反向传播梯度下降

TensorFlow入门(二十四、初始化学习参数)

如果参数全部初始化为0或者是同一个值,会使得所有神经元的输出都是相同的,进而造成反向传播时,梯度和权重的变化相同,同一层内每个神经元的计算也相同。
艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:57

TensorFlow入门(二十二、梯度下降)

梯度下降的定义及作用梯度下降本身是一个最优化算法,通常也被称为最速下降法。常被用于机器学习和人工智能中递归性地逼近最小偏差模型,也就是使用它找到一个函数的局部极小值。
艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:51

LSTM以及三重门，遗忘门，输入门，输出门

文章简介：LSTM思路LSTM的前向计算LSTM的反向传播LSTM长短时记忆网络(LongShortTermMemoryNetwork,LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题
叫我AC·2023-10-12 14:30

李宏毅机器学习（九）Backpropagation反向传播

我们上节课学习了深度学习，也知道采用梯度下降优化我们的各神经元参数，以语音识别为例，一个输入特征量1000多项，8层隐层，大致需要的w,b参数有数百万项，这样我们梯度下降的计算量是非常大的，我们为了让梯度下降计算的更有效率
ca8519be679b·2023-10-12 12:58

深度学习问答题（更新中）

在前向传播和反向传播过程中，ReLU相比于Sigmoid等激活函数计算量小；避免梯度消失问题。
uodgnez·2023-10-12 09:41

07. 机器学习入门3 - 了解K-means

我们在机器学习入门已经学习了两节课，分别接触了动态规划，机器学习的背景，特征向量以及梯度下降。
茶桁·2023-10-12 07:14

06. 机器学习入门2 - 理解特征和向量

文章目录机器学习初探特征和向量机器学习的通用框架梯度下降Hi,你好。我是茶桁。上一节课，咱们用一个案例引入了机器学习的话题，并跟大家讲了一下「动态规划」。那这节课，我们要真正进入机器学习。
茶桁·2023-10-12 07:44

2D函数优化实战

优化目标函数如下：该函数有四个极小值点，值都为0先对函数进行绘图初始化起始点，再设置优化器，进行梯度下降优化完整代码：importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefhimmelblau
dyh_chd·2023-10-12 04:07

吴恩达深度学习第二门课第一周总结

一、梯度消失/爆炸及解决办法在训练神经网络时，有时候会遇到导数或坡度(dW,db)变得特别大或特别小，即我们说的梯度爆炸或梯度消失，结果使得梯度下降算法花费更长的时间甚至训练失败。
半个女码农·2023-10-12 00:37

吴恩达深度学习第一门课学习总结

吴恩达老师深度学习第一门课的核心就是理解前向传播，计算cost，反向传播三个步骤（其实只要静下心来把教程里的公式在草稿纸上推一遍，也不会很难），吴恩达老师主要是通过逻辑回归来讲解这些概念首先是如何处理输入样本
半个女码农·2023-10-12 00:37

PyTorch基础教程（四）PyTorch 的计算图和自动求导机制

目录一、自动求导机制的简介二、自动求导机制实例1.反向传播示意图2.自动求导机制示例代码3.反向传播实例代码三、梯度函数的使用四、计算图构建的启用和禁用一、自动求导机制的简介PyTorch会根据计算过程来自动生成动态图
旗狼-回不去的明天·2023-10-11 21:57

自动求导机制+线性回归试水笔记（Pytorch）

True计算流程x=torch.rand(1)b=torch.rand(1,requires_grad=True)w=torch.rand(1,requires_grad=True)y=x*wz=y+b#反向传播计算
NPU_Li·2023-10-11 21:54

PyTorch CUDA GPU高占用测试

0x01代码设计这个代码会持续执行神经网络的训练任务，每次循环都进行前向传播、反向传播和参数更新，以保持高强度的GPU占用。
不喝水的鱼儿·2023-10-11 16:19

TensorFlow入门(十七、神经元的拟合原理)

一个神经元由以下几个关键知识点组成:①激活函数②损失函数③梯度下降单个神经元的网络模型如图所示用计算公式表达如下:z为输出的结果,x为输入,w为权重,b为偏置值。
艺术就是CtrlC·2023-10-11 13:06

[Machine learning][Part4] 线性回归模型技巧

目录正规方程法梯度下降法缩放特征学习率选择正规方程法这种方法可以不多次迭代梯度下降函数就能得到w,b。
思则变·2023-10-11 12:24

xxx

误差反向传播法importnumpyasnpx=np.array([[1.0,-0.5],[-2.0,3.0]])print(x)#[[1.-0.5]#[-2.3.]]mask=(x<=0)print(
平头哥2·2023-10-11 12:06

残差网络ResNet代码解读

当网络层数增加到一定程度之后，错误率反而上升，其原因是层数太多梯度下降变得越发困难。而ResNet解决了这一问题。
xieyan0811·2023-10-11 02:46

机器学习实践入门（四）：pytorch框架初探

本文参考自深蓝学院课程，所记录笔记，仅供自学记录使用pytorch框架初探深度学习框架Pytorch简介目前流行的深度学习框架pytorch的优势简单，与numpy语法类似pytorch只需设计前向传播过程，反向传播过程中梯度自动计算
橘の月半喵·2023-10-11 02:42

深度学习DAY3:神经网络训练常见算法概述

梯度下降法（GradientDescent）：这是最常见的神经网络训练方法之一。它通过计算损失函数对权重的梯度，并沿着梯度的反方向更新权重，从而逐步减小损失函数的值。
小白脸cty·2023-10-10 20:27

【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络

文章目录1.1全连接前馈神经网络1.1.1符号说明超参数参数活性值1.1.2信息传播公式通用近似定理1.1.3神经网络与机器学习结合二分类问题多分类问题1.1.4参数学习矩阵求导链式法则更为高效的参数学习反向传播算法目标计算
AmosTian·2023-10-10 10:37

优化器：Adam与AdamW

Adam和AdamW是两种常用的优化器，它们都是基于梯度下降算法的优化器，用于训练神经网络。它们之间的主要区别在于权重衰减（WeightDecay）的处理方式。
佐咖·2023-10-10 09:52

深度学习笔记之优化算法(四)Nesterov动量方法的简单认识

机器学习笔记之优化算法——Nesterov动量方法的简单认识引言回顾：梯度下降法与动量法Nesterov动量法Nesterov动量法的算法过程描述总结（2023/10/9）补充与疑问附：Nesterov
静静的喝酒·2023-10-09 21:39

[Machine learning][Part4] 多维矩阵下的梯度下降线性预测模型的实现

目录模型初始化信息：模型实现：多变量损失函数：多变量梯度下降实现：多变量梯度实现：多变量梯度下降实现：之前部分实现的梯度下降线性预测模型中的trainingexample只有一个特征属性：房屋面积，这显然是不符合实际情况的
思则变·2023-10-09 12:12

Pytorch机器学习——3 神经网络（二）

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3.2激活函数在神经元中输入信息通过一个非线性函数产生输出，这个函数决定哪些信息保留以传递给后面的神经元
辘轳鹿鹿·2023-10-08 15:04

PyTorch深度学习-梯度下降算法

学习视频链接（刘二大人）：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys分治法：搜索时先进行稀疏搜索，相当于求局部最优点梯度下降算法：得到的不一定是全局最优，但一定是局部最优的更新权重的方法
小源0·2023-10-08 07:22

PyTorch深度学习实践-反向传播

PyTorch深度学习实践-反向传播视频链接（刘二大人）：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys代码实现：#Tensor用于存数值importtorchx_data
小源0·2023-10-08 07:52

pytorch_神经网络构建2(数学原理)

文章目录深层神经网络多分类深层网络反向传播算法优化算法动量算法Adam算法深层神经网络分类基础理论:交叉熵是信息论中用来衡量两个分布相似性的一种量化方式之前讲述二分类的loss函数时我们使用公式-(y*
lidashent·2023-10-08 07:09

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

BPNN是一种根据误差反向传播算法训练的多层前馈网络，具有很强的非线性处理能力，是目前应用最广泛的神经网络之一。
KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

吴恩达深度学习＜笔记＞优化算法

Mini-batchgradientdescent二、GradientdescentwithmomentumRMSpropAdam优化算法学习率衰减一、1.Mini-batchgradientdescent对整个训练集进行梯度下降法的时候
不自知的天才·2023-10-07 20:58

吴恩达深度学习笔记 优化算法

一、Mini-batchgradientdescent(小批量梯度下降法)Mini-batch：把整个训练数据集分成若干个小的训练集，即为Mini-batch。为什么要分？
uponwyz·2023-10-07 20:27

算法成角之路（深度学习进阶笔记）

深度学习进阶深度学习的实现训练,验证,测试集(Train/Dev/Testsets)偏差方差神经网络正则化dropout正则化(DropoutRegularization)随机删除神经单元优化方法mini-batch梯度下降法
TM 2.0·2023-10-07 20:56

【深度学习】吴恩达-学习笔记 优化算法（动量梯度，RMSprop，Adam）、参数初始化、Batch Norm

目录动量梯度下降法：让梯度下降的过程中纵向波动减小RMSprop:消除梯度下降中的摆动Adam优化算法:神经网络参数初始化学习率衰减BatchNorm关于Batch_norm:Batch_norm在测试时
—Xi—·2023-10-07 20:55

＜＜深度学习＞＞优化算法详细笔记

目录为什么需要优化算法梯度下降法1、SGD、BGD、MBGD2、Momentum-SGD3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、Adagrad为什么需要优化算法对于几乎所有的机器学习算法
金克丝、·2023-10-07 20:55

2.2吴恩达深度学习笔记之优化算法

1.Mini_batchgradientdescent小批量梯度下降法思想：batchgd是一次性处理所有数据，在数据集较大时比如500万个样本，一次迭代的时间会很长，而mini_batchgd是把数据集分为多个子数据集
Traviscxy·2023-10-07 20:25

深度学习笔记：优化算法

1、minibatch梯度下降传统的batch梯度下降是把所有样本向量化成一个矩阵，每一次iteration遍历所有样本，进行一次参数更新，这样做每一次迭代的计算量大，要计算所有样本，速度慢，但是收敛可以比较直接地收敛到
a251844314·2023-10-07 20:23

深度学习笔记之优化算法(三)动量法的简单认识

机器学习笔记之优化算法——动量法的简单认识引言回顾：条件数与随机梯度下降的相应缺陷动量法简单认识动量法的算法过程描述附：动量法示例代码引言上一节介绍了随机梯度下降(StochasticGradientDescent
静静的喝酒·2023-10-07 20:20

优化器optimizer

做了哪些改进自适应的学习率、动量从SGD到Adam做了哪些改进Adamw即Adam+weightdecate,效果与Adam+L2正则化相同，但是计算效率更高,因为L2正则化需要在loss中加入正则项，之后再算梯度，最后反向传播
坠金·2023-10-07 16:21

随机梯度下降法_通俗易懂讲解梯度下降法

前言：入门机器学习必须了解梯度下降法，虽然梯度下降法不直接在机器学习里面使用，但是了解梯度下降法的思维是后续学习其他算法的基础。网上已经有很多篇文章介绍梯度下降法。
weixin_39653442·2023-10-07 10:19

Python 机器学习入门之线性回归

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归线性回归系列文章目录前言一、线性回归1.线性回归是什么2.线性回归的分类二、实现线性回归1.步骤2.代价函数3.梯度下降总结前言最近在上机器学习的课程
bug别找我·2023-10-07 10:19

python机器学习之梯度下降法

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梯度下降法系列文章目录前言一、梯度下降法1.梯度下降法简介2.基本原理梯度下降函数效果展示前言上一篇文章里面说到了用梯度下降法来对最小化代价函数和模型参数进行求解
bug别找我·2023-10-07 10:17

深度学习入门：梯度下降算法

梯度下降可以简单理解为你人站在山上，想要最快下山，那么这个时候你要做的就是在一步一步下山的同时保证向下走的每一步都是最陡的。梯度下降就是上述的这么简单。
DADALalalala123·2023-10-07 10:07

对深度学习的批评

大多数深度结构仅仅是梯度下降的某些变式。尽管梯度下降法已经被充分地研究，但理论涉及的其他算法，例如对比分歧算法，并没有获得充分的研究，其收敛性等问题仍不明确。
韫秋鱼线·2023-10-07 10:37

r语言结构方程模型可视化_R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

p=6691神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性(考虑到许多隐藏层的深度学习)和受大脑启发的结构。
weixin_40006185·2023-10-07 10:45

《统计学习方法》学习笔记之第二章:感知机

目录第一节模型介绍和学习策略模型介绍学习策略第二节梯度下降法概念算法梯度下降法：例子原理第三节学习算法之原始形式学习问题原始形式例题分析第三节学习算法之对偶形式对偶形式例题分析第四节原始形式算法的收敛性第一节模型介绍和学习策略模型介绍输入空间
资料加载中·2023-10-07 05:23

[深度学习]案例-情绪预测

__添加参数：+统计min_count+阈值polarity_cutoffpre_process_data只分析频次大于min_count&比例大于polarity_cutoff阈值的单词算法关键点：反向传播过程中分两步
DDuncan·2023-10-07 03:06

【无标题】

2.梯度下降会自动采取更小的步骤，所以不需要随时间减小学习率a。3.在梯度下降算法中，如果学习率太大，loss不是来回震荡，而是爆炸。
FlyingAnt_·2023-10-06 20:53

nn.Module是否要通过forward才能进行反向传播？

先说结论不需要，其他的自定义函数也行的importtorchimporttorchimporttorch.nnasnnclassg(nn.Module):def__init__(self):super(g,self).__init__()self.k=nn.Conv2d(in_channels=2,out_channels=1,kernel_size=1,padding=0,bias=False)
撒旦即可·2023-10-06 19:56

3、梯度下降

梯度下降前情回顾什么是神经网络数据集知识补充推导过程数据分析每日一句：向着月亮出发，即使不能到达，也能站在群星之中。前情回顾什么是神经网络进行了环境的配置和实现了一个神经网络简单的搭建。
贰拾肆画生·2023-10-06 18:55

使用梯度下降训练线性模型

使用梯度下降训练线性模型文章目录使用梯度下降训练线性模型1实验内容2实验原理线性分类——最小二乘法logistic回归3具体实现数据生成与可视化：数据读取与处理：法一：利用最小二乘求解线性分类法二：利用线性分类
Yuetianw·2023-10-06 13:46

机器学习——梯度下降法

梯度下降（GradientDescent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。
yaochen2507·2023-10-06 13:16
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