反向传播梯度下降第16页

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

机器学习之回归模型

机器学习（二）之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1：模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型

VinMemory·2023-11-08 07:08

最速下降法

韩师兄_·2023-11-08 07:15

【机器学习】梯度下降预测波士顿房价

文章目录前言一、数据集介绍二、预测房价代码1.引入库2.数据3.梯度下降总结前言梯度下降算法学习。

木木牙·2023-11-08 06:38

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 ReLu系列含优点与缺点

文章目录ReLu公式求导过程优点：缺点：自定义ReLu与Torch定义的比较可视化LeakyReLuPReLu公式求导过程优点：缺点：自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化自定义PReLuELU公式求导过程优点缺点自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpi

jasneik·2023-11-08 05:04

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

【神经网络】LSTM为什么能缓解梯度消失

的计算公式：1.遗忘门：2.输入门：3.细胞状态4.输出门2.LSTM的梯度路径根据LSTM的计算公式，可以得出LSTM的cellstate与、、都存在计算关系，而、、的计算公式又全部都与有关，所以从到的反向传播的公式如下

DonngZH·2023-11-07 21:42

LSTM与梯度消失

在反向传播中，根据求导的链式法则，这种形式求得的梯度为一个矩阵W与激活函数导数的乘积。如果进行n次反向传播，梯度变化将会变为（W*f”）的n次方累乘。

杨晓茹·2023-11-07 21:12

模型训练----对输入变量原地操作（inplace operation）报错

意思是对输入x原地操作（inplaceoperation），一个变量在反向传播过程中被修改了，而不是按照预期的版本（version0）更新，导致梯度不正确。

理塘纯真丁一郎·2023-11-07 20:05

【无标题】

11-06周一神经网络之前向传播和反向传播代码实战时间版本修改人描述2023年11月6日20:54:13V0.1宋全恒新建文档简介在神经网络的世界中，参数和权重是非常重要的概念，尤其是当下，大模型横行其道

思影影思·2023-11-07 18:49

热重启的随机梯度下降

看了CSDN的一些博客感觉讲的都不是很清晰，这里简单分析一下：首先基于热重启的学习率衰减策略可以说是余弦退火衰减策略的进化。余弦退火学习率衰减策略在整个训练过程持续衰减直到学习率为0，那么当损失函数的值陷入局部最优值的时候，越来越小的学习率显然难以跳出局部最优值。而热重启很好地解决了这个问题，先摆上公式和图像：首先利用大白话讲一下为什么叫“热重启”，“重启”指的是每间隔TiT_iTi次迭代学习率重

Legolas~·2023-11-07 10:47

【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火（cyclic cosine annealing learning rate schedule）

1.概述在论文《SGDR:StochasticGradientDescentwithWarmRestarts》中主要介绍了带重启的随机梯度下降算法（SGDR），其中就引入了余弦退火的学习率下降方式。

姚路遥遥·2023-11-07 10:44

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent

七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

Pytorch 里面torch.no_grad 和model.eval(), model.train() 的作用

torch.no_grad:影响模型的自微分器，使得其停止工作；这样的话，数据计算的数据就会变快，内存占用也会变小，因为没有了反向梯度计算，当然，我哦们也无法做反向传播。

张哥coder·2023-11-07 06:32

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法

想做后端的前端·2023-11-06 21:06

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

一、代价函数逻辑回归的代价函数是用来度量模型预测与实际结果之间的差异的。与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。为了理解逻辑回归的代价函数，首先要明白逻辑回归的假设函数：ℎ()=1/(1+^(-^))这个函数将输入映射到0到1之间的概率值，表示属于正类别的概率。代价函数的定义如下：()=−1/∑[⁽ⁱ⁾log(ℎ(⁽ⁱ⁾))+(1−⁽ⁱ⁾)log(1−ℎ(⁽ⁱ⁾))]其

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数

AI_Engine·2023-11-06 15:31

一起来学PyTorch——Autograd反向传播

在计算机视觉的深度学习中，Tensor数据可以完成前向传播，想要完成整套的神经网络的训练，还需要反向传播和梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd。

AI葱花868·2023-11-06 15:09

算法理论笔记

算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′(x)=0{f}'(x)=0f′(x)=0的根梯度下降法设参数为

__Akira__·2023-11-06 13:22

（4）【轨迹优化篇】基于优化理论，梯度下降迭代优化使得轨迹形变方法--Teb_planner、MinimumSnap轨迹生成与优化、无人机的硬软约束后端轨迹优化

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、梯度下降轨迹优化的泛型过程【约束优化问题】1.优化泛型原理2.优化泛型步骤（1

盒子君~·2023-11-06 13:15

[2023.07.09]dreamfusion概述及背景，以及diffusion model相关知识

在类似DeepDream的过程，使用梯度下降优化这个loss随机初始化的3d模型（一个损失函数同时用在两个位置？）。1).

FridaNN·2023-11-06 02:50

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

目录1小批量梯度下降法1.0展开聊一聊~1.1数据分组1.2用DataLoader进行封装1.3模型构建1.4完善Runner类1.5模型训练1.6模型评价1.7模型预测思考总结参考文献首先基础知识铺垫

熬夜患者·2023-11-06 01:00

第二周 - Octave/Matlab Tutorial

向量化实现（Vectorialimplementation）将for循环转为向量化计算梯度下降转为向量化计算梯度下降公式梯度下降向量化实现公式梯度下降向量化公式推导

sakura_na·2023-11-06 00:17

（14）学习笔记：动手深度学习（Pytorch神经网络基础）

同样，每个单独的层接收输入（由前一层提供），生成输出（到下一层的输入），并且具有一组可调参数，这些参数根据从下一层反向传播的信号进行更新。块可以描述单个层、由多个层组成的组件或者模型本身。

卡拉比丘流形·2023-11-06 00:05

Pytorch实现线性回归

模型y=x*w+b,使用Pytorch实现梯度下降算法，构建线性回归模型importtorchimportsys#3行1列的二位tensorx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0

Singcing·2023-11-05 20:39

强化学习笔记（七）：蒙特卡洛树搜索（MonteCarlo Tree Search）

目录选择扩展模拟反向传播课外资料如果说多臂赌博机问题被看做单步强化学习任务（只用一步决策玩哪个老虎机，然后就收到回报），那么蒙特卡洛树搜索可以看做是解决多步强化学习任务的工具。

唠叨小主·2023-11-05 20:27

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。

奈何qiao·2023-11-05 19:07

深究问题的本质

今天已经是待在图书馆的第9个小时了，还在算反向传播算法那一题。最重要的，不是解到问题的答案，而是深究问题的过程，那种认真的态度，值得每一个人培养。

Wincent__·2023-11-05 19:16

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

七、梯度下降求极值在Python机器学习算法入门教程（第一部分）中的第六部分：线性回归：损失函数和假设函数一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小

别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

每天五分钟计算机视觉：池化层的反向传播

然而，池化层的反向传播一直以来都是一个相对复杂和深奥的问题。本文将详细解释卷积网络池化层反向传播的实现原理，并探讨其在信息压缩方面的奥秘。池化层的反向传播与卷积层不同，池

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:29

基于神经网络的图像识别,人工神经网络图像识别

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-La

「已注销」·2023-11-05 07:33

AndrewNG Coursera课程编程作业（一）梯度下降求解线性回归

);%导入的数据文件为用逗号隔开的两列，第一列为x，第二列为yX=data(:,1);y=data(:,2);%可以尝试绘图%figure;plot(x,y);m=length(y);数据分布图如下：梯度下降前的数据预处理与设置

UnderStorm·2023-11-05 03:10

机器学习算法基础-day03-线性回归

如何生成可参考右边的帮助文档机器学习算法基础-day035.回归算法5.1回归算法-线性回归分析5.1.1线性模型5.1.2损失函数(误差大小)5.1.3最小二乘法之正规方程(不做要求)5.1.4最小二乘法之梯度下降

weixin_47049321·2023-11-04 23:45

[下] 线性回归（线性回归、损失函数、优化算法：正规方程，梯度下降、Boston房价预测、欠拟合和过拟合、正则化、岭回归、模型保存与模型加载）

6.梯度下降和正规方程的对比问题梯度下降正规方程学习率需要选择合适的学习率不需要求解特点需要多次迭代求解一次运算得出线性问题可以解决可以解决非线性问题可以解决不可以解决时间复杂度难以直接给出的（受到初始值

Le0v1n·2023-11-04 23:15

线性回归及梯度下降

线性回归2.1线性回归简介1.定义利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式2.表示方式:h(w)=w1x1+w2x2+w3x3+…+b=W转置x+b3.分类线性关系非线性关系2.2线性回归api初步使用1.apisklearn.linear_model.LinearRegression()属性:LinearRegression.coef_：回

一什么欧·2023-11-04 23:45

【线性回归、正规方程、梯度下降、正则化、欠拟合和过拟合、岭回归】

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/354751、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregre

qq_43479892·2023-11-04 23:44

机器学习(10)--线性回归（正规方程/梯度下降/岭回归/欠拟合过拟合）

线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合，是迭代的算法迭代体现在三个方面：【优化是寻找最优的w】一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上多项式回归：尽管独立特征变量只有一个，但包含x^2,x^3这种特征变量的次方项的线

Ona_Soton·2023-11-04 23:13

【机器学习】正规方程与梯度下降API及案例预测

正规方程与梯度下降API及案例预测文章目录正规方程与梯度下降API及案例预测1.正规方程与梯度下降正规方程（NormalEquation）梯度下降（GradientDescent）2.API3.波士顿房价预测

麦当当爷爷·2023-11-04 23:12

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（1）基础铺垫

原创文，转载请注明出处文章目录简单介绍下PytorchPytorch基础张量创建张量tensor自动梯度线性回归逻辑回归人工神经网络感知机反向传播Pytorch中的基础数

嵌小超·2023-11-04 16:41

tensorflow2.0学习笔记：回调函数(callbacks)

EarlyStopping:当梯度下降速度慢的时候，提前终止训练ModelCheckpoint:保存模型Tensorboard:训练过程可视化工具importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt

凿井而饮·2023-11-04 16:27

动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现

动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.定义模型和损失函数4.初始化模型参数5.小批量随机梯度下降优化算法6.训练完整代码Q&A1.手动构造数据集importtorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w

shlyyy·2023-11-04 16:38

动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现

动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.初始化模型参数4.定义模型和损失函数5.小批量随机梯度下降更新6.训练完整代码1.手动构造数据集根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集

shlyyy·2023-11-04 16:06

PyTorch入门学习（十三）：损失函数与反向传播

本文将介绍如何在PyTorch中使用损失函数和反向传播来训练深度学习模型。接下来将详细解释提供的代码，并深入探讨交叉熵损失函数、均方误差损失函数以及它们在模型训练中的应用。

不吃花椒的兔酱·2023-11-04 15:11

线性回归全解析: 从基础理论到 Python 实现

关键概念因变量自变量线性关系基本的线性方程表达式理解多变量回归误差项和损失函数误差项均方误差(MSE)最小二乘法什么是最小二乘法最小二乘法思想详细推导线性回归的模型假设线性关系独立性同方差性正态分布误差梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率线性回归实现波士顿放假预测手搓线性回归概述线性回归

我是小白呀·2023-11-04 07:48

机器学习实战梯度上升数学推导_机器学习实战原理/代码：Gradient-Descent（梯度下降）...

要梯度下降，则加负号，前面乘以一个系数，控制每次移动的步长有可能找到的是：局部最优解implementation：找到这个二次函数的最低点。（梯度下降法）首先：lossfunction是啥？

weixin_39936792·2023-11-04 02:08

svm和梯度下降_解决svm随机梯度下降和铰链损失

svm和梯度下降介绍(Introduction)ThispostconsiderstheverybasicsoftheSVMprobleminthecontextofhardmarginclassificationandlinearlyseparabledata.Thereisminimaldiscussionofsoftmarginsandnodiscussionofkerneltricks

weixin_26704853·2023-11-04 02:38

学习记录：使用matlab初步实现SGD（随机梯度下降法）

【介绍】最近接触的文献是关于SGD（随机梯度下降法）的，需要了解SGD细节和思想的可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/pengjian444/article/details/71075544

Zy Fan·2023-11-04 02:05

人工智能基础_机器学习017_SGD随机梯度下降求解多元一次方程_以及求解多元一次方程---人工智能工作笔记0057

,其实就是几行几列对吧然后,比如上面这个是100行,9列,其实对应我们的方程上,就是8元一次方程,w1到w8加上w0一共9列,然后有100个样本,也就是100行数据对吧然后我们来看一下我们用SGD随机梯度下降来实现一个一元一次方程

脑瓜凉·2023-11-04 01:02

【CV面试】简述CNN、计算机视觉、人脸识别

将大数据量的图片降维成小数据量1.2.保留图片特征，符合图片处理的原则2.CNN的思想来源3.基本原理3.1.卷积层：提取特征3.2.池化层：下采样、降维、避免过拟合3.3.全连接层：输出结果4.结构5.梯度的求法和反向传播过程

褚骏逸·2023-11-03 15:35

机器学习考试复习

文章目录绪论机器学习能干什么机器学习的发展神经网络发展有三次高峰手写字符识别国际象棋总结机器学习算法分类学习路线LinearRegression问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候X^T*X不可逆梯度下降法关于梯度下降算法的一些细节判断题梯度下降法

三三三三三三外·2023-11-03 14:19

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