反向传播梯度下降第4页

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，

菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别

当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用**detach()**函数来切断一些分支的反向传播

Alexa2077·2024-02-03 16:28

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法

梯度下降算法是指什么神经网络谷歌人工智能写作项目：小发猫对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等rfid。

「已注销」·2024-02-03 15:16

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍

backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分，它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。

科学禅道·2024-02-03 07:35

机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT

文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法

少云清·2024-02-03 06:23

最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。针对最大熵，提供一份简明的GIS最优化算法实现，并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。

weixin_39669638·2024-02-03 06:20

神经网络是模型还是算法,神经网络模型数据处理

20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等

阳阳2013哈哈·2024-02-03 02:43

反向传播的些许思考 2019-04-30

反向传播的些许思考1先看下面的关于概率计算的一个例子科技袁人视频先看问题：有A、B两位球员分别参加了大师赛和菜鸟赛，（这两个赛事无论从哪个看都是球员A更优秀，可是统计结果却显示球员B比球员A更优秀，这时为什么

段勇_bf97·2024-02-03 02:28

CS229-DAY2：梯度下降（Gradient Descent）

我们使用训练数据让机器去训练，无论结果是什么，我们会得到一个模型（或好或坏），那么梯度下降算法就是用来对这个模型来进行优化的。

shyayaya·2024-02-03 01:44

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

2018-12-06梯度下降 - 学习率

如何选择学习率以确保梯度下降工作正常？一般有两种办法：调试梯度下降。在x轴上绘制具有迭代次数的图。绘制成本函数，J（θ）超过梯度下降的迭代次数。如果J（θ）增加，那么你可能需要减少α。自动收敛测试。

奈何qiao·2024-02-02 20:38

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

上一篇博客《梯度下降法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了梯度下降法，并用Java实现了一个梯度下降法求回归的例子。

zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）

Sunflow007·2024-02-02 13:58

神经网络的权重是什么？

所以才会有梯度下降的概念，梯度下降是什么？

conch0329·2024-02-02 09:15

深度学习优化器

2、常见优化器2.1.批量梯度下降法BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为

Maann·2024-02-02 09:42

Neural Networks and Deep Learning第2章读书笔记

2.3Hadamard（Schur）乘积,2.4反向传播背后的四个基本方程2.4.1问题2.5四个基本方程的证明2.5.1练习2.6反向传播算法2.6.1练习2.7代码2.7.1问题2.8在

山雾幻华·2024-02-02 03:40

深度学习的进展

（2）激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择（1）什么是损失函数（2）损失函数的选择4、反向传播算法的原理和应用三、深度学习常用算法和模型a

ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

计算神经网络的反向传播过程

看书的时候看到这句：“x”节点的反向传播将正向传播时的输入值翻转，乘以上游传过来的导数后，再传给下游。

Luzichang·2024-02-01 20:22

[机器学习]LFM梯度下降算法

一.LFM梯度下降算法2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportpandasaspd#1.数据准备#评分矩阵RR=np.array([[4,0,2,0,1],[0,2,3,0,0

不知迷踪·2024-02-01 10:46

resNet

网络结构突破1000层，但BN成功避免了梯度消失或梯度爆炸的问题（丢弃了droupout）梯度消失/爆炸：a=g(w*x+b)，对于激活函数sigmoid，若每一层w>E，则最终z=w*x+b会过大，从而导致梯度下降的步长变得很小

哇哇哇哇池·2024-02-01 08:40

梯度下降法解决2D映射3D

本人只是业余人士，无意间发现的方法，发出来共同学习1.数据准备这部分不是文章重点，就写随意点了这块不详细说，总之现在手上有相机内外参数、一个折线在三维空间的坐标、该折线在2张2D图中的坐标（测试数据是由3D到2D映射得到）。内外参先进行合并，得到点云坐标系到像素坐标系的4*4仿射变换矩阵transform_matrix_list=[]forcincamera_config:#外参，4*4矩阵c_e

Sprite.Nym·2024-02-01 08:35

BP图片降噪MATLAB代码

使用均方误差作为损失函数,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

机器学习模型预测贷款审批

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对

i阿极·2024-01-31 13:33

机器学习和深度学习中的normalization(归一化)

归一化对于优化算法（如梯度下降），以及能够有效地训练深度学习网络是非常重要的。

实名吃香菜·2024-01-31 12:18

模型的收敛

在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。模型的收敛取决于多个因素，包括学习率、数据质量、模型架构等。

幸运小新·2024-01-31 11:56

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

奠定基础：用于机器学习的微积分、数学和线性代数

梯度下降是一种广泛使用的优化算法，它依赖于函数的导数

无水先生·2024-01-31 07:54

【2019-03-16】神经网络简单认识和应用

神经网络如何通过反向传播与梯度下降进行学习（1）初识神经网络加载Keras中的MNIST数据集fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels

BigBigFlower·2024-01-31 04:02

逻辑回归与感知机详解

一逻辑回归采用log函数作为代价函数1用于二分类问题2cost成本函数定义3求最小值，链式求导法则4梯度下降法5结构图表示二感知机样本点到超平面距离法1线性二分类问题2点到直线距离3更新w和b参数4算法流程

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-01-30 23:24

深度学习第3次作业浅层神经网络

二层神经网络.png反向传播是将loss反向传播回去，本质是链式法则求导，然后更新权重参数。

S_Valley_DiDa·2024-01-30 21:54

Pytorch自动微分机制

神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。

taoqick·2024-01-30 18:11

《20天吃透Pytorch》Pytorch自动微分机制学习

自动微分机制Pytorch一般通过反向传播backward方法实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。

瞳瞳瞳呀·2024-01-30 18:41

PyTorch自动微分机制的详细介绍

具体来说，当你在一个张量上调用.requires_grad=True时，PyTorch会开始跟踪该张量及其所有依赖项的操作历史，形成一个反向传播所需的计算图。然后通过调用.b

科学禅道·2024-01-30 18:10

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化，梯度下降法

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧

每个处理器上的模型副本都独立地进行前向传播和反向传播，然后通过同步更新模

微学AI·2024-01-29 22:11

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt

不知迷踪·2024-01-29 12:07

PINN物理信息网络 | 全局自适应物理信息神经网络SA-PINN

在之前的方法中，独立开发的极小极大加权方案[16]与SA-PINNs最为相近，因为它也通过梯度下降来更新权重；然而，这些权重仍然适用于整个损失组件。

算法如诗·2024-01-29 11:17

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

人工神经网络算法有哪些,人工神经网络算法优点

BP（BackPropagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非

「已注销」·2024-01-29 10:28

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

激活函数的导数神经网络的梯度下降法（选修）直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络：第

倏然希然_·2024-01-29 08:48

机器学习：梯度下降法

LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归，梯度下降法求解模型系数

捕捉一只Diu·2024-01-29 05:17

有趣的数学了解TensorFlow的自动微分的实现

假设您定义了一个函数，并且需要计算它的偏导数和，通常用于执行梯度下降（或某些其他优化算法）。可用的主要选择是手动微分、有限差分近似、正向模式自动微分和反向模式自动微分。

坐望云起·2024-01-28 22:21

梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)

https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c学习率学习率lr(learningrate),梯度下降算法中迭代步长

17420·2024-01-28 21:04

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时，可能需要根据情况调整学习率（learningrate）这个在梯度下降中的重要参数

robin_ze·2024-01-28 21:32

学习速率 learning rate

学习速率的选取策略运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率ααα：如果学习速率太小，则会使收敛过慢。

羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

task1

线性回归反向传播算法什么叫反向传播，有没有直观理解？如何直观地解释backpropagation算法？

欧飞红·2024-01-28 21:37

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

线性回归：1.假设模型线性模型和线性关系是不同的，线性关系一定是线性模型，而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才，只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。

LabVIEW_Python·2024-01-28 13:37

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