-04 10:02

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(

i阿极·2024-01-04 10:28

了解深度学习优化器：Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam

反向传播通常通过梯度下降来执行，梯度下

无水先生·2024-01-04 09:13

02 python 实现线性回归-一元线性回归-梯度下降

α在梯度下降法中称作为学习率或者步长需要通过控制α来控制每一步的距离，以保证不要走的太快，错过最低点，也要同时保证速度不能走的太慢importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

小朋友,你是否有很多问号?·2024-01-04 01:59

手写python实现梯度下降算法（base问题：多元线性回归）

手写python实现梯度下降算法因为课程设计的原因，接触了很多和机器学习相关的事情在学习的时候发现，机器学习如果只是听不写代码基本什么都学习不到于是自己利用python手写了大部分的常见的基础的算法很有趣呢

小野堂·2024-01-04 01:29

[动手学深度学习-PyTorch版]-7.2优化算法-梯度下降和随机梯度下降

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。

蒸饺与白茶·2024-01-03 15:47

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

梯度下降算法2 学习率梯度

学习率是在梯度下降算法中的一个非常重要的参数，它决定了在寻找最小值（或最优解）过程中我们每一步移动的距离。你可以将学习率理解为步伐的大小。想象一下，你在山上寻找最低点（即最优解）。

小黄人软件·2024-01-03 08:31

简易机器学习笔记（四）初识卷积神经网络

首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

简易机器学习笔记（六）不同优化算法器

前言我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

这里就引入了“梯度下降”。一、梯度下降通俗解释比如下面山上有个小孩要下山，肯定要往下走（取决于你Loss_function的方向是上升还是下降）正常求“梯度”是“向

xcpppig·2024-01-03 01:52

深度学习｜2.4 梯度下降

如上图，J(w,b)J(w,b)J(w,b)是由w和b两个参数共同控制的损失函数，损失是不好的东西，所以应该求取合适的w和b使得损失最小化。为了简单考虑，可以先忽略参数b。斜率可以理解成在朝着x正方向移动单位距离所形成的损失值的变化，如果损失值变大，那么x往负方向移动；如果斜率为负，损失值变小，说明可以继续往正方向移动，应该要加上一个正值。（负负得正）其中学习率用于控制变化的过程。学习率越小，参数

晓源Galois·2024-01-02 16:38

残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）

如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。

丁功春·2024-01-02 10:45

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

多元线性回归

找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降

王金松·2024-01-01 21:15

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

1.3引言1.4VIT1.4.1Embedding层结构详解1.4.2BN和LN算法1.4.3TransformerEncoder详解1.4.4MLPHead（全连接头）1.5实验1.6文献总结2.随机梯度下降

@默然·2024-01-01 16:53

高中奥数 2021-11-26

2021-11-26-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷复数与向量张思汇复数与方程P022例1）设、、为复数,,解关于的方程:.分析与解方程两边取共轭得,,即.两边同乘得又因为所以可得,取共轭得

天目春辉·2024-01-01 15:19

前馈神经网络复习

习题4-1对于一个神经元(wx+b),并使用梯度下降优化参数w时如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢在全连接网络模型中，将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法，旨在将训练集中的每个输入值

Simon52314·2024-01-01 07:47

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数（误差函数）代价函数（成本函数）2.4梯度下降法

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

17.大量数据机器学习（Large scale machine learning)

第10周Lecture17大量数据机器学习随机梯度下降（stochasticgradientdescent)步骤：a.）训练数据重新随机排列（Randomlyshuffle(reorder)trainingexamples

justinwei·2023-12-31 21:18

nndl 作业12 优化算法2D可视化

1.被优化函数SGD算法SGD又称为随机梯度下降算法，用于求解损失函数最小值，对于SGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实

szf03·2023-12-31 06:51

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

编程实现并2D可视化1.被优化函数2.被优化函数3.解释不同轨迹的形成原因分析各个算法的优缺点总结及心得体会简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数（1）SGDSGD优化算法，即随机梯度下降法

.Hypocritical.·2023-12-31 06:51

最大后验概率法

如果后验分布的模可以以封闭的数学形式给出（比如使用共轭先验时

一碗姜汤·2023-12-30 13:04

不做梵高417·2023-12-30 10:37

推荐频道

共轭梯度下降