共轭梯度第7页

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法

lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。

3points·2024-02-12 11:01

机器学习之局部最优和全局最优

面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

XGBoost算法

XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

CNN网络的宽度和深度

CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免梯度消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽

zhnidj·2024-02-11 23:11

9、神经网络三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），

qxdx.org·2024-02-11 18:03

Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割

1.介绍传统的Unet网络，特征提取的backbone采用的是vgg模型，vgg的相关介绍和实战参考以前的博文：pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的，但网络较为臃肿，容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题

听风吹等浪起·2024-02-11 17:35

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）{两篇文章讲清楚}https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136089968示例演绎机器

政安晨·2024-02-11 15:00

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT

吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

集成学习——梯度提升树（GBDT）1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，通过采用加法模型，不断减小训练过程中产生的残差算法。

wxw_csdn·2024-02-11 14:10

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数（loss）1

theskylife·2024-02-11 14:40

学习笔记 ——GBDT（梯度提升决策树）

一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。

dastu·2024-02-11 14:40

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：梯度提升树

前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT，首先了解了用于回归的GBDT，将损失使用梯度下降法进行减小；用于分类的GBDT要稍微复杂一些，需要对分类损失进行定义

SheltonXiao·2024-02-11 14:39

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

目录写在开头1.主要集成学习算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性3.1.1数据规模与维度3.1.2数据质量3.2性能需求3.2.1准确性3.2.2泛化能力3.3训练效率与资源3.3.1训练时间3.3.2计算资源3.4易用性与调参3.4

theskylife·2024-02-11 14:39

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

使用Python和NetworkX解读影星社会网络;Twitter上谣言传播的信息扩散途径和识别;计算批发及零售业数据交易市场的时空数据价值;MGA：网络的动量梯度攻击;优化跨区医院分布减少结核病死亡;

ComplexLY·2024-02-11 14:05

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)

是Dream呀·2024-02-11 11:15

机器学习复习（8）——逻辑回归

目录逻辑函数（LogisticFunction）逻辑回归模型的假设函数从逻辑回归模型转换到最大似然函数过程最大似然函数方法梯度下降逻辑函数（LogisticFunction）首先，逻辑函数，也称为Sigmoid

不会写代码！！·2024-02-11 07:47

核磁共振设备的基本架构及各部分主要功能

核磁共振成像设备主要由以下几个部分组成1、主磁体2、梯度系统3、射频系统4、谱仪系统5、计算机及辅助设施磁共振系统架构图各组成部分介绍(1)主磁体主磁

核磁共振nmrmri·2024-02-11 04:26

深度学习入门--参数的优化算法

1.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，也可以沿梯度上升方向求解最大值。

我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

如何实现视线(目光)的检测与实时跟踪

如何实现视线(目光)的检测与实时跟踪核心步骤展示说明找到人脸检测人脸特征点根据特征点找到人眼区域高精度梯度算法检测瞳孔中心根据眼睛周边特征点计算眼睛中心瞳孔中心和眼睛中心基于视线模型计算视线方向视线方向可视化详细实现与说明

云博士的AI课堂·2024-02-11 02:44

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑

量子-Alex·2024-02-11 02:13

深度学习视频详解

梯度下降，神经网络如何学习|深度学习什么是反向传播反向传播演算【订阅】机器学习AI玩游戏

大囚长·2024-02-10 14:50

Task10-向前分布算法和梯度提升决策树

1.前向分步算法前项分布算法可以解决分类问题，也可以解决回归问题。（1）Adaboost的加法模型：在Adaboost的基础上，将多个基分类器合并为一个复杂分类器，是通过计算每个基分类器的加权和。通常情况下这是一个复杂的优化问题，很难通过简单的凸优化的相关知识进行解决。而前向分步算法可以用来求解这种方式的问题，它的基本思路是：因为学习的是加法模型，如果从前向后，每一步只优化一个基函数及其系数，逐步

沫2021·2024-02-10 09:42

深度学习知识点总结

2.10神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸2.11Batchnorm原理

Danah.F·2024-02-10 08:54

深度学习为什么需要suffle，xgb为什么不需要shuffle?

因为深度学习的优化方法是随机梯度下降，每次只需要考虑一个batch的数据，也就是每次的“视野”只能看到这一批数据，而不是全局的数据。是一种“流式学习”。

fengyuzhou·2024-02-10 06:08

Python 和 Java 代码实现：黄金分割法求解一维最优化问题

问题描述我不是运筹学科班出身，工作之前只做过梯度优化算法和智能优化算法在航天场景中的改进和应用。毕业后虽然选择了运筹优

twinkle 222·2024-02-10 03:00

【知识整理】管理即服务，识人、识己

2.个人思考团队梯度：1、职责单一：区分职责边界、明确核心职责2、团队梯度：每个梯度上，都有自己的核心职责，优先做好核心职责，避免拈轻怕重3.他人思考3.1.管理简介管理：要素管人管自己>管他人管事管事

卢卡上学·2024-02-09 23:17

【知识整理】技术团队，新人培养

团队管理简介团队梯度建设，团队管理4件事：选：招合适的人才进来用：把合适的人才，用在合适的位置育：对人才的引导和培养梯度留：当人才有要走的想法时，如何留住人才上面的4个要点，从前往后，我们能够施加的影响是越来越弱的

卢卡上学·2024-02-09 23:47

torch.no_grad

PyTorch里的requires_grad、volatile及no_gradrequires_grad=True要求计算梯度requires_grad=False不要求计算梯度withtorch.no_grad

He_Yu·2024-02-09 22:08

【跨模态行人重识别】RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification(ICCV2017)

跨模态模型的网络结构比较3.1常见的深度模型网络结构3.2网络结构分析单流结构和双流结构在特殊情况下的联系（双流网络可以用单流网络表示）一般情况下的单流结构分析4深度零填充4.1零填充作为网络输入的分析（梯度分析

渺渺404·2024-02-09 22:05

stupid_brain

test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():

MORE_77·2024-02-09 21:01

Tensorflow2.0 对自己的图片数据集进行分类

文章目录项目介绍数据集网络模型代码实现1、导入需要的库2、定义图像加载和预处理函数3、定义构造Dataset数据集函数4、构造Dataset数据集5、构建网络6、初始化优化器和损失函数7、定义损失函数8、定义梯度下降函数

cofisher·2024-02-09 19:30

BP神经网络风速预测

它基于梯度下降算法，通过反向传播误差来更新神经网络中的权重和偏差，以达到优化网络和提高预测准确性的目的。

MATLAB代码顾问·2024-02-09 18:55

梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用

梯度

theskylife·2024-02-09 14:32

盘点大学里那些好用的7款搜题软件! #经验分享#微信

下方附上一些测试的试题及答案1、物象空间折射率相同时，共轭光学系

笑笑18178·2024-02-09 13:13

机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战

目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌

亦世凡华、·2024-02-09 10:16

优化｜复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法

1.简介对于无约束的非凸优化问题，算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2)；在目标函数光滑时，这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到.对于带约束的非凸优化问题

运筹OR帷幄·2024-02-09 08:36

形态学算法之边界提取的简单python实现——图像处理

边缘检测算法通过识别图像中的亮度梯度来查找边缘。常用的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts和Canny等。Sobel、Prewitt、Roberts算子：这些算子通过计算图

筱筱西雨·2024-02-09 06:47

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

Pytorch | Tensor张量

来源：知乎—秦一地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39935050501Tensor的裁剪运算对Tensor中的元素进行范围过滤常用于梯度裁剪（gradientclipping

机器学习与AI生成创作·2024-02-08 20:29

PyTorch 的张量与 numpy对比

numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。

yanglamei1962·2024-02-08 16:01

157基于matlab的GVF-snake算法能自动收敛到目标区域

关键技术GVFsnake模型算法matlab源程序，GVF是根据光流场原理,利用变分方法,从图像中得到的一种向量场,该向量场被称为梯度矢量流(GVF)场。

顶呱呱程序·2024-02-08 11:15

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

本文将介绍另一种技术:梯度检查点（gradientchec

javastart·2024-02-08 09:38

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-08 07:35

（2）基础

包含三个部分：data（数据）、grad（梯度）、grad_fn（操作

顽皮的石头7788121·2024-02-08 04:19

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

梯度提升树系列3——利用GBDT进行回归分析

目录写在开头1.回归问题的基本概念1.1回归分析的定义和目的1.2GBDT在回归中的特点2房价预测模型案例研究2.1数据准备和预处理2.2模型构建和评估方法2.3具体代码3模型调优和评估3.1参数调优的详细策略3.2模型性能评估的详细方法3.3模型优化3.4可视化写在最后写在开头回归分析在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色。它允许我们预测数值型目标变量，并揭示自变量与目标之间的关系。在本文中，我们将

theskylife·2024-02-07 23:58

梯度提升树系列4——GBDT在排序问题中的应用

目录写在开头1学习排序的基础1.1排序问题的定义1.2GBDT在排序中的应用场景1.3结合GBDT的排序模型2.搜索引擎应用实例2.1案例背景2.2数据构建2.3具体实现代码3.模型评估和优化策略3.1常见的评估指标3.1.1评估指标举例3.1.2评估指标示例3.2优化方法和技巧写在最后排序问题在信息检索、推荐系统等领域发挥着举足轻重的作用。它们帮助系统高效地从大量信息中挑选出用户最可能感兴趣的内