反向传播梯度下降

《PyTorch深度学习实践》第三讲 反向传播

《PyTorch深度学习实践》第三讲反向传播问题描述问题分析编程实现代码实现效果参考文献问题描述问题分析编程实现代码importtorch#数据集x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[
稚皓君·2023-10-17 00:28

《PyTorch深度学习实践》第三讲 梯度下降算法

《PyTorch深度学习实践》第三讲梯度下降算法问题描述梯度下降问题分析编程实现代码实现效果随机梯度下降问题分析编程实现代码实现效果参考资料问题描述梯度下降问题分析编程实现代码importmatplotlib.pyplotasplt
稚皓君·2023-10-17 00:23

深度学习-优化算法与梯度下降

文章目录前置知识指数移动平均EMAL2正则（L2Regularization)权重衰减（WeightDecay)优化器SDGMomentumNAGAdagradRMSPropAdaDeltaAdamAdamW综上学习率StepLRMultiStepLRExponentialCosineAnealingRLROP（ReduceLRonPlateau)lambda总结前置知识指数移动平均EMA给予近期
小蒋的技术栈记录·2023-10-16 23:39

用梯度下降法来调整参数w和b

这篇文章就要介绍如何用梯度下降法来找到w和b。如下图所示，代价方程在三位空间的表现形式可以是下面这样的。无论我们从代价函数的哪个点开始进行梯度下降，最终都会达到最低点。
Ang陈·2023-10-16 22:07

深度学习入门 (六)：梯度消失与梯度爆炸、权重的初始值、Batch Normalization、Group Normalization

(随机生成初始值的重要性)观察权重初始值对隐藏层激活值分布的影响Xavier初始值He初始值归一化输入(Normalizinginputs)BatchNormalizationBN层的正向传播BN层的反向传播基于计算图进行推导不借助计算图
连理o·2023-10-16 20:44

YOLOv3反向传播原理 之 全流程源码分析

YOLOv3反向传播原理之全流程源码分析1.YOLOv3网络训练中反向传播主体流程1.1初始化1.2batch内梯度累加1.3network和layer中的关键变量2.YOLO层反向传播源码分析3.卷积层
北溟客·2023-10-16 20:42

机器学习（5）——代价函数误差分析

训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代
WarrenRyan·2023-10-16 18:29

FAST-LIO, ikd-Tree, FAST-LIO2, FASTER-LIO论文总结

本文的三个创新点：FAST-LIO框架二、ikd-Tree三、FAST-LIO2四、FASTER-LIO一、FAST-LIOFAST-LIO三个创新点：将IMU和雷达点特征点紧耦合在一起；考虑到了运动补偿（使用反向传播
马克西姆0·2023-10-16 07:12

深度前馈神经网络--Apple的学习笔记

深度前馈神经网络--Apple的学习笔记主要就是设计数学模型，使得误差预计与实际误差最小，然后使用梯度下降法调整参数。其中多了隐层。
applecai·2023-10-16 02:51

机器学习-有监督学习-神经网络

线性模型向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle+by=⟨w,x⟩+b分类与回归懂得两者区别激活函数，损失函数感知机模型感知机模型的本质是线性模型，再加上激活函数训练数据、损失函数、梯度下降
小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:47

Python 机器学习入门之牛顿法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法牛顿法系列文章目录前言一、牛顿法1.牛顿法简介2.基本原理总结前言上一篇文章里面说到了梯度下降法
bug别找我·2023-10-16 00:30

Python 机器学习入门之K近邻算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之
bug别找我·2023-10-16 00:30

Python 机器学习入门之逻辑回归

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归逻辑回归系列文章目录前言一、逻辑回归简介二
bug别找我·2023-10-16 00:54

Epoch和episodes的区别

在每个epoch中，整个训练数据集会被用来更新模型的权重，通常通过随机梯度下降或其他优化算法。一次epoch包含多次迭代，每次迭代使用数据集的一个不同子集（也可能是全部数据）来进行训练。
Chen_Chance·2023-10-15 20:51

机器学习之线性回归

highvariance）1.4.2欠拟合问题（highbias）1.5交叉验证2线性回归基本原理2.1线性回归定义2.2一元回归(单个特征）2.2多元回归(即多个特征）3损失函数代价函数、目标函数4优化方法4.1梯度下降
夜猫子科黎·2023-10-15 15:28

PyTorch深度学习实践

PyTorch深度学习实践1.概述2.线性模型3.梯度下降算法4.反向传播5.用Pytorch实现线性回归6.Logistic回归分类问题7.处理多维特征的输入8.加载数据集9.多分类问题10.卷积神经网络
焦妮敲代码·2023-10-15 14:00

【Pytorch】深度学习之优化器

文章目录Pytorch提供的优化器所有优化器的基类`Optimizer`实际操作实验参考资料优化器根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签的工具学习目标
自律版光追·2023-10-15 14:25

机器学习——学习路线

一、PytorchPytorch安装Pytorch基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失
Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

非线性数据类型预测之BP神经网络——基于MATLAB

1、BP网络简介BP网络（Back-ProPagationNetwork）又称反向传播神经网络，它是一种前馈式、多层、感知机网络。
X_dmword·2023-10-15 08:59

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：
【 变强大 】·2023-10-15 05:37

eigen3使用cmake配置

Eigeninclude的路径，/usr/include/eigen3可以看到文件夹下有3个文件夹，其中Eigen文件夹包含的是一些简单的矩阵操作；unsupported文件夹下包含一些非线性最小二乘梯度下降
xiachong27·2023-10-15 00:01

pytorch代码编写入门

本文将展示使用pytorch实现神经网络训练的代码含义，包括搭建网络、自动求导、反向传播tensorwarm-up:numpy在使用pytorch之前，先使用n
流星落黑光·2023-10-14 22:43

机器学习-期末复习

文章目录第一章线性回归1、线性回归问题2、误差项定义3、独立同分布4、极大似然估计5、梯度下降6、参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数
whh_0509·2023-10-14 22:19

机器学习R复习提纲-TYUT

考试题型：选择10道填空10道判断10道简答4/5道计算4/5道计算：线性回归/逻辑回归/决策树/梯度下降策略/BP神经网络计算输出值选择：都是原题。
SXxn·2023-10-14 22:49

随机梯度算法(SGDOptimizer)

主要是依据的梯度下降原理设置要预测的函数为：损失函数为：则要使损失函数最小，我们可以使损失函数按照它下降速度最快的地方减小，因此需要在此列出损失函数的求导公式：同时由于选用这种方法，可能会陷入局部最小值的问题
Yying98·2023-10-14 17:06

机器学习——梯度下降、梯度下降的线性回归算法

一、梯度下降****梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θo,θ1)的最小值。
BioLearner·2023-10-14 17:30

【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习

深度学习的训练过程通常使用反向传播算法，通过梯度下
一尘之中·2023-10-14 15:34

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践
糖糖Amor·2023-10-14 14:21

优化算法进阶——学习打卡

给定学习率，梯度下降迭代自变量时会使自变量在竖直方向比在水平方向
learnin_hard·2023-10-14 14:45

深度学习基本概念

划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分为5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=m/5划分为m个：名称：随机梯度下降batch_size
Shilong Wang·2023-10-14 09:40

epoch和episode

一个训练集过大，往往需要划分划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分成5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=占1/5的量划分为m个
bijingrui·2023-10-14 09:26

深度学习训练中的Epoch, Batch, Episode, Iteration

Batch我们知道在深度学习训练中是通过梯度下降方法来更新参数的，如果一次性将整个训练集（一个Epoch）喂给机器让它去计算，内存会受不了。因此，我们将
Frank_BC·2023-10-14 09:52

基于梯度的优化方法总结

引言梯度下降法的核心是在最小化目标函数时，每次迭代中，对每个变量，按照目标函数在该变量梯度的相反方向更新对应的参数值。
LuDon·2023-10-14 07:03

机器学习数学基础

2.微积分学：这部分的应用重点是函数，如何求解目标函数及最优解（用梯度下降的算法），再介绍了最小二乘法。3.概率论
ln_ivy·2023-10-14 07:43

金融数学方法：梯度下降法

1.算法介绍  梯度下降法是一种常用的优化算法，其通过沿着梯度下降的方向迭代寻找局部极小值。如果沿着梯度上升的方向迭代，就可以找到极大值。
抱抱宝·2023-10-14 07:19

TensorFlow入门(二十五、单个神经元的扩展——Maxout网络)

Maxout网络的原理Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数,与其它的激活函数相比,Maxout是需要参数的,且参数可以通过网络的反向传播得到学习,因此它比其它激活函数有着更好的性能
艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:32

解锁机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南

目录一、简介什么是梯度下降？为什么梯度下降重要？
TechLead KrisChang·2023-10-14 01:30

深度神经网络压缩与加速技术

深度神经网络是一种判别模型，可以使用反向传播算法进行训练。随着深度神经网络使用的越来越多，相应的压缩和加速技术也孕育而生。LiveVideoStackCon2023上海站邀请到了胡浩基教授为我们分享他
LiveVideoStack_·2023-10-14 00:18

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）
孙有涵·2023-10-13 19:22

随机梯度下降

梯度下降算法在机器学习或深度学习中，模型的训练在一般都会被转换为求使得目标函数函数值最小的参数组合的优化问题，简而言之就是优化参数，梯度下降法是优化参数的一种方法。
我是任玉琢·2023-10-13 19:09

2-线性回归之多变量线性回归基本原理的python实现

文章目录多变量线性回归基本原理的python实现1数据读取2特征及标签获取3参数及超参数设置4使用梯度下降进行拟合5拟合结果查看6不同学习率下的拟合情况参考文章多变量线性回归基本原理的python实现接续上一篇文章
骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-10-13 16:43

chapter_linear-networks：线性回归的从零开始实现

在这一节中，(我们将从零开始实现整个方法，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)。
weiket·2023-10-13 13:13

在深度学习中，累计不同批次的损失估计总体损失

训练的作用：前向传播计算损失函数值，为了尽量减少损失函数值，反向传播计算损失函数梯度，并用梯度更新模型参数。
Y.IU.·2023-10-13 13:05

yolov5x损失函数反向传播--chatgpt3.5指导

Yolov5x反向传播的路径，按顺序从检测头到主干网络列出：1.YOLOv5检测头的反向传播：根据预测框和真实框之间的差异计算出损失函数值，然后通过反向传播来更新网络参数。
春夜·2023-10-13 07:18

自编码器Auto-Encoder

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据X本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XR。在时间序列异常检测场景下，异常对于正常来说是少
llurran·2023-10-13 06:48

独家 | 使用TensorFlow 2创建自定义损失函数

标签：TensorFlow2，损失函数图1：梯度下降算法（来源：公共域，https://commons.wikimedia.org/w/index.php？
数据派THU·2023-10-13 00:13

【使用 TensorFlow 2】03/3 创建自定义损失函数

图1：实际应用中的梯度下降算法二、关于代价函数神经网络学习将训练数据中的一组输入映射到一组输出。它通过使用某种形式的优化算法来
无水先生·2023-10-13 00:40

优化问题 | 梯度下降的知识整理、Python实现及batch_size参数的总结

文章目录1综述2三种形式2.1批梯度下降法（BGD）：整个训练集2.2随机梯度下降法（SGD）：1个训练样本2.3小批量梯度下降法（MBGD，SGD）：n个训练样本2.4梯度下降的python实现2.5
然然然然_·2023-10-12 17:14

浅谈batch, batch_size, lr, num_epochs

然后在上面做梯度下降，优化的算法叫随机梯度下降法。batch_size:叫做小批量，这个取值通常是2**n，将一个训练集分成多个小批量进行优化。
lin_xiao_yi·2023-10-12 17:03

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一化。
羞儿·2023-10-12 15:45
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