反向传播梯度下降第14页

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

Course1-Week1：机器学习简介

1.2OptionalLab的使用(JupyterNotebooks)1.3欢迎参加《机器学习》课程2.机器学习简介2.1机器学习定义2.2有监督学习2.3无监督学习3.线性回归模型3.1线性回归模型3.2代价函数4.梯度下降法

虎慕·2023-11-23 19:26

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

目录1.优化器的作用2.常用的优化器（Optimizer）3.各种优化器的对比3.1三种梯度下降法的对比3.2SGD（梯度下降）3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient

王致列·2023-11-23 13:30

optimizer优化器详解

常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。优化器的选择对于模型的性能和收敛速度有很大影响，不同的优化器可能适用于不同的模型和数据集。

知我Deja_Vu·2023-11-23 13:28

Adam优化器如何选择

api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam等：https://keras.io/optimizers/我们可以发现除了常见的梯度下降

hold_on_zhen·2023-11-23 12:56

Pytorch之LinearRegression

任务内容：学习《线性单元和梯度下降》相关内容，拟合一维线性方程“y=2?+1”。输入：随机生成一系列x，并根据公式“y=2?+1”得到对应的y，对于每个y添加一些细微的随机扰动使其稍微偏离原位置。

海棠未眠d·2023-11-23 11:35

pytorch实现linear regression

目录前言一、梯度下降是什么？二、使用步骤1.如何用梯度下降求解线性方程组（预测线性函数）2.实战总结前言本文学习内容来自b站学习视频Pytorch学这个就够了一、梯度下降是什么？

lit rebecca·2023-11-23 11:34

pytorch实现Linear Regression

pytorch实现线性回归前言线性回归是监督学习里面一个非常简单的模型，同时梯度下降也是深度学习中应用最广的优化算法梯度下降法实在是一些公式以文本格式打不出来，所以采用截图！！！！

qq_39682037·2023-11-23 11:02

pytorch-1-linear_regression

linear_regression实战_梯度下降求解二元一次方程组（线性回归）1、计算损失2、计算梯度3、循环迭代（iteratetooptimize）4、训练5、结果实战_梯度下降求解二元一次方程组（

ClFH·2023-11-23 11:29

45-R语言机器学习：神经网络与深度学习

我们主要关注使用反向传播方法进行训练的前馈神经网络。神经网络模型的优点在于，可以对输入变量（特征）和响应变量之间的高度复杂关系进行建模，特别是关系呈现高度非线性时。

wonphen·2023-11-23 08:26

2_pytorch_变量

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])#Variable相当于一个搭建的图纸，requires_grad=True代表要把Variable涉及到反向传播中去

我是刘管家·2023-11-23 06:17

吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化

一、实现注意:展开参数在上一个视频中，讨论了使用反向传播算法计算代价函数的导数。在本视频中，将简要介绍一个实现细节，即如何将参数从矩阵展开为向量。这样做是为了在高级最优化步骤中更方便地使用这些参数。

不吃花椒的兔酱·2023-11-23 05:34

【机器学习】033_反向传播

一、计算图、反向传播原理1.回顾前向传播例：假设现在有一个神经网络，其仅有一个输出层和一个神经单元·定义·定义，即激活函数对激活值不再做具体处理·定义平方损失函数，计算a的值与真实值的差距此时，通过计算图

Cyan.__·2023-11-22 15:28

BP神经网络公式推导

BP神经网络.PNG正向传播第1层公式1公式2公式3公式4第2层公式5公式6公式7公式8第m层公式9公式10公式11公式12反向传播期望输出公式13误差公式14公式15公式16权重偏导公式17公式18公式

雪地团子·2023-11-22 04:40

（动手学习深度学习）第4章多层感知机

4.1多层感知机4.1.1感知机总结感知机是一个二分类模型，是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数，导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-22 03:14

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理

输出离散的类Softmax模型如果有n个类的话可以做多分类问题，这里只输出一个元素，因此只作为二分类模型训练（权重更新过程）：每次将预测值与真实值比较，假设预测错误，就更新一下权重值·等价于使用批量大小为1的梯度下降

Cyan.__·2023-11-22 02:07

BP神经网络原理与如何实现BP神经网络

BP神经网络的误差函数四、BP神经网络的训练4.1BP神经网络的训练流程4.2BP神经网络的训练流程图五、自行实现BP神经网络六、借助matlab工具箱实现BP神经网络七、关于BP神经网络的正向传播与反向传播

老饼讲解-BP神经网络·2023-11-21 21:43

【网络安全】隐私计算迎来千亿级风口，一文讲清它的技术理论基础。

目录安全多方计算1.安全性2.参与者密码学椭圆曲线加密密文计算(1)半同态加密(2)近似全同态加密(3)全同态加密机器学习1.损失函数2.梯度下降3.深度学习图书推荐文末送书安全多方计算在讨论安全多方计算

秋说·2023-11-21 12:55

学习笔记--神经网络与深度学习之循环神经网络

简单循环网络2.1循环神经网络的计算能力2.1.1循环神经网络的通用近似定理2.1.2图灵完备3.应用到机器学习3.1序列到类别模式3.2同步的序列到序列模式3.3异步的序列到序列模式4.参数学习4.1随时间反向传播算法

qssssss79·2023-11-21 02:07

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

PyTorch学习笔记

(译者注:返回的结果是普通Python数据类型,自然不能调用backward()方法来进行梯度的反向传播)Example:例子:>>>x=torch.tensor([1.0])>>>x.item()1.02

Junoxiang·2023-11-20 17:47

激活函数σ、tanh、relu、Leakyrelu、LR_BP反向传播推导

激活函数1-SIgmoid1-1sigmoid导数2-tanh2-1tanh函数导数3-ReLU4-LeakyReLu5-LR公式推导Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLu1-SIgmoidsigmoid函数将元素的值映射到0和1之间sigmoid(x)=11+exp(−x)sigmoid(x)=\frac{1}{1+exp(-x)}sigmoid(x)=1+exp(−x)1imp

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

深度学习入门（第二天）——走进深度学习的世界神经网络模型

一、反向传播计算方法简单的例子：如何让f值更小，就是改变x、y、z，而损失函数也是这样，那么我们分别求偏导，则能得出每个值对结果的影响链式法则梯度是一步一步传的复杂的例子：二、神经网络整体架构类生物神经元左半边是生物学上的神经元

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:00

吴恩达《机器学习》9-1-9-3:反向传播算法、反向传播算法的直观理解

二、反向传播算法概述反向传播算法是为了计算代价函数相对于模型参数的偏导数，以实现权重的更新。与正向传播相反，反向传播采用一种“反向”的方式，从输出层开始计算误差，然后逐层向前传播误差，直到第二层。

不吃花椒的兔酱·2023-11-20 07:03

CNN卷积神经网络

这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。

Allmyg·2023-11-20 03:27

人工智能-循环神经网络通过时间反向传播

本节将更深入地探讨序列模型反向传播的细节，以及相关的数学原理。当我们首次实现循环神经网络时，遇到了梯度爆炸的问题。如果做了练习题，就会发现梯度截断对于确保模型收敛至关重要。为了更好地理解此问题，本节

白云如幻·2023-11-19 22:57

神经网络反向传播的数学原理

首先，反向传播的数学原理是“求导的链式法则”:设f和g为x的可导函数，则。

金戈鐡馬·2023-11-19 19:11

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression

Algorithm-·2023-11-19 16:55

【MATLAB】史上最全的7种回归预测算法全家桶

其全称为“BackPropagation”，即反向传播算法。BP神经网

Lwcah·2023-11-19 15:34

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）在机器学习中，梯度下降算法是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数并更新模型参数。然而，在应用梯度下降算法之前，对数据进行预处理是非常重要的一步。

HackDashX·2023-11-19 13:03

机器学习中的最优化方法-以梯度下降为例

机器学习中的最优化方法最优化方法就是寻找函数的极值点。机器学习和深度学习模型的训练本质上就是在通过已有的数据拟合一个函数，使这个函数能尽可能地反应出数据的内在规律，从而能更好的预测给定输入的输出结果。函数都会有自变量、因变量和参数，当一个函数的参数确定了，那函数的形状就确定了，因此模型训练就是在训练参数。以线性回归为例：模型所做的工作就是确定一条直线的参数，也就是斜率和截距，使这条直线尽可能多的穿

正丶好·2023-11-19 00:04

【机器学习10】循环神经网络

2循环神经网络的梯度消失或梯度爆炸问题传统的循环神经网络梯度可以表示成连乘的形式：由于预测的误差是沿着神经网络的每一层反向传播的，因此当雅克比矩阵的最大特征值大于1时，随着离输出越来越远，每层的梯度大小会呈指数增长

懒羊羊-申博版·2023-11-19 00:50

机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降

文章目录前言梯度下降原理简述介绍可能的问题批量梯度下降随机梯度下降基本算法存在的问题退火算法代码演示小批量梯度下降前言若没有机器学习基础，建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN

Nowl·2023-11-19 00:20

【基础知识】LeeDL阅读笔记

如果深的模型跟浅的模型作比较，深的模型明明灵活性比较大，但损失却比浅的模型更大，说明优化有问题，梯度下降不给力，因此要有一些其它的方法来更好地进行优化。当模型越来越复杂

李加号pluuuus·2023-11-18 23:13

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2

csj50·2023-11-18 17:42

最优化算法基础

一、问题定义二、代数方法求解三、迭代优化方法求解3.1梯度方法3.1.1随机梯度下降3.1.2Momentum3.1.3Adagrad3.1.4Rmsprop3.1.5Adam3.2牛顿方法3.2.1牛顿法

锦子·2023-11-17 16:31

Adam算法

一、Adam算法的原理Adam算法结合了动量梯度下降法和RMSProp算法的思想，采用自适应学习率和二阶矩估计来更新模型参数。下面我们来详细介绍Adam算法的工作原理。

cuisidong1997·2023-11-17 15:30

【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法

神经网络基础【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面吴恩达课程笔记——优化算法八、优化算法1.优化算法介绍2.批量梯度下降

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:52

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

【L2GD】: 无环局部梯度下降

FederatedLearningofaMixtureofGlobalandLocalModels发表期刊（会议）:ICLR2021Conference（机器学习顶会）往期博客：FLMix:联邦学习新范式——局部和全局的结合目录1.背景介绍2.梯度下降

恭仔さん·2023-11-17 09:46

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077

上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在可以看到上面是之前的代码上面是对数据的准备这里我们还是修改

脑瓜凉·2023-11-17 02:40

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

[nlp] 损失缩放（Loss Scaling）loss sacle

具体来说，在计算梯度时，将梯度除以一个称为“lossscale”的缩放因子，然后再进行反向传播和优化器更新。这种技术可以有效地防止梯度爆炸

心心喵·2023-11-16 15:22

机器学习三归一化_正则化_多项式升维

一.归一化1.归一化的目的把数据变为（0，1）之间的数,使得在梯度下降的过程中，不同维度的θ值（或w）参数可以在接近的调整幅度上。保持数据在迭代过程中的θ值幅度基本一致。

Starry-sky(jing)·2023-11-16 15:10

使用Python实现梯度下降法处理回归问题

使用Python实现梯度下降法处理回归问题我们这将使用[sklearn][6]框架和手动方式实现梯度下降法对数据的回归操作-使用sklearn框架首先我们要导入sklearn的包，代码如下:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimefromsklearn.linear_modelimportLinear

华灯初上~(unique)·2023-11-16 10:07

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

采取的方法均为类似梯度下降法的方法。

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

【机器学习7】优化算法

Hinge损失在fy=1处不可导，因此不能用梯度下降法进行优化，而是用次梯度下降法Logistic损失函数该损失函数对所有的样本点都有所惩罚，因

猫头不能躺·2023-11-16 08:09

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

对聚类经典文献（DEC——无监督的深度嵌入式聚类）的学习（续）

目录前言一、对论文《无监督的深度嵌入式聚类》（DEC）相关知识的学习（一）论文简介：（二）相关知识点：1.KL散度2.软分配3.K-means算法4.AE（自编码器）5.反向传播算法二、对DEC代码的学习

llismine·2023-11-16 04:03

推荐频道

反向传播梯度下降