反向传播梯度下降

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

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

OX00统计学习三要素统计学习三要素：模型、策略、算法模型（=假设空间=所有备选模型）：决策函数（y=f（x）），条件概率分布，两种形式（一种是判别式模型，一种是生成式模型）策略：确定标准，决定最优标准最重要是确定损失函数：测试值与真实值之间差别的惩罚。算法：如何选择最优模型；OX01常见的最优化算法判别模型：感知机，k近邻，决策树，逻辑回归，支持向量机，条件随机场，最大熵模型。生成模型：朴素贝叶
weixin_39622891·2023-10-06 13:45

多元函数梯度下降 java_机器学习算法（五）—— 最优化方法：梯度下降

一、什么是梯度下降梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。
字音·2023-10-06 13:45

python sklearn 梯度下降法_梯度下降法及一元线性回归的python实现

梯度下降法及一元线性回归的python实现一、梯度下降法形象解释设想我们处在一座山的半山腰的位置，现在我们需要找到一条最快的下山路径，请问应该怎么走？
weixin_39553272·2023-10-06 13:15

python 矩阵乘法梯度下降_python – Scipy – 如何进一步优化随机梯度下降的稀疏矩阵码...

我正在使用Scipy的稀疏矩阵实现推荐系统的随机梯度下降算法.这是第一个基本实现的样子：N=self.model.shape[0]#noofusersM=self.model.shape[1]#noofitemsself.p
易近民·2023-10-06 13:15

python 矩阵乘法梯度下降_Scipy如何进一步优化随机梯度下降的稀疏矩阵代码

我正在用Scipy实现推荐系统的随机梯度下降算法。
IT大咖说·2023-10-06 13:45

使用Scipy优化梯度下降问题

目录问题重述附加问题步骤实施1.查看Scipy官网SciPy，找到优化有关的模块（Optimize）2.研究多种优化策略，选择最符合代码的方案进行优化3.minimize函数参数及其返回值4.代码展示5.结果展示6.进一步优化6.1对如下函数方法进行优化6.2基准测试6.3发现测试文件附录任务清单问题重述在二维平面有n个点，如何画一条直线，使得所有点到该直线距离之和最短如果能找到，请给出其损失函数
JSU_曾是此间年少·2023-10-06 13:44

深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

【干货】深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化原文链接https://ruder.io/optimizing-gradient-descent/中文翻译连接https://blog.csdn.net
山高月小 水落石出·2023-10-06 13:44

最优化方法Python计算：梯度下降搜索算法

设nnn元实值函数f(x)f(\boldsymbol{x})f(x)连续可微，且在区域Ω\OmegaΩ内有唯一局部最小值点x0\boldsymbol{x}_0x0，根据极值点的必要条件知f′(x0)=0f'(\boldsymbol{x}_0)=0f′(x0)=0。给定初始点x1\boldsymbol{x}_1x1及容错误差ε\varepsilonε，利用迭代式xk+1=xk+αkdk,k=1,2,
戌崂石·2023-10-06 13:14

Deep Learning笔记: Course 1, Week 4

DeepNeuralNetwork本周课程涉及到的知识点有：Deepneuralnetwork的架构Deepneuralnetwork上的正向传播和反向传播Parameters以及Hyperparameters
帆_2065·2023-10-06 12:56

梯度下降法代码python实现

梯度下降法代码python实现-有数据有图有真相今天我们做了一个实验，通过生成多元回归数据进行梯度下降求解权重生成一份线性数据y=w1∗x1=w2∗x2+w3∗x3+by=w_1*x_1=w_2*x_2
Mr Gao·2023-10-06 10:03

卷积神经网络存在的问题,卷积神经网络的卷积层

如何加快梯度下降的速度累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。
ai智能网络·2023-10-06 07:37

Machine Learning - Linear Regression

/////////////////////////////image.png/////////////////////////////////////////////////////image.png梯度下降的线性回归
拖来机手·2023-10-06 06:34

2.4 Pytorch基础模型组件及线性回归

中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1.Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新
迟耿耿·2023-10-06 05:52

卷积神经网络

回归可以通过神经网络模型，进行正向传播和反向传播。分类有分类器映射函数，输入的数据通过映射函数得到一个预测值，根据预测值进行分类。分类器算法有朴素
龙眠散人·2023-10-06 02:14

PyTorch实例：简单线性回归的训练和反向传播解析

文章目录引言什么是反向传播？反向传播的实现（代码）反向传播在深度学习中的应用链式求导法则总结引言在神经网络中，反向传播算法是一个关键的概念，它在训练神经网络中起着至关重要的作用。
小馒头学python·2023-10-05 21:38

GPU如何成为AI的加速器

GPGPU、渲染、Brook语言、流计算、硬件T&L、CUDA、PyTorch、TOPS、TPU、NPU深度学习理论的发展是一个渐进的过程，从1940年代人工神经元网络的提出到1970~1980年代的反向传播的提出
使者大牙·2023-10-05 19:30

【深度学习\数学建模】多元线性回归模型

文章目录训练线性回归模型的思路模型中的梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降线性回归模型实现使用pytorch从零实现直接调用pytorch的库实现训练线性回归模型的思路线性回归模型的一般形式为：y=+
第五季度·2023-10-05 11:02

简单的单层神经网络详解完整版，训练和测试单层网络代码示例

1.神经网络的组成：结构（例如神经网络中权重，神经元等）激活函数学习规则（指定网络中的权重如何随着时间推进而调整（反向传播算法））2.神经网络的API模块在使用tensorflow时候，tf.nn,tf.layers
qfqf123456·2023-10-05 07:25

单层神经网络代码与讲解

神经网络原理：简单的来说神经网络就是通过梯度下降来达到目的的一种算法。
数学狂魔·2023-10-05 07:55

单层神经网络的搭建

此博客基于优达学院的深度学习课程搭建一个简单的神经网络总结神经网络是一种在数据中识别模式的算法反向传播是一种在更新权重训练过程中采用的一种技术这个过程使用的是梯度下降法深度学习=多层神经网络+大数据+大量的计算实例课程中的实例搭建了一个单层只有一个神经元的神经网络使用该神经网络进行了一次简单的预测下面进行重现课上的代码争取本周能独立写出一个三层的神经网络
Ivan__1999·2023-10-05 07:54
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