反向传播梯度下降

[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

损失函数与反向传播

1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss

Star_.·2024-09-15 22:59

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

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

【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（

wang151038606·2024-09-14 13:21

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

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

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

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

问题

卷积层和池化层都能反向传播DenseNet→修改了网络结构U-Net→修改了激活函数，拼接catResNet→相加add

三点水_787a·2024-09-04 22:28

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

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。

小陈phd·2024-09-04 10:07

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

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

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

神经网络使用误差反向传播算法进行训练，该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差，并根据这些误差的比例更新模型权重。

背包客研究·2024-09-01 20:15

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

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

在训练神经网络时，通常将该损失函数作为优化器的目标函数，通过反向传播算法来更新模型的参数，以最小化均方

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失（VanishingGradientProblem）定义：梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中，由于链式法则，梯度值随着层数的增加而迅速减小，最终趋近于零。

Ven%·2024-08-31 23:31

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

【技术博客】生成式对抗网络模型综述

判别器所作的其实就是一个二分类任务，我们可以计算他的损失并进行反向传播求出梯度，从而

MomodelAI·2024-08-29 13:23

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

【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

引言深度神经网络（DNNs）之所以在众多领域取得革命性的成功，很大程度上归功于其强大的学习能力，而这一能力的核心是反向传播算法（Backpropagation）。

2402_85758936·2024-08-28 08:22

【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

24.8.24学习心得

u=y.detach()detach()方法用于从计算图中分离出一个张量，使其不再跟踪历史，这样就不会在反向传播时影响u。范数（Norm）是一个数学概念，在不同的领域有不同的应用，比如

kkkkk021106·2024-08-27 05:00

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

机器学习常见公式推导

线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW（注：XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵，YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。

stubborn vegeta·2024-08-27 02:11

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

cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化

卷积神经网络反向传播和bp有什么区别如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法

阳阳2013哈哈·2024-08-25 03:08

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

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

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

深度学习学习经验——深度学习名词字典

NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction）6.前向传播（ForwardPropagation）7.反向传播

Linductor·2024-08-23 20:51

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

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

Python_pytorch(五)模型训练

反向传播LossFunctionimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportFlattenfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset

Han Gang·2024-08-23 00:19

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

MLP通过反向传播算法（Backpropag

猫猫姐·2024-08-22 12:39

24 优化算法

目录优化和深度学习深度学习中的挑战局部最小vs全局最小鞍点（saddlepoint）梯度消失小结凸性（convexity）凸集凸函数（convexfunction）凸函数优化凸和非凸例子小结梯度下降（gradientdescent

Unknown To Known·2024-08-22 01:31

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