动量梯度下降

为什么瘦子很难增胖？

为此我开始纠正自己不规律的作息，吃高热量的食物，减少运动量，能坐着绝不站着，能躺着绝不坐着。但是结果却没有丝毫变化。

我的狗毛毛·2024-09-16 08:25

[实践应用] 深度学习之优化器

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中

YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

数学建模、运筹学之非线性规划

数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值

AgentSmart·2024-09-15 02:24

180天减肥计划2019.6.9第十八天

起床体重：睡前体重：本月目标：达到60kg运动量：心情:沮丧，早餐：0午餐：晚餐：0加餐：0一定减肥的理由：婚纱照/朋友见面/十几年三位数的体重/身体健康/想穿裙子/想穿热裤等等

Staozi桃子·2024-09-15 02:12

Python实现梯度下降法

博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？

闲人编程·2024-09-14 23:35

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim

本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式

幻风_huanfeng·2024-09-14 23:32

第22期早起营第3周总结

所以这周运动基本没有，当然，如果周末两天辛勤打扫新家的卫生算得上的话，毕竟一天也有六七千步的走动量呢，周六更是达到了13000步。早起阅读也没有坚持，看了一

卓橙爱读书·2024-09-14 18:56

6G关键技术

1.超大规模MIMO技术2.先进编码调制技术3.新波形技术4.全双工5.新型多址接入6.智能超表面7.全息无线电8.轨道角动量

Pupil.397·2024-09-13 07:46

重启日更第2天

今日减肥打卡记录初始体重：75.3kg昨日体重：74.3kg今日体重：75.1kg昨日减重：-0.8㎏累计减重：0.2kg今天体重出现明显反弹，可能是昨天碳水摄入过多，即使加大运动量也没能消耗完。

旻月·2024-09-12 08:38

深度学习算法，该如何深入，举例说明

微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

提升自己的最好方式：运动

然而随着生活日益便捷，大部分人的运动量也越来越少，诸多病症越来越年轻化。重视运动，用心健身，不容忽视。正如战国时秦国丞相所说：“流水不腐，户枢不蠹，动也

峥峥徐·2024-09-11 12:24

马克米勒维尼《动量大师超级交易员圆桌访谈录》阅读笔记59

问题59：你在分析中是否使用利润率或净资产收益率（ROE）？马克·米勒维尼：是的。我喜欢看到不断扩大的利润率。有时，这可能是一个公司业绩改善但销售为负背后的催化剂。但就像我说的，没有销售收入，你只能在一段时间内提高收益。净资产收益率是你应该用来比较你的股票与同一行业其他股票的东西，一般来说，更好的股票会有15-17%或更高的净资产收益率。大卫·瑞恩：它们都是值得关注的指标，也是我进一步研究公司盈利

小二菜园·2024-09-11 10:22

再度重启日更第3天

今日减肥打卡记录初始体重：74.2kg昨日体重：73.5kg今日体重：73.2kg昨日减重：0.3㎏累计减重：1.0kg减重情况，体重变化轻微，可能是年货吃多了，考虑严格控制饮食并增加运动量。

旻月·2024-09-11 07:53

生命不止运动不息

当然对于年轻人来说，白天活动量大血液流速快晚上睡得晚短期应没什么问题。但如果年龄大，本来就睡得早的老年人来说就不敢再睡，尤其是有些老人喜欢天天黏在床上就更不可取。

灞水一方·2024-09-11 03:15

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt

2401_85743969·2024-09-10 18:46

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在本文中，我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

我读《当我谈跑步时，我在谈什么》-第二季

本章作者写了失败的原因："运动量不足"。就是体能的储备和锻炼不足。所以作者痛定思痛开始了纽约城市马拉松的准备活动，并且应邀去了一次希腊，在马拉松-雅典这条马拉松起源和命名的道路上跑一圈，很有意义。

李子心诚·2024-09-07 18:36

2019-08-07

最近体重有点飙升，不知好不好，我可不想胖的走不动，也许我的运动量不够，是时候加大运动量了。

五月沙·2024-09-07 13:51

瘦20斤，希望就在眼前

没有专业的强度那么大，但对大学生来讲，运动量已经不小了。那时70公斤的我，真的是实打实的70公斤精肉。大学去学拳击，是希望自己有朝一日能变成这样。毕业后进入

卡萨布兰史塔克的卡·2024-09-06 16:21

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解

微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

在下小天n·2024-09-05 13:33

一种用于航天器姿态跟踪的新型角速度观测器（三）

观测器在惯性参考系中通过估计惯性角动量来设计，

beegreen·2024-09-05 06:42

2021-08-30

总结一下，今天又是运动量超标的一天！早起天下着雨，很凉爽，按计划行事，今天要去产检。空腹，走路出门，医院离家不过十几分钟的时间，还是挺方便的。今天医院人超多，因为有学生开学来打疫苗。

蕶点六幺捌·2024-09-04 14:18

运动时，小腿抽筋怎么办？

一般在大运动量训练和激烈比赛时发生的抽筋属于运动性抽筋，另有夜间抽筋，两者均较常见。

足部健康与鞋研究中心·2024-09-04 11:42

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。

小陈phd·2024-09-04 10:07

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

该研究首先从理论上分析了FQT，重点关注了如Adam和随机梯度下降（SGD）等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现，那就是FQT收敛

量子位AI·2024-09-02 22:16

减肥第17天

昨天正常吃饭，然后正常运动，结果体重没增没减，看来接下来我要增加运动量了。上班的时候有人打电话向我推销房子，虽然很想买，但是囊中羞涩。如果要买，还得等至少5年的时间，但是到时候房价是涨是跌就不好说了。

Esther_Leo·2024-09-02 14:22

2019-02-15，节后综合症，有吗？

生病了几天，运动量减少了蛮多，这两天恢复跳绳运动，感觉手臂容易酸胀，应该是肌肉耐力有所下降。比较奇怪的是，前两天称体重的时候，最低点显示不到60公斤，还以为是体重秤坏了。

工作到八十·2024-09-02 11:53

梯度下降法

梯度下降法，最通俗易懂的解释。

小丹丹的梦想后花园·2024-09-01 14:19

4/28

【晚餐】：鸡肉饭【加餐】：小面包【喝水量】：450ml【运动量】：四十分钟【今天的心情】:一般【今天的收获】：锻炼身体【今天的不足】：【我的减脂/读写目标】：每天阅读两个章

会溺水的海绵·2024-09-01 03:46

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task2-自适应学习率+分类

.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题

沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归，并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。逻辑回归的数学基础逻辑回归的目标是找到一个逻辑函数，能够将输入特征映射到一个(0,1)之

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）

目录一、梯度下降算法简述二、不同函数梯度下降算法表示1、一元函数2、二元函数3、任意多元函数三、梯度计算四、常见的梯度下降法1、批量梯度下降算法（BatchGradientDescent）2、随机梯度下降算法

海棠未语·2024-08-30 16:35

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

7.4连带率

掌握客户的需求在适当时机连单，每个顾客都买必须品，而对于搭配上为减少流动量会在一个店面采购齐全。这样我们有衣服就要有鞋子、包、配饰等，恰当的需求搭配合适的商品。

杨平的·2024-08-29 21:06

L1正则和L2正则

Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线(菱形),这两个组成了最终的目标函数.在梯度下降的过程中

wangke·2024-08-29 10:19

0225-0303/2019

2、每日运动任务还有坚持做，运动量不大。工作：周一参加例会，听领导布置新任务，关于之前项目的遗留问题有所进展了，后期继续跟踪。

mengcaicai·2024-08-29 06:01

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

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

运动！意志力锻炼第二天

图片发自App今天没去跑步，在家做两个Keep完成今天的运动量。

陈语骐·2024-08-28 04:37

ADL腾落指标——Σ（上涨家数-下跌家数）

下跌家数）领域：股市反应：股市大势的走向与趋势计算公式腾落指标（ADL）=Σ（上涨家数-下跌家数）计算原理ADL指标是以股票每天上涨和下跌的家数作为计算和观察的对象，借此了解股市的人气的兴衰，探测大势内在的动量是强势还是弱势

浮云花心·2024-08-27 21:38

【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

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

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

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

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

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

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