反向传播梯度下降第10页

大语言模型占显存的计算和优化

per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数）gradient_checkpointing（前项激活值里面有很多是不需要存的，可以在反向传播再次

鱼鱼9901·2024-01-05 12:39

Pytorch之梯度下降算法

目录复习：线性模型：分治法:优化问题：梯度下降算法的难题：梯度下降算法的优势：求损失函数的过程：代码及运行结果如下：代码：运行结果：随机梯度下降：为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下：运行结果如下：注意

丘小羽·2024-01-05 07:06

神经网络中的梯度爆炸

梯度爆炸是深度学习中的一种常见问题，指的是在反向传播过程中，某些梯度的值变得非常大，导致数值溢出或趋近于无穷大。梯度爆炸通常会导致训练不稳定，模型无法收敛，或者产生不可靠的结果。

Recursions·2024-01-05 03:15

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。

致Great·2024-01-05 00:19

深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建

2、理解神经网络的基础：通过实现一个简单的神经网络模型（即使它只有一个隐藏层），可以更好地理解神经网络的工作原理，包括前向传播和反向传播过程，以及如何通过调整权重和偏置来优化模型。3、为更复杂的任务

叶绿体不忘呼吸·2024-01-04 21:08

全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络通俗的解释

全连接网络在训练时通常使用反向传播算法来调整权

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-04 15:25

图像识别用什么神经网络,图神经网络可以做什么

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈

「已注销」·2024-01-04 13:16

【转】反向传播方向更新w和b的值（讲的很清楚！）

地址链接：https://www.kancloud.cn/chengjie/machinelearning-python-deeplearning-tensorflow/629941

mrcricket·2024-01-04 12:13

Scikit-Learn线性回归(四)

Scikit-Learn线性回归四：梯度下降1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解

对许·2024-01-04 12:55

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

【i阿极送书——第六期】《YOLO目标检测》

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预

i阿极·2024-01-04 10:02

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(

i阿极·2024-01-04 10:28

了解深度学习优化器：Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam

在训练过程中执行的最常见算法之一是反向传播，包括神经网络相对于给定损失函数的权重变化。反向传播通常通过梯度下降来执行，梯度下

无水先生·2024-01-04 09:13

RNN 为什么不能直接反向传播？为什么会出现梯度消失和梯度爆炸？

RNN应该是目前用的比较多的技术框架，无论是NLP还是CV等领域，今天我们就详细的讲解一下关于RNN的具体知识1、RNN为什么不能直接反向传播呢？

Humprey·2024-01-04 08:26

NNDL学期知识点总结 [HBU]

目录零碎考点第4章全连接神经网络/前馈神经网络4.1神经元4.1.1Sigmoid型函数4.1.2ReLu函数4.3前馈神经网络4.4反向传播算法卷积神经网络5.3参数学习5.4几种典型的卷积神经网络5.4.1LeNet

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:24

52从 0 到 1 实现卷积神经网络--反向传播和多层神经网络实现

反向传播和多层神经网络实现在实验开始之前，为了方便阅读，并复用之前的部分代码，我们首先将上一次试验完成的内容粘贴至此。

Jachin111·2024-01-04 05:52

02 python 实现线性回归-一元线性回归-梯度下降

α在梯度下降法中称作为学习率或者步长需要通过控制α来控制每一步的距离，以保证不要走的太快，错过最低点，也要同时保证速度不能走的太慢importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

小朋友,你是否有很多问号?·2024-01-04 01:59

手写python实现梯度下降算法（base问题：多元线性回归）

手写python实现梯度下降算法因为课程设计的原因，接触了很多和机器学习相关的事情在学习的时候发现，机器学习如果只是听不写代码基本什么都学习不到于是自己利用python手写了大部分的常见的基础的算法很有趣呢

小野堂·2024-01-04 01:29

[动手学深度学习-PyTorch版]-7.2优化算法-梯度下降和随机梯度下降

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。

蒸饺与白茶·2024-01-03 15:47

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

梯度下降算法2 学习率梯度

学习率是在梯度下降算法中的一个非常重要的参数，它决定了在寻找最小值（或最优解）过程中我们每一步移动的距离。你可以将学习率理解为步伐的大小。想象一下，你在山上寻找最低点（即最优解）。

小黄人软件·2024-01-03 08:31

神经网络——torch.optim优化器的使用

backward()反向传播。文章目录一、官方文档1.什么是torch.optim？

baidu_huihui·2024-01-03 08:27

简易机器学习笔记（四）初识卷积神经网络

首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

简易机器学习笔记（六）不同优化算法器

前言我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

机器学习基础面试点

zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB推导1.6AUC计算1.7神经网络的反向传播二

mylaf·2024-01-03 05:07

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

这里就引入了“梯度下降”。一、梯度下降通俗解释比如下面山上有个小孩要下山，肯定要往下走（取决于你Loss_function的方向是上升还是下降）正常求“梯度”是“向

xcpppig·2024-01-03 01:52

MATLAB下载DeepLearnToolbox-master工具箱

二、工具箱文件目录说明工具箱中包含的目录NN/-前馈反向传播神经网络库CN

小柴狗·2024-01-02 16:20

深度学习｜2.4 梯度下降

如上图，J(w,b)J(w,b)J(w,b)是由w和b两个参数共同控制的损失函数，损失是不好的东西，所以应该求取合适的w和b使得损失最小化。为了简单考虑，可以先忽略参数b。斜率可以理解成在朝着x正方向移动单位距离所形成的损失值的变化，如果损失值变大，那么x往负方向移动；如果斜率为负，损失值变小，说明可以继续往正方向移动，应该要加上一个正值。（负负得正）其中学习率用于控制变化的过程。学习率越小，参数

晓源Galois·2024-01-02 16:38

残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）

如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。

丁功春·2024-01-02 10:45

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）1.LeNet网络简介LeNet:LeNet卷积神经网络的雏形：1989年，LeCun等人设计了用于手写邮政编码的卷积神经网络，并使用反向传播算法训练卷积神经网络

seasonsyy·2024-01-02 08:57

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

多元线性回归

找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降

王金松·2024-01-01 21:15

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点：RNN的缺点：循环神经网络与前馈神经网络随时间反向传播(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现（RNN与Keras）经常问的问题结论苹果的

jcfszxc·2024-01-01 17:29

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

1.3引言1.4VIT1.4.1Embedding层结构详解1.4.2BN和LN算法1.4.3TransformerEncoder详解1.4.4MLPHead（全连接头）1.5实验1.6文献总结2.随机梯度下降

@默然·2024-01-01 16:53

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

新的数据驱动技术，即深度学习（DL）引起了广泛的关注。DL能准确预测复杂系统，缓解大型地球物理应用中“维数灾难”。在未来地球物理学中涉及到DL的研究提供了几个有希望的方向，例如无监督学习（聚类）、迁移学习（利用之前标记好的数据）、多模态DL（通过DL实现和处理多元模态）、联邦学习、不确定性估计和主动学习。图1给出人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的包含关系，以及深度学习方法的分类。图11、

hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数

四、训练模型：反向传播-梯度计算-更新参数1、计算图(ComputationalGraph)为什么深度网络模型不建议手写呢，因为底层有太多的东西，手写就写到地老天荒了，其中计算图就是一个难点。

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

前馈神经网络复习

习题4-1对于一个神经元(wx+b),并使用梯度下降优化参数w时如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢在全连接网络模型中，将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法，旨在将训练集中的每个输入值

Simon52314·2024-01-01 07:47

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

Resnet BatchNormalization 迁移学习

梯度消失和梯度爆炸随着网络层数的不断加深，梯度消失和梯度爆炸的现象会越来越明显，梯度消失：假设每一层的误差梯度是一个小于1的数，那么在我们反向传播过程中，每向前传播一次，都要乘以

pythonSuperman·2024-01-01 04:39

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数（误差函数）代价函数（成本函数）2.4梯度下降法

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

17.大量数据机器学习（Large scale machine learning)

第10周Lecture17大量数据机器学习随机梯度下降（stochasticgradientdescent)步骤：a.）训练数据重新随机排列（Randomlyshuffle(reorder)trainingexamples

justinwei·2023-12-31 21:18

nndl 作业12 优化算法2D可视化

1.被优化函数SGD算法SGD又称为随机梯度下降算法，用于求解损失函数最小值，对于SGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实

szf03·2023-12-31 06:51

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

编程实现并2D可视化1.被优化函数2.被优化函数3.解释不同轨迹的形成原因分析各个算法的优缺点总结及心得体会简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数（1）SGDSGD优化算法，即随机梯度下降法

.Hypocritical.·2023-12-31 06:51

【Matlab】BP 神经网络时序预测算法

其全称为“BackPropagation”，即反向传播算法。BP神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元组成。

千源万码·2023-12-31 05:26

【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络

2：了解BP神经网络的结构，以及前向传播和反向传播的过程。3：学会利用BP神经网络建立训练模型，并对模型进行评估。即学习如何调用Sklearn中的BP神经网络。4：学会使用BP神经网络做预测。

MorleyOlsen·2023-12-31 01:24

【华为OD】人工智能面试题目

解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？描述一下你使用过的聚类算法，以及它的应用场景。解释一下支持向量机的基本原理。

道亦无名·2023-12-30 10:13

不做梵高417·2023-12-30 10:37

神经网络分类与回归任务

优化器：常见的有梯度下降

不做梵高417·2023-12-30 10:04

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\

呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

机器学习之BP神经网络精讲（Backpropagation Neural Network（附案例代码））

概念BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork）是一种常见的人工神经网络，它通过反向传播算法来训练网络，调整连接权重以最小化预测输出与实际输出之间的误差。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:33

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