共轭梯度下降第9页

深度学习——第5章神经网络基础知识

第5章神经网络基础知识目录5.1由逻辑回归出发5.2损失函数5.3梯度下降5.4计算图5.5总结在第1课《深度学习概述》中，我们介绍了神经网络的基本结构，了解了神经网络的基本单元组成是神经元。

曲入冥·2023-12-14 20:52

深度学习中的13种概率分布

1概率分布概述共轭意味着它有共轭分布的关系。在贝叶斯概率论中，如果后验分布p（θx）与先验概率分布p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。

智慧医疗探索者·2023-12-14 19:09

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理1.线性回归2.梯度下降法

Magic171·2023-12-06 11:14

Yolov4 学习笔记

之前损失函数存在的问题之前公式为1-IOUIOU=(交集面积)/(并集面积)如果没有相交，分母为0，那么就无法计算分母接近零：当预测框和真实框的重叠面积非常小，接近于零时，IOU的计算结果可能会非常大，这可能导致梯度下降的问题

魏郴·2023-12-06 10:24

pytorch中的loss.backward()和optimizer.step()中的使用的梯度方向问题

#举例：梯度下降更新模型参数optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)#在每个训练步骤中optimizer.zero_grad

Mariooooooooooo·2023-12-06 07:51

A3C 笔记

AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning论文提出了一种在deepneuralnetwork控制器的优化中，使用异步梯度下降来训练的方法。

Junr_0926·2023-12-06 02:12

梯度下降与损失函数的基础知识

文章目录一、基础知识梯度下降损失函数的要求损失函数凸函数二、预测的任务理解策略梯度一、基础知识梯度下降梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数或目标函数。

_刘文凯_·2023-12-05 17:09

[PyTorch][chapter 4][李宏毅深度学习][Gradient Descent]

前言：目录:1:梯度下降原理2:常见问题3：梯度更新方案4：梯度下降限制一梯度下降原理机器学习的目标找到最优的参数,使得Loss最小为什么顺着梯度方向loss就能下降了。主要原理是泰勒公式。

明朝百晓生·2023-12-05 07:39

最小二乘法

注意是斜率变化，不是函数值变化），那相应的inv(H)的值就会比较小，这个时候步进会慢些2.当一个位置比较平缓，斜率变化较小时，说明H矩阵值小，相应的inv(H)会比较大，步进会比较大上述两点，相对于梯度下降法来说

用户名溢出·2023-12-05 00:25

几种梯度下降方法之BGD

梯度下降 梯度下降是迭代法的一种，通俗来讲你可以把梯度下降任务当成下山的过程。

yousa_·2023-12-04 22:03

梯度下降方法

本文介绍了梯度下降法的推导过程，全梯度下降算法，随机梯度下降算法，随机平均梯度下降算法，小批量梯度下降算法。

谛君_是心动啊·2023-12-04 15:45

工业镜头的景深、分辨率及如何匹配合适的工业相机-51camera

在机器视觉中，相机芯片为光学系统的像平面，物方与像平面共轭的平面称为对准平面。严格的来讲除对准平面上的点能成点像外，其他空间点在像平面上成像为弥散斑。

51camera·2023-12-04 10:07

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit

米米吉吉·2023-12-04 06:56

深度学习记录--梯度下降法

什么是梯度下降法？

蹲家宅宅·2023-12-04 01:34

梯度下降与GradientBoostingRegressor、LinearRegression比较

#_*_coding:utf-8_*_#建造一个最简单的梯度下降defregression(data,alpha,lamba):importnumpyasnpn=len(data[0])-1#获取data

不死彡邪神·2023-12-04 00:18

c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根

Newton'siterationmethod是在实数域和复数域利用切线不断逼近方程根的一种求高次曲线方程的方法，区别于梯度下降法，它是二阶导，收敛速度比较快，对于非凸函数，牛顿法容易受到鞍点或者最大值点的吸引

发狂的小花·2023-12-03 22:56

[最优化理论] 梯度下降法 + 精确线搜索（单峰区间搜索 + 黄金分割）C++ 代码

这是我的课程作业，用了Eigen库，最后的输出是latex的表格的一部分具体内容就是梯度下降法+精确线搜索（单峰区间搜索+黄金分割）从书本的Matlab代码转译过来的其实，所以应该是一看就懂了这里定义了两个测试函数

hijackedbycsdn·2023-12-03 22:30

深度学习记录--logistic回归函数的计算图

回归函数先回顾一下单一样本的logistic回归损失函数的公式，公式如下：将logistic函数用计算图表示出来(以两个基础量为例)，计算图如下：前向传播已经完成，接下来完成后向传播运用链式法则依次求出,,,,补充梯度下降法

蹲家宅宅·2023-12-03 20:09

机器学习中的逻辑回归模型（代码分析）

逻辑回归函数中，若继续使用线性回归模型中的代价函数，由于逻辑回归函数非凸的特性，其求不出局部最小值，故需要引入新的代价函数，损失函数（lossfuction），下图右侧为逻辑回归模型的代价函数，想让不能用梯度下降法

王凯铭893·2023-12-03 17:50

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans

黏小莲·2023-12-03 15:21

06、基于内容的过滤算法Tensorflow实现

05、基于梯度下降的协同过滤算法中已经介绍了协同过滤算法的基本实现方法，但是这种方法仅根据用户的相似度进行推荐，而不关注用户或者电影本身的一些特征的匹配，基于内容的过滤算法正式为了对此进行改进。

怡步晓心l·2023-12-03 11:16

05、基于梯度下降的协同过滤算法

05、基于梯度下降的协同过滤算法理论与实践Python开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-12-03 11:46

PyTorch中使用MNIST数据集进行训练和预测

定义损失函数和优化器：选择适当的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如随机梯度下降SGD）。训练模型：使用训练数据集对模型进行训练

赢勾喜欢海·2023-12-03 11:14

有界线性算子2

有界线性算子2文章目录有界线性算子2二、有界线性泛函及其表示2.1对偶空间与泛函表示【定义】对偶空间/共轭空间【定理】Hölder不等式【定理】Riesz表示定理三、有限维赋范线性空间【定理】n维赋范线性空间的性质

i写作业·2023-12-03 05:35

逻辑回归使用Numpy实现逻辑回归

(z)=1(1+e−z)g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z})}g(z)=(1+e−z)1#sigmoid函数defsigmod(z):return1/(1+np.exp(-z))线性计算与梯度下降

小小程序○·2023-12-02 22:34

【深度学习理论】(1) 损失函数

构造损失函数之后，我们的目标就是将损失函数的值最小化，使用梯度下降的方法求得损失函数对于

立Sir·2023-12-02 14:27

python实现梯度下降法

梯度下降法梯度定义梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

__倔强的贝吉塔·2023-12-02 09:17

linux的gromacs模拟分子运动,GROMACS分子动力学模拟技术与应用

课程内容分子动力学模拟基础1分子模拟入门理论——对分子动力学模拟原理介绍1.1统计力学基本假设1.2统计概率1.3配分函数的定义1.4系综简介和选择1.5分子动力学的概念1.6主要算法介绍：最速下降法、共轭梯度法

流年二十春·2023-12-02 03:06

梯度下降优化算法综述

Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms∗论文地址：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdfAbstract：虽然梯度下降优化算法越来越受欢迎

涓涓自然卷·2023-12-01 17:10

人工智能-优化算法之动量法

泄漏平均值小批量随机梯度下降作为加速计算的手段。它也有很好的副作用，即平均梯度减小了方差。小批量随机梯度下降可以通过以下方式计算：为了保持记法简单，在这里我们使用时间时更新的权重。

白云如幻·2023-12-01 16:15

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了

撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化

虎慕·2023-12-01 15:33

线性回归梯度下降

梯度下降算法在开始之前，为了方便解释，首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,

小小程序○·2023-12-01 06:55

线性回归调试方法

调试方法特征缩放对于某些不具有比较性的样本特征xix_ixi（比如对其他的x来说xix_ixi相当大或者相当小），梯度下降的过程可能会非常漫长，并且可能来回波动才能最后收敛到全局的最小值。

小小程序○·2023-12-01 06:54

大数据HCIE成神之路之数学（4）——最优化实验

最优化实验1.1最小二乘法实现1.1.1算法介绍1.1.2代码实现1.2梯度下降法实现1.2.1算法介绍1.2.2代码实现1.3拉格朗日乘子法1.3.1实验1.3.2实验操作步骤1.1最小二乘法实现1.1.1

邵奈一·2023-12-01 05:09

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

《GAN实战》GANs in Action 第一章

1.训练过程每次迭代，也就是batch完成连词训练（a）训练鉴别器固定生成器参数，根据反向传播总误差，运用梯度下降的方法，更新鉴别器参数，寻求最小化分类误差（b）训练生成器固定鉴别器参数，根据反向传播总误差

阿希学习笔记·2023-11-30 09:42

吴恩达深度学习笔记(45)-Adam 优化算法(Adam optimization)

，提出了优化算法，并很好地解决了一些问题，但随后这些优化算法被指出并不能一般化，并不适用于多种神经网络，时间久了，深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法，很多人都觉得动量（Momentum）梯度下降法很好用

极客Array·2023-11-30 04:58

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

【吴恩达机器学习】第十周—大规模机器学习和随机梯度下降

1.png针对大数据集，如果我们一上来就用传统的梯度下降算法，可能往往会训练很慢很慢，达不到预期要求。那么我们该

Sunflow007·2023-11-30 02:10

图像处理-3

朝朝暮暮Quake·2023-11-30 01:53

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。

shy~·2023-11-30 01:57

梯度下降及反向传递公式推导

本来想在写这篇文章，无奈不支持数学公式的展示，只好发布在作业部落了，可以通过这个链接访问，等以后支持数学公式了再挪过来：https://www.zybuluo.com/JackMeGo/note/1052246

JackMeGo·2023-11-29 19:15

python与机器学习1，机器学习的一些基础知识概述(完善ing)

神经网络之间的关系：1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类：SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3数据分类3关于阈值θ和偏移量b的由来4不同的激活函数5关于回归6关于分类7关于误差和梯度下降

奔跑的犀牛先生·2023-11-29 11:57

常用的优化器

常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、具有动量的SGD、RMSprop、AdaDelta和Adam等。

lock cylinder·2023-11-29 07:17

基于BP神经网络的手写体识别，附有详细的代码，机器学习+神经网络1000案例之1

BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-29 05:36

了解BP神经网络：从原理到应用

二、BP神经网络的训练过程1、计算正向传播输出的结果：2、计算损失函数：3、计算w值的梯度下降：4、误差反向传播：5、循环调整w的值，直到损失值小于允许的范围。

AI_dataloads·2023-11-29 05:32

第十七章大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

Colleen_oh·2023-11-28 20:14

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

Week2线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢？

lavendelion·2023-11-28 15:22

python 线性规划全局最优解_介绍一个全局最优化的方法：随机游走算法(Random Walk)...

上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。

weixin_39989190·2023-11-27 21:13

推荐频道

共轭梯度下降

深度学习——第5章 神经网络基础知识