共轭梯度第9页

深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度及PPO算法策略梯度PolicyGradient基础知识策略梯度的计算细节TipsTip1：AddaBaselineTip2：AssignSuitableCredit策略梯度优化的技巧Reinforce

wield_jjz·2024-01-25 14:03

强化学习--梯度策略

强化学习强化学习--梯度策略强化学习1Keywords2Questions1Keywordspolicy（策略）：每一个actor中会有对应的策略，这个策略决定了actor的行为。

无盐薯片·2024-01-25 14:02

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_

爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经

十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

转置和共轭转置

文章目录1T代表转置（Transpose）2H代表共轭转置在调试过程中，可以看到tensor张量有T和H的属性Whatdoesthetensor’s“H”,“T”attributesmean?

Qodicat·2024-01-25 13:48

近世代数理论基础37：共轭元和共轭子域

共轭元和共轭子域共轭元定义：设为伽罗瓦扩张,,,元称为在F上的共轭元例：1.由恒等映射及由所决定的同构组成有两个共轭元及2.令,,以表示G中使固定不变的子群,即,有,若,则即,故属于在G中的同一陪集反之

溺于恐·2024-01-25 09:29

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例

weixin_30492601·2024-01-25 08:22

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

powell算法简介

姓名：彭帅学号：17021210850【嵌牛导读】：Powell是利用函数值来构造共轭搜索方向的一种共轭搜索方法，由于对于n维正定二次函数，共轭搜索方向具有n次收敛的特性，所以powell是直接搜索法中十分有效的一种算法

重露成涓滴·2024-01-25 08:49

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

土堆学习笔记——P28完整的模型训练套路（二）

下面的都在某一轮训练里例如，他们都在foriinrange(epoch):里面，具体看上一节代码#测试步骤开始total_test_loss=0withtorch.no_grad():#取消梯度，不调优

Whalawhala·2024-01-24 23:35

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

Manipulating Federated Recommender Systems: Poisoning with Synthetic Users and Its Countermeasures

请概述每个章节的主要内容介绍：本文研究了联邦推荐系统（FedRecs）面临的数据投毒和梯度投毒攻击威胁，并提出了相应的防御方法。

jieHeEternity·2024-01-24 20:03

多目标loss平衡和多目标融合推理

couldn·2024-01-24 17:26

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices

在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

使用GradCAM 使用用于脑肿瘤分类的脑 MRI 扫描数据分类-含理论与源码

GradCAM是梯度加权类激活映射的缩写，是计算机视觉和神经网络可解释性方面的重大突破。随着人工智能和机器学习系统，特别是卷积神经网络(CNN)，越来越多地融入技术和日常生活的各

TD程序员·2024-01-24 15:26

【R>>Mfuzz】时间序列分析

常用分析方法：Mfuzz包Java版的STEM（≤8个梯度）下面就来学习下R包-Mfuzz1.软件安装BiocManager::install('Mfuzz',a

高大石头·2024-01-24 14:30

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f(x)的误差和E(θ)函数，可以变成通用的函数形式，从而E(θ)只需要关注其参数θ0,θ1...的不同，而找到其最小值1.4调整参数θ0，θ1...，试图找到f(x)的误差和函数E(θ)的最小

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。

如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

12- OpenCV：算子(Sobel和Laplance) 和Canny边缘检测详解

Laplance算子1、理论2、API使用（代码例子）三、Canny边缘检测1、Canny算法介绍2、API使用（代码例子）一、Sobel算子1、卷积应用-图像边缘提取在这个红点变化最大，变化率很高的，梯度也是最陡

Ivy_belief·2024-01-24 12:12

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

1.2集成学习的优势1.3集成学习的分类2.XGBoost与其他集成学习算法的关系2.1XGBoost的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用

theskylife·2024-01-24 11:34

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

相比于传统的RNN，LSTM引入了记忆单元（memorycell）和门控机制（gatemechanism），以解决传统RNN中的梯度消失

heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习13——Actor-Critic算法

Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的优点，我们将其分为两部分，Actor（策略网络）和Critic（价值网络）Actor与环境交互，在Critic价值函数的指导下使用策略梯度学习好的策略

beiketaoerge·2024-01-24 06:40

工程师每日刷题 -3

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构3、编程基础1、深度学习问题：深度学习梯度消失与梯度爆炸现象，如何处理？

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。

@@老胡·2024-01-24 06:26

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点，可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如

migugu·2024-01-24 04:17

Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行梯度下降探索学习率learningratealpha对梯度下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高梯度下降的性能

gravity_w·2024-01-24 04:10

复现NAS with RL时pytorch的相关问题

optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个操作，它用于清零所有被优化变量（通常是模型的参数）的梯度。

ThreeS_tones·2024-01-24 02:38

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

AI 筛选电池材料，广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的机器学习算法模型

作者：田小幺编辑：李宝珠，三羊封面图来源：摄图网广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强(XGBoost)算法的机器学习模型，可用于P-SOC空气电极的筛选。新能源现在有多火？

HyperAI超神经·2024-01-24 00:04

深度学习笔记：灾难性遗忘

这种现象尤其在所谓的“连续学习”（continuouslearning）或“增量学习”（incrementallearning）场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

生成式人工智能研究焦点：揭秘基于扩散的模型

采样生成图像的设计选择以更少的步骤理顺流程在低噪音水平下步骤高阶求解器可实现更准确的步骤训练降噪器的设计选择网络友好的数值大小预测图像与噪声均衡噪声水平上的梯度反馈幅度分配培训工作随着互联网规模的数据，

扫地的小何尚·2024-01-23 14:59

【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环

训练模型是一个迭代过程；在每次迭代中，模型都会对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集相对于其参数的导数的误差（如我们在上一节中看到的），并使用梯度下降优化这些参数。有关此过程的

冰雪storm·2024-01-23 10:44

初识人工智能，一文读懂梯度消失和梯度爆炸的知识文集(2)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-01-23 09:09

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

前向传播1.数据流动：输入到输出2.加权和与激活3.示例：简单网络的前向传播四、损失函数与性能评估1.损失函数的定义与重要性2.常见的损失函数类型3.评估模型性能的指标4.性能评估的实际应用五、反向传播与梯度下降

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

优化算法--李沐

目录1.1梯度下降1.2随机梯度下降1.3小批量随机梯度下降1.4冲量法1.5Adam损失值也就是预测值与真实值之间的差值是f(x)，x是所有超参数组成的一条向量，c是可以限制的，比如说权重大于等于0。

sendmeasong_ying·2024-01-23 06:27

零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归

木舟笔记·2024-01-23 04:32

牛客周赛 Round 17 解题报告 | 珂学家 | 枚举贪心 + 二分最短路

T3如果尝试增量差值最小的最大梯度去贪心的话，会失败，需要切换思路。

珂朵莉MM·2024-01-23 04:02

一文让你由浅入深的理解Transform模型

在这里我自己总结出了几点：1、难解释性，神经网络的一个通病，做出来的好坏都比较难解释，2、梯度消失和梯度爆炸的问题。3、LSTM只能串行计算，不能并行，因为它是一个时序

lhz泽少·2024-01-23 03:06

李沐深度学习-多层感知机从零开始

梯度的产生是由于反向传播，在自定义从零开始编写代码时，第一次反向传播前应该对params参数的梯度进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append

大小猫吃猫饼干·2024-01-23 02:16

LSTM解读

LSTM通过使用门控单元来控制信息的流动，从而解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM的核心是三个门：输入门、遗忘门和输出门。

搬砖人NO17·2024-01-23 01:41

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

记一次多平台免杀PHP木马的制作过程

掘金文章目录前言声明绕过情况使用方法运行环境绕过点介绍技术原理讲解变量传值覆盖模块代码执行阻断模块InazumaPuzzle程序锁定器PerlinNoise危险函数生成与执行类构造函数基于时间的随机值生成器排列表生成器梯度表生成器埋有后门的柏林噪声生成器柏林噪声显示器程序主干参考资料前言最开始萌生出写免杀

御坂19008号·2024-01-23 00:47

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)

线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点III.狗腿法的原理1.狗腿法的构建2.狗腿法的优化说明3.狗腿法的插值权重IV.狗腿法的流程1.狗腿法的信赖域控制2.狗腿法的停止条件条件一.梯度不再下降条件二

wzf@robotics_notes·2024-01-22 15:52

CVPR 2023: Analyzing and Diagnosing Pose Estimation With Attributions

梯度基于归因方法的技术可视化输入中影响模型预测的区域，提供其推理过程的见解。表示学习：这个研究领域围绕

结构化文摘·2024-01-22 14:00

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。

uncle_ll·2024-01-22 13:45

Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification

现有的verbalizer大多由人工构建或者基于梯度下降进行搜索得到，不足在于标签词的覆盖范围小、存在

Navajo_c·2024-01-22 12:23

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图

蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

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