共轭梯度第12页

深度学习面试100题（1-10）

梯度下降算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

机器学习_梯度下降

文章目录什么是梯度梯度下降梯度下降有什么用什么是梯度计算梯度向量其几何意义，就是函数变化的方向，而且是变化最快的方向。对于函数f(x)，在点(xo,yo)，梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。

you_are_my_sunshine*·2024-01-16 10:05

从零开始训练神经网络

训练（随机梯度下降）我已经定义了向前和向后传递，但如何开始使用它们？我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。

AI-智能·2024-01-16 10:42

LLM之幻觉（二）：大语言模型LLM幻觉缓减技术综述

LLM幻觉缓减技术分为两大主流，梯度方法和非梯度方法。梯度方法是指对基本LLM进行微调；而非梯度方法主要是在推理时使用Prompt工程技术。

wshzd·2024-01-16 09:21

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

我们将解决RNN面临的挑战，例如梯度消失问题，并探索长短期记忆（LSTM）和门控

无水先生·2024-01-16 08:42

喜讯！MIAOYUN正式获封“专精特新”中小企业称号！

“专精特新”企业是指具有“专业化、精细化、特色化、新颖化”四类特征的企业，是开展优质中小企业梯度培育工作的重要内容，可分

秒云MIAOYUN·2024-01-16 08:54

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4

Dymc·2024-01-16 08:50

机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理

3XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4XGBoost与GDBT的区别5小结1最优模型的构建方法XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树

赵广陆·2024-01-16 07:18

机器学习-集成学习XGBoost

在本文中，我们将介绍XGBoost的基本原理、常见的应用和一些实践经验.基本原理XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTre

太阳是白的·2024-01-16 07:16

机器学习之集成学习 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）附代码

概念XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种用于机器学习的开源软件库，它实现了梯度提升框架。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 06:44

YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用

这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用：训练集（TrainingSet）：用于模型的训练，即通过反向传播和梯度下降等优化算法来调整模型的权重，使其能够从数据中学到有用的特征和模式。

Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

批量归一化

出现的问题就是梯度在上面的时候比较大，在下面就比较小，上面就会很快收敛，下面收敛很慢，每次更新下面的靠近数据的东西，这些东西会尝试去抽取那些比较底层的特征，比如局部边缘等很简单的纹理信息，上面就是一些高层语义的信息

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:42

【Python】Sigmoid和Hard Sigmoid激活函数对比总结及示例

函数形状相对平滑，有助于减小梯度消失问题。缺点：在输入非常大或非常小的值时，会出现梯度消失的情况，导致网络训练困难。计算量大，因为需要计算指数函数。输出不是以0为中心，有时会影响网络的训练。Har

木彳·2024-01-16 06:01

Train/Dev/Test sets的比例选择；防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout；梯度消失和梯度爆炸的概念和危害；梯度初始化；梯度检查

Train/Dev/Testsets的比例选择一般地，我们将所有的样本数据分成三个部分：Train/Dev/Testsets。Trainsets用来训练你的算法模型；Devsets用来验证不同算法的表现情况，从中选择最好的算法模型；Testsets用来测试最好算法的实际表现，作为该算法的无偏估计。在样本数量不是很大的情况下，例如100,1000,10000：常设置Trainsets和Testset

stay or leave·2024-01-16 02:01

逻辑回归（解决分类问题）

逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计，从而得到一个可以用于分类的模型。一、逻辑回归入门在分类肿瘤的例子中，我们将肿瘤分为恶性肿瘤

Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

论文精读:GHM:Gradient Harmonized Single-stage Detector

在这项工作中，我们首先指出，这两个不协调的本质影响可以用梯度来总结。此外，我们提出了一种新的梯度协调机制(GHM)来作为不协调的对冲。

樱花的浪漫·2024-01-15 09:21

geemap学习笔记045：单波段图像梯度计算

前言求图像的梯度，一般是指在灰度图像或者彩⾊图像上的操作。数字图像是离散的点值谱，也可以叫⼆维离散函数。图像的梯度就是这个⼆维离散函数的求导。

静观云起·2024-01-15 09:51

geemap学习笔记047：边缘检测

计算提取水平和垂直方向的一阶导数值并计算梯度幅值，较小幅度的梯度则会被抑制。1导入库并显示地图importeeimportgee

静观云起·2024-01-15 09:42

PyTorch中的AOTAutograd、PrimTorch和TorchInductor

这是一种新的自动微分方法，它在编译时而不是运行时计算梯度。这使得它可以更有效地处理大型计算图。

NLP工程化·2024-01-15 08:27

机器学习---xgboost算法

1.xgboost算法原理XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:49

【数据预处理】什么时候需要数据归一化？

数据标准化作用：模型求解需要，归一化可以加快梯度下降的速度，即模型收敛速度。无量纲化避免数值问题，避免因过大或过小的异常值引发的数值问题，去除奇异样本数据导致的不良影响。

dataloading·2024-01-15 07:13

大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程

二、深度学习与梯度消失问题梯度消失问题定义为什么会出现梯度消失？激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（ResidualBlocks）基础残差块的核心思想结构组成残差块

星川皆无恙·2024-01-15 06:14

线性代数笔记26

对称矩阵及对称性对称矩阵特征值都是实数特征向量都是垂直的（正交的）则通常则对称矩阵可以写为为什么特征值为实数证明：则有，取共轭这里取转置，利用假设（）(2)式右乘x得到：可得：所以只要不为零，则有等于它的共轭

大飞哥·2024-01-14 22:22

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。

下一个拐角%·2024-01-14 22:02

二维泊松方程求解-SIP-最速下降法-共轭梯度

1.直接解法：LU分解在前面的内容中曾经提到，使用有限差分或有限体积法通过隐式离散得到的求解形式，其中为系数矩阵。在一定条件下，能够通过因式分解为，其中为下三角矩阵，为上三角矩阵。这样的分解方式在高斯消元中十分有用，对的求解可分为以下两步2.迭代法：incompleteLUdecomposition如果存在一个与近似的矩阵，对做LU分解，我们把这样的步骤称为的不完全LU分解，ILU，即其中为小量。

CFD_Tyro·2024-01-14 20:23

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时，会用到一种基础方法即梯度下降法基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi

_int_me·2024-01-14 20:13

史诗级干货长文--Logistic回归

Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。

SQingL·2024-01-14 18:06

深度学习面试题

（2）梯度消失、梯度爆炸梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的，最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小

AI信仰者·2024-01-14 17:35

DDPG算法

其本质为深度网络+确定策略梯度(DeterministicPolicyGradient,DPG)，之所以叫确定策略梯度，是因为与之前的动作网络不同，其动作网络输出的是一个确定的动作而不是动作概率。

LENG_Lingliang·2024-01-14 16:06

AIGC实战——WGAN(Wasserstein GAN)

AIGC实战——WGAN0.前言1.WGAN-GP1.1Wasserstein损失1.2Lipschitz约束1.3强制Lipschitz约束1.4梯度惩罚损失1.5训练WGAN-GP2.GAN与WGAN-GP

盼小辉丶·2024-01-14 13:45

“有目的地阅读”单元教学点滴思考

本单元对“有目的地阅读”进行了有层次、有梯度的安排。《竹节人》通过学习提示，安排了三个不同的学习任务，引导学生体会阅读同一篇文章，目的不同，关注的内容、采用的阅读方法也会不同。

菡萏123·2024-01-14 13:38

03 - Data Processing 数据操作

然而，tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使tensor更加适合深度学习。

洛八斗·2024-01-14 12:42

相比于rnn, lstm有什么优势

相对于常规的循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM）具有以下优势：处理长期依赖性：LSTM通过引入记忆单元和门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:35

机器学习——向量化

对应的C++的向量化例子：线性回归算法梯度下降的更新规则的向量化梯度下降确定θ参数时，需要同时对所有的θ进行更新，θ的方程如上图所示，一般编程时可能需要写for循环，对所有的θ进行处理，如果是向量化的形式

BioLearner·2024-01-14 09:40

李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数与微积分

动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理文章目录系列文章目录一、线性代数（一）标量、向量、矩阵、张量（二）张量运算的基本性质（三）降维（四）点积（五）矩阵向量积、矩阵乘法（六）范数二、微积分（导数、偏导数、梯度

丁希希哇·2024-01-14 07:52

浅谈统编小学语文教科书普通单元中语文要素的梯度落实

今天聆听了教研室关于统编教材普通单元的讲解内容，本次以五年级下册第二单元古典名著为例。我特意找来了五下的语文书研读了一番，先看看单元语文要求，1.初步学习阅读古典名著的方法；2.学习写读后感。本单元有四篇课文，两篇精读课文和两篇略读课文，《草船借箭》、《景阳冈》、《猴王出世》、《红楼春趣》。第一节课老师从课后练习题中提炼学习目标，整节课根据两个学习目标依次推进学习进程，1.能通过描写人物言行的关键

王老师和她的孩子们·2024-01-14 07:45

李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分目录系列文章一、线性回归（一）线性回归的基本元素（二）随机梯度下降（三）矢量化加速（实例化说明）（四

丁希希哇·2024-01-14 06:01

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

深度学习笔记（三）——NN网络基础概念（神经元模型，梯度下降，反向传播，张量处理）

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图部分引用自北京大学机器学习公开课人工智能算法的主流分类首先明白一个概念，广义上的人工智能算法并不是只有MachineLearning或DeepLearning，而是一个相对的，能够使用计算机模拟人类智能在一定场景下自动实现一些功能。所以系统控制论中的很多最优控制算法同样可以称之为智能算法

絮沫·2024-01-14 00:39

权值初始化

一、梯度消失与爆炸在神经网络中，梯度消失和梯度爆炸是训练过程中常见的问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐变小，导致较远处的层对参数的更新影响较小甚至无法更新。

-恰饭第一名-·2024-01-13 23:11

Halcon滤波器sobel_amp算子

前者用于计算边缘的梯度，后者除了能表示梯度外，还能表示边缘的方向，本文主要介绍sobel_amp算子。下面以一个简单的例子说明

electrical1024·2024-01-13 21:26

自然语言处理持续更新

RNN为什么会梯度消失？RNN为什么会梯度爆炸？RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。

搬砖成就梦想·2024-01-13 21:35

Hog与形状匹配并肩而行

想到了hog，即梯度直方图，我们为了方便，只是用了梯度角度直方图，梯度幅值直方图没有使用，我们先看一下相互验证的效果：我们匹配结果是7度，针对学习模板，学习的梯度角度是多少呢？

工业机器视觉设计和实现·2024-01-13 20:07

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十三章到第十五章

十三、梯度下降原文：GradientDescent译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0学习成果优化复杂模型识别直接微积分或几何论证无法帮助解决损失函数的情况应用梯度下降进行数值优化到目前为止，我们已经非常熟悉选择模型和相应损失函数的过程

绝不原创的飞龙·2024-01-13 20:26

贝叶斯优化的基本流程

1我们可以对()求导、令其一阶导数为0来求解其最小值函数()可微，且微分方程可以直接被求解2我们可以通过梯度下降等优化方法迭代出()的最小值函数()可微，且函数本身为凸函数3我们将全域的带入()计算出所有可能的结果

今天也要加油丫·2024-01-13 13:39

C++实现LeNet-5卷积神经网络

搞了好久好久，公式推导+网络设计就推了20多页草稿纸花了近10天程序进1k行，各种debug要人命，只能不断的单元测试+梯度检验因为C++只有加减乘除，所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊，每一步都要理解的很透彻挺考验能力的

一只狗20000402·2024-01-13 10:16

科研绘图（二）气泡图

颜色可能代表另一个分类变量或是另一个连续变量的梯度，这里颜色的深浅对应于颜色条（ColorBar）上的值。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#Ge

BZD数模社·2024-01-13 09:07

初始化网络的权重和偏置的方法有哪些？

一个好的初始化方法可以帮助加速梯度下降的收敛速度，减少训练时间，甚至有助于避免训练过程中的问题，比如梯度消失或梯度爆炸。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

深度卷积神经网络

Relu相比于sigmoid梯度确实更大，Maxpooling使用的是最大值，因此输出的值比较大，梯度就比较大，训练就更加容易。输入是224*224，

sendmeasong_ying·2024-01-13 06:42

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