分层梯度衰减第4页

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了梯度下降优化和链式法则，通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新网络权重。1.损失函数

2402_85758936·2024-08-28 08:22

嵌入式面经篇九——网络编程

文章目录前言一、网络编程1、列举一下OSI协议的各种分层。说说你最熟悉的一层协议的功能。2、TCP/IP协议包括？3、TCP通信建立和释放的过程？端口的作用？4、IP地址转换成物理地址的协议？反之？

须尽欢~~·2024-08-28 08:49

RK3568平台（平台总线篇） Platform设备驱动

一.简介在Linux内核中，提出了驱动的分离和分层这样的软件思路，一个现实的Linux设备和驱动通常都需要挂接在一种总线上，对于本身依附于PCI、USB、I2C、SPI等的设备而言，这自然不是问题，但是在嵌入式系统里面

嵌入式_笔记·2024-08-28 06:40

【机器学习】梯度下降算法

梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。

de-feedback·2024-08-27 18:50

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069

海棠如醉·2024-08-27 15:00

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

参与者（队列1，n=426）通过随机分层抽样分为发现数据集（n=284）和测试集（n=142）。接下来，在发现数据集上执行LASSO回归，以选择能够识别胃癌患者的较少数量的特征。

生信学习者2·2024-08-27 10:27

局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营

当参数对损失微分为零的时候，梯度下降就不能再更新参数了，训练就停下来了，损失不再下降了，此时梯度接近于0。我们把梯度为零的点统称为临界点（criticalpoint）。

千740·2024-08-27 09:23

24.8.24学习心得

x.grad.zero_()y=x.sum()y.backward()x.gradtensor([1.,1.,1.,1.])因为y是x中所有元素的总和，所以x的每个元素对y的贡献都是相等的，因此每个元素的梯度都是

kkkkk021106·2024-08-27 05:00

OpenCV中的轮廓检测cv2.findContours()

文章目录前言一、查找轮廓二、绘制轮廓轮廓面积轮廓周长前言轮廓提取的前提，将背景置为黑色，目标为白色（利用二值化或Canny）边缘检测，例如Canny等，利用梯度变化，记录图像中的边缘像素点，返回和源图片一样尺寸和类型的边缘图

Limiiiing·2024-08-27 05:58

人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同

小浣熊的技术·2024-08-27 04:20

区分特性团队和组件团队的交付价值

组件团队：在传统的开发模式下，人们习惯于按照系统的架构模块，或者系统分层组织团队，也有的团队按照系统需求、开发、测试结合系统架构混合组织的方式。

雷大野·2024-08-26 23:32

【随意搜寻】- 认知分层步速

1.失物招领当天平从“推送”向“拉取”倾斜时，广告效力不断降低，而产品设计、质量和价格的重要性日益凸显。我们需要通过交叉索引去验证信息如此多的工具和信息，在抉择之前，我们必须先知道如何搜索和该信任谁，在信息时代，跨媒体信息辨识能力是核心生活技巧。个人必须懂得何时需要信息，并且能定位、评估且有效使用所需信息。知识工作者依赖寻找、过滤、分析、创造及其他管理信息的能力获得酬劳。沟通面临的困境源于人类语言

句芒的豆腐块儿·2024-08-26 23:29

java面试-Spring

它具有分层体系结构，允许用户选择组件2.SpringFramework有哪些不同的功能？轻量级-Spring在代码量和透明度方面都很轻便。

kussmcx·2024-08-26 21:37

网络互联的层次结构

网络协议是分层的，所以网络互联也存在着互联层次的问题。网络互联的层次可以根据网络层次的结构模型划分。

城北·2024-08-26 18:08

全面揭秘：知识付费平台源码的核心架构与实现

一、知识付费平台的整体架构知识付费平台通常采用分层架构，将系统分为前端、后端和数据库三个主要部分：前端（Frontend）：负责页面展示和用户交互，通常使用HTML、CSS和JavaScri

万岳科技系统开发·2024-08-26 13:07

系统架构师学习大纲（三）

一.学习常见的系统架构模式1、分层架构分层架构是一种常见的软件设计方法，将系统分解为多个层次，每个层次负责不同的功能和责任。分层架构的目的是提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性。

星辰@Sea·2024-08-26 08:05

ant design pro 技巧之自制复制到剪贴板组件

antdesignproaccess.ts是如何控制多角色的权限的antdesignpro中用户的表单如何控制多个角色antdesignpro如何实现动态菜单带上icon的antdesignpro的表分层级

程序员随风·2024-08-26 03:36

HCIA复习

目录一.OSI/RM---开放式系统互联参考模型二.TCO/IP模型---TCP/IP协议簇一.OSI/RM---开放式系统互联参考模型---1979---ISO---国际标准化组织核心思想---分层应用层

重启服务！！！·2024-08-25 22:05

高墙

有分层的地方大抵都是如此。权力如此,知识、教育、学术尤是如此。掌权不易,有谁想舍弃权力?有谁想否定自己?而知识与权力仿佛一对奴仆。图片发自App高墙越高越难,高墙反而会越稳固,是要不至于高到把它推翻。

无声鸽·2024-08-25 22:29

深度学习多GPU训练原理

每个GPU根据自己所分到的数据，计算本地梯度所有GPU的本地梯度相加（这里的梯度只是模型参数的梯度，不包括中间变量的梯度），得到总的梯度。

浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

LSTM--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

RNN在处理长序列时，由于梯度消失或梯度爆炸问题，难以捕捉到长期依赖关系，而LSTM通过引入“记忆单元”（memorycell）和“门控机制”（gatin

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

Linux配置时间服务器(chrony)

时间同步找到一台机器同步时间保证所有时间一样，该机器就叫标准时间服务器，NTP协议：网络时间协议用于同步网络中的各个时间计算器Strautm分层，15层以内的计算机会自己同步时间，时间不得超过1970年

小橞·2024-08-25 19:13

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习最优化方法之梯度下降

1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时，求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多，矩阵求逆的代价会越来越大，而且有些矩阵没有逆矩阵，这个时候就需要用近似矩阵，影响精度。

whemy·2024-08-25 17:45

代码分层

阿里的java开发手册给出了代码分层的：164852349a8ee9c4.jpg丰富一点：layer.jpg第一层：controller，rpcservice，mq等等轻业务逻辑，这样的话方便业务接口的切换

皮皮鸡很皮·2024-08-25 16:35

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息

从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

MVC 与 MVVM 的深入剖析：区别与示例代码的震撼呈现

MVC是一种广泛应用于前后端开发的分层架构模式。

前端基地·2024-08-25 10:20

粒子群优化算法和强化算法的优缺点对比，以表格方式进行展示。详细解释

以下是它们的优缺点对比，以表格的形式展示：特性粒子群优化算法（PSO）强化学习算法（RL）算法类型优化算法学习算法主要用途全局优化问题，寻找最优解学习和决策问题，优化策略以最大化长期奖励计算复杂度较低，通常不需要梯度信息

资源存储库·2024-08-25 09:44

matlab实现梯度下降优化算法

梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于寻找函数的局部最小值。在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

SpringBoot基础

：Windows7以上2️⃣JDK：113️⃣IDE：IntelliJIDEA4️⃣SpringBoot：2.6.135️⃣Maven：3.6.3序号名称1使用IDEA脚手架创建项目2参数接收和响应3分层与解耦

安晴晚风·2024-08-25 07:31

常用数据分析模型：RFM模型——用户分层

文章目录1.用途2.介绍3.方法4.案例5.应用1.用途用户分层。用于判断每类用户的价值，并调整营销策略。2.介绍通过三个关键指标对客户进行观察和分类。

张小小喜·2024-08-24 23:13

数学基础 -- 梯度下降算法

梯度下降算法梯度下降算法（GradientDescent）是一种优化算法，主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。

sz66cm·2024-08-24 15:25

怎样让你的声音更有魅力？

无论通过什么媒介进行传播，都会有一定的衰减。如果我们要传递100%的情感，咱们要拿出120%或者150%的热情。比如电台主持人，表情夸张，因为首先要把

像夏花般绚烂·2024-08-24 13:50

Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法

要点使用受控物理变换序列实现可训练分层物理计算|多模机械振荡、非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据，物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的梯度|多模振荡对输入数据进行可控卷积

亚图跨际·2024-08-24 07:35

pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式

不是浮云笙·2024-08-24 05:49

pytorch中的zero_grad()执行时机

在反向传播(backward())前执行即可zero_grad()用以清除优化器的梯度对张量执行backward(),以计算累积梯度执行optimizer.step(),优化器使用梯度更新参数当优化器更新完成

TomcatLikeYou·2024-08-24 05:16

网络编程03_网络分层模型和TCP/IP协议族 —— 以太网

网络分层模型和TCP/IP协议——以太网以太网其实讲的就是：怎么传IP协议讲的就是：解决往哪里传的问题UDP和TCP：解决可靠性的问题怎么传输的？最初是通过同轴电缆。

我是李小胖·2024-08-24 04:35

Logistic 回归

文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法

零度°·2024-08-23 21:56

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-梯度提升机

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

认知也分层次（二）

一个完整的认知飞轮，就像一场4乘100米的接力赛，是由4个人共同来完成的，他们分别是感知、认知、决策和行动。认知飞轮的过程这四个人彼此交棒的那一刻，就是“内控点”要介入的时候。我们的认知出现问题，也经常发生在这些点上。例如，“感知”作为侦察兵获取了某个信息，结果到了内控点他不交棒，拖到认知环节。你知道一个人如果太敏感，就会有些情绪化，也很难客观地评价各种可能的情况。又比方说“认知”这个人，更像一名

大蚂蚁1919·2024-08-23 19:36

python实现梯度下降优化算法

梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于求解无约束优化问题。在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

使用 ABP 框架 (ASP.NET Boilerplate Project) 创建一个带有迁移功能的示例

ABP框架提供了强大的模块化和分层架构，适合构建复杂的企业级应用程序。以下是一个使用ABP框架的完整示例项目，它展示了如何创建一个包含Student实体的项目，并通过迁移功能管理数据库。

一个代码猎人·2024-08-23 13:08

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

什么是MVC架构模式？

它将应用程序分为三个主要部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），以实现代码的分层组织和关注点的分离。模型（Model）：模型代表应用程序的数据和业务逻辑。

破碎的天堂鸟·2024-08-23 05:51

Spring笔记（一）

一、了解Spring1.Spring概述Spring是分层的JavaSE/EE应用full-stack轻量级开源框架，以IOC（InverseOfControl：反转控制）和AOP（AspectOrientedProgramming

m0_75227909·2024-08-23 04:15

DDD架构简单介绍

DDD架构文章目录DDD架构1.DDD分层架构2.四层模型总结1.DDD分层架构DDD(领域驱动设计)由EricEvans最先提出，目的是对软件所涉及到的领域进行建模，以应对系统规模过大时引起的软件复杂性的问题

Cocoxzq000·2024-08-23 01:58

递归 CTE：使用 SQL 简化复杂查询

一.介绍使用关系数据库时，查询分层或递归数据结构可能具有挑战性。想象一下需要遍历组织结构图、文件目录或物料清单(BOM)。传统的SQL查询很快就会变得繁琐且难以维护。

谢.锋·2024-08-22 20:58

网络协议实践（下）-应用层网络协议栈的典型架构

网络协议实践（下）-应用层网络协议栈的典型架构架构分层设计思路服务原语实体管理服务端/客户端实体节点协议连接管理帧处理协议实体功能OAM小结参考架构分层上一篇，我们分析了协议构成之后，其实协议栈的典型架构已经呼之欲出了

amuro_ray027·2024-08-22 19:51

图像处理 -- 角点的概念与作用

角点是指图像中具有局部最大曲率或梯度变化明显的位置，通常出现在两条或多条边缘的交汇处。例如，图像中的建筑物拐角、棋盘格的角等位置都可能被检测为角点。

sz66cm·2024-08-22 18:44

网络安全: 模型的脆弱性，鲁棒性和隐私性

例如，模型可能对对抗性攻击或梯度泄露攻击敏感。鲁棒性（Robustness）：指模型抵御攻击和在恶劣环境下保持性能的能力。提高模型的鲁棒性是增强其抵御攻击能力的关键。

不当菜鸡的程序媛·2024-08-22 16:30

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