反向传播梯度下降第13页

吴恩达深度学习笔记(45)-Adam 优化算法(Adam optimization)

，提出了优化算法，并很好地解决了一些问题，但随后这些优化算法被指出并不能一般化，并不适用于多种神经网络，时间久了，深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法，很多人都觉得动量（Momentum）梯度下降法很好用

极客Array·2023-11-30 04:58

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

【吴恩达机器学习】第十周—大规模机器学习和随机梯度下降

1.png针对大数据集，如果我们一上来就用传统的梯度下降算法，可能往往会训练很慢很慢，达不到预期要求。那么我们该

Sunflow007·2023-11-30 02:10

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。

shy~·2023-11-30 01:57

梯度下降及反向传递公式推导

本来想在写这篇文章，无奈不支持数学公式的展示，只好发布在作业部落了，可以通过这个链接访问，等以后支持数学公式了再挪过来：https://www.zybuluo.com/JackMeGo/note/1052246

JackMeGo·2023-11-29 19:15

【Python】nn.BCEWithLogitsLoss函数详解

这可以避免在正向和反向传播过程中可能出现梯度爆炸或梯度消失的问题。目录函数原理原理主要特点函数原理原理nn.BCEWithLogitsLoss是PyTorch中的一个损失函数，它结合了sigmoi

木彳·2023-11-29 19:26

前向传播、反向传播、更新梯度

1.从误差传递的角度以动图演示前、反向传播①前向传播计算误差②反向传播传递误差③前向传播更新梯度2.从梯度传递的角度以计算演示前、反向传播使用的网络示例①前向传播计算误差首先根据输入[x1,x2]\left

爱吃饭的大猫·2023-11-29 16:19

python与机器学习1，机器学习的一些基础知识概述(完善ing)

神经网络之间的关系：1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类：SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3数据分类3关于阈值θ和偏移量b的由来4不同的激活函数5关于回归6关于分类7关于误差和梯度下降

奔跑的犀牛先生·2023-11-29 11:57

常用的优化器

常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、具有动量的SGD、RMSprop、AdaDelta和Adam等。

lock cylinder·2023-11-29 07:17

基于BP神经网络的手写体识别，附有详细的代码，机器学习+神经网络1000案例之1

BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-29 05:36

了解BP神经网络：从原理到应用

二、BP神经网络的训练过程1、计算正向传播输出的结果：2、计算损失函数：3、计算w值的梯度下降：4、误差反向传播：5、循环调整w的值，直到损失值小于允许的范围。

AI_dataloads·2023-11-29 05:32

学习Python和深度学习基础

2.深度学习基础了解深度学习的基本概念，包括神经网络、前向传播、反向传播等。学习深度学习框架PyTorch的基本操作。

yuer629·2023-11-29 00:01

深度学习笔记

TensorBoard的使用Transforms的使用TorchVision中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用

czyxw·2023-11-28 23:21

分层级联Transformer！苏黎世联邦提出TransCNN: 显著降低了计算/空间复杂度！

H-MHSA模块可轻松插入任何CNN架构中，并且可以通过反向传播进行训练。基于此，我们提出了一种新的骨干网络叫做TransCNN，它完美继承了CNN和Transformer的优点

深度学习技术前沿·2023-11-28 22:49

第十七章大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

Colleen_oh·2023-11-28 20:14

神经网络与反向传播

以下文章来源于NewBeeNLP，作者Ryan1、NeuralNetworks:Foundations在前面的讨论中认为，因为大部分数据是线性不可分的所以需要非线性分类器，不然的话线性分类器在这些数据上的表现是有限的。神经网络就是如下图所示的一类具有非线性决策分界的分类器。现在我们知道神经网络创建的决策边界，让我们看看这是如何创建的。1.1Neural一个神经元是用个输入和生成单个输出的通用的计算

科技州与数据州·2023-11-28 17:15

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

Week2线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢？

lavendelion·2023-11-28 15:22

基于可微分渲染器的相机位置优化【PyTorch3D】

然后，我们将使用它来生成图像，使用参考图像计算损失，最后通过整个管道进行反向传播以更新相机的位置。

新缸中之脑·2023-11-28 08:17

深度学习中的Dropout正则化：原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化

这些“关闭”的神经元在整个训练过程中都不参与前向传播和反向传播。这一过程有点类似于在每次训练迭代中从网络中删除一些神

星宇星静·2023-11-28 04:14

python 线性规划全局最优解_介绍一个全局最优化的方法：随机游走算法(Random Walk)...

上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。

weixin_39989190·2023-11-27 21:13

机器学习笔记五—机器学习攻击与防御

系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—

江_小_白·2023-11-27 19:03

BP神经网络与小波神经网络（附matlab代码,不用工具箱！）

其中BP神经网络的误差反向传播学习算法是一种最常用的神经网络算法。它利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，在利用这个误差估计更前

曾_某·2023-11-27 18:22

2 时间序列预测入门：GRU

论文地址GRU原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfGRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

汀沿河·2023-11-27 12:35

人工智能理论

1.3人工智能与图灵机的关系1.4人工智能的基本解决方案1.5反向传播算法的推导1.6神经网络的可解释性的定义1.7梯度消失和梯度爆炸1.7.1解决方案——梯度截断和固定梯度1.8激活函数1.9梯度下降的步进问题

BoilingHotPot·2023-11-27 11:41

神经网络--梯度下降

对于诸位「MLer」而言，梯度下降这个概念一定不陌生，然而从直观上来看，梯度下降的复杂性无疑也会让人「敬而远之」。

Drr0·2023-11-27 03:49

【机器学习】基于线性回归的模型优化和正则化

文章目录前言一、简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、

泪懿·2023-11-26 22:45

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）

(FollowTheRegularizedLeader)2.梯度下降方法3.推荐系统中常见的Embedding方法有哪些？

笃℃·2023-11-26 21:45

动手学深度学习(二)---线性回归

对于特征集合X，我们可以采用矩阵-向量乘法2.线性回归从0实现从0开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器（1）导入需要的包%matp

释怀°Believe·2023-11-26 20:13

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类

macan_dct·2023-11-26 14:22

[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理

Batchnormalization批量标准化深度学习有个本质性的问题：随着网络深度加深，训练起来困难，本质是反向传播的时候梯度消失。

棉毛裤穿吗·2023-11-26 13:44

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战1.逻辑回归（LogisticRegression）简介2.逻辑回归优化算法推导2.1梯度下降法（GradientDescent）2.2随机梯度下降法2.3mini-batch

CQU-XJTU-Mr. Wu·2023-11-26 13:01

神经网络优化算法详解

神经网络的优化算法，主要是两种反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法（gradientdecent）。这两种方法最终的目的都是调整

乱红飞·2023-11-26 13:54

干货来袭！！！3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第1天）线性代数篇：矩阵、向量及python实战

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、矩阵在AI中的应用二、矩阵基本知识及矩阵运算

小胡说人工智能·2023-11-26 12:36

【深度学习笔记】03 微积分与自动微分

03微积分与自动微分导数和微分导数解释的可视化偏导数梯度链式法则自动微分非标量变量的反向传播分离计算导数和微分假设我们有一个函数f:R→Rf:\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{R

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:27

Pytorch机器学习——3 神经网络（一）

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3.1神经元与神经每个神经元与其他的神经元平均有6000个连接。

辘轳鹿鹿·2023-11-26 04:42

GAP: Generalizable Approximate Graph Partitioning Framework(广义近似图划分框架)

我们定义了一个表示划分目标的可微损失函数，并利用反向传播优化网络参数。与按图重做优化的基线不同，GAP具有泛化能力，允许我们训练在推理时产生性能分区的模型，即使是在看不见的

半度微凉1993·2023-11-25 23:46

吴恩达机器学习作业2（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分逻辑回归op.minimize高级算法计算代价最小值importnumpyasnpimportscipy.optimizeasop#逻辑回归，分类问题#梯度下降

之江小林·2023-11-25 16:57

图解梯度下降背后的数学原理

摘要：本文讲解了梯度下降的基本概念，并以线性回归为例详细讲解梯度下降算法，主要以图的形式讲解，清晰简单明了。

城市中迷途小书童·2023-11-25 15:55

反向传播BP算法

神经网络的反向传播反向传播机制与代码微分引擎与代码原理阐述如需转载，请注明出处！如有帮助点赞收藏关注！反向传播机制与代码这里主要介绍反向传播是如何运作的，代码中会加注释，便于大家理解。

铁岭铁头侠·2023-11-25 13:41

多GPU训练

单个小批量上的多GPU训练（1）将小批量数据样本划分并复制到各个显存上；（2）在各块GPU上分别反向传播；（3）把各块显存上的梯度加起来；（4）广播到所有显存上；（5）在各块显存上分别更新模型参数。

MusicDancing·2023-11-25 12:47

BP神经网络下MNIST字体识别

1.BP神经网络神经网络又称多层感知机，主要包括前馈和反向传播算法，对不同的任务，构建包含不同单元数的隐含层，融合合适的激活函数（Sigmoid、softmax、tanh，ReLu等）。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式

一、几种算法优化器介绍1.SGD(随机梯度下降)原理：SGD是一种简单但有效的优化

微学AI·2023-11-24 18:15

使用C++从0到1实现人工智能神经网络及实战案例

在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定

金戈鐡馬·2023-11-24 17:58

深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术！

使用均方误差损失函数实现训练的反向传播。演示在简单数据集上的训练。importnumpyasnpclassNeuralNetw

无水先生·2023-11-24 16:35

逻辑回归

01==零壹·2023-11-24 15:06

使用Pytorch从零开始构建RNN

是的，这并不完全是从头开始，因为我们仍然依赖PyTorchautograd来计算梯度并实现反向传播，但我仍然认为我们也可以从这个实现中收集到有价值的见解。

Garry1248·2023-11-24 11:12

机器学习/sklearn笔记：MeanShift

该技术找到估计的概率密度的局部最大值1.1基本形式给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式可以表示为：其中Sk表示数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点漂移过程就类似于”梯度下降

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:32

Course1-Week2-多输入变量的回归问题

Course1-Week2-多输入变量的回归问题文章目录Course1-Week2-多输入变量的回归问题1.向量化和多元线性回归1.1多维特征1.2向量化1.3用于多元线性回归的梯度下降法2.使梯度下降法更快收敛的技巧

虎慕·2023-11-23 19:39

吴恩达深度学习Course1-Week(3)

神经网络的符号规定（3）向量化Vectorization（4）向量化后伪编程Programing二、激活函数ActiveFunction（1）常用的四种激活函数（2）四种激活函数的导数Derivatives三、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:35

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(Notation)规定三、逻辑回归中的激活函数四、损失函数(lossfunction)与成本函数(costfunction)五、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:05

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