反向传播梯度下降第5页

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法：最优化方法，即寻找函数极值点的数值方法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

,这个过程叫最优化_(optimization_),但是由于神经网络的参数空间复杂,所以很难求最优解.前几章,我们使用参数的梯度,沿梯度的反向更新参数,重复多次,从而逐渐靠近最优参数,这个过程称为随机梯度下降

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

深度学习｜6.1 小批量梯度下降

把大数据集分成多批数据，每批数据分别计算他们的损失（可以并发处理，从而节省运行时间），最后将其取平均，作为整体的结果，然后参与到梯度下降的环节中去。

晓源Galois·2024-01-28 09:51

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.7

Chapter4MultilayerPerceptron4.7Forward/BackwardPropagationandComputationalGraphs本节将通过一些基本的数学和计算图，深入探讨反向传播的细节

南七澄江·2024-01-28 08:00

DIFFERENTIABLE PROMPT MAKES PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS BETTER FEW-SHOT LEARNERS

DifferentiAblepRompT(DART)，预训练的语言模型+反向传播对提示模板和目标标签进行差异优化可微提示（DART）模型的体系结构与MLM预训练和常规微调进行了比较，其中Ti和Yi是词汇表中未使用的或特殊的标记

Tsukinousag·2024-01-28 03:46

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢？

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

【MAC】Multi-Level Monte Carlo Actor-Critic阅读笔记

提出的背景：现有的强化学习方法在后端使用的是stochasticgradientdescent（随机梯度下降），基

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:41

边缘计算卸载算法--CD梯度下降

梯度下降卸载算法背景：我实现该算法是在边缘计算单个工作流任务环境中，下面可以看到此背景下的java代码实现。此处假设我们的工作流任务中只有3个任务节点（构成一个有向无环图），下面基于此假设分析算法。

achu19·2024-01-27 17:18

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

深度学习之反向传播

反向传播英文叫做BackPropagation。

丘小羽·2024-01-27 14:50

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

清☆茶·2024-01-27 10:41

Pytorch分布式训练：DDP

DDP的大致原理是模型进行拷贝，数据多路输入在模型中求梯度、求多个模型的均值梯度统一做反向传播，大致的前向传播如下图，反向太复杂了不描写，感兴趣

Silver__Wolf·2024-01-26 18:04

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

接着，我们进行了多轮训练，每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。最后，我们使用训练好的模型进行了温度预测，并将预测结果与真实温度值进行了比较。

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因：不看输出层，将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归（求

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））

个人随笔第三列是jupyter记事本官方github上啥都有（代码、jupyter记事本、胶片）https://github.com/d2l-ai多体会【梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）2，3，4越后面维度越低4就是一维有4个标量00-预告01-课程安排02-深度学习介绍【语言是一个符号】【深度学习是机器学习的一种】最热的方向：深度学习和CV、NLP结合【AI地图】①如下图所示，X

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

机器学习的精髓-梯度下降算法

目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法，用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数，以逐步减小函数值。

wyw0000·2024-01-26 11:13

通过活动稀疏性和时间上稀疏反向传播的高效循环架构

这使得通过时间反向传播(

fayetdd·2024-01-26 09:41

NNI --模型剪枝

冗余元素从模型中修剪，其值归零，我们确保它们不参与反向传播过程。修剪深度学习模型有三种常见做法，NNI通过在关键修剪阶段工作来支持上述所有修剪实践。

Good@dz·2024-01-26 01:33

《速通机器学习》- 经典分类模型

由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络（误差反传网络）实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

[pytorch] 8.损失函数和反向传播

损失函数torch提供了很多损失函数，可查看官方文档LossFunctions部分作用：计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据（反向传播），grad损失函数用法差不多，这里以L1Loss

晴空对晚照·2024-01-25 09:14

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例

weixin_30492601·2024-01-25 08:22

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

pytorch学习3——卷积神经网络

，前面是权重参数，后面的1000是偏执参数数量2.池化层基础问题解析：选项1：错误，池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传播选项2：正确，池化层直接对窗口内的元素求最大值或平均值，并没有模型参数参与计算循环神经网络描述解析

柠檬酸的很·2024-01-25 04:16

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices

在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f(x)的误差和E(θ)函数，可以变成通用的函数形式，从而E(θ)只需要关注其参数θ0,θ1...的不同，而找到其最小值1.4调整参数θ0，θ1...，试图找到f(x)的误差和函数E(θ)的最小

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

01 机器学习与深度学习

常见算法有逻辑回归和反向传播神经网络。2.无监督式学习训练数据仅包含输入，没有正确输出。通过研究数据的特征和进行数据的处理、分析，获得一个结果。常见算法包括Apriori算法、k-Means

幽径微澜·2024-01-24 11:47

吴恩达【深度学习】笔记03——深层神经网络（Deep Neural Networks）

文章目录一、深层神经网络（DeepL-layerneuralnetwork）二、前向传播和反向传播（Forwardandbackwardpropagation）1.Forwardpropagation2

无糖馥芮白·2024-01-24 08:57

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。

@@老胡·2024-01-24 06:26

Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行梯度下降探索学习率learningratealpha对梯度下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高梯度下降的性能

gravity_w·2024-01-24 04:10

复现NAS with RL时pytorch的相关问题

如果在反向传播前不将梯度清零，那

ThreeS_tones·2024-01-24 02:38

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

2024/1/21周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目问题与创新方法RNN网络LSTM网络目标变量与外部变量的相关性实验数据集评估准则参数设置实验结果深度学习GRU网络结构介绍前向传播过程反向传播过程简单的GRU代码实现总结摘要本周阅读了一篇基于

user_s1·2024-01-23 14:39

pytorch学习笔记（十）

Loss作用：1.算实际输出和目标之间的差距2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）看官方文档每个输入输出相减取平均取绝对值再取平均第一个损失函数：L1Loss（差的绝对值取平均）需要注意输入输出N

満湫·2024-01-23 10:45

Pytorch自动求导机制

PyTorch框架可以帮我们计算好反向传播，需要求导的，可以手动定义示例：#先构造一个随机的三行四列矩阵，两种方法都可以#方法1x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)

何仙鸟·2024-01-23 10:14

【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环

训练模型是一个迭代过程；在每次迭代中，模型都会对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集相对于其参数的导数的误差（如我们在上一节中看到的），并使用梯度下降优化这些参数。有关此过程的

冰雪storm·2024-01-23 10:44

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

激活函数的作用三、前向传播1.数据流动：输入到输出2.加权和与激活3.示例：简单网络的前向传播四、损失函数与性能评估1.损失函数的定义与重要性2.常见的损失函数类型3.评估模型性能的指标4.性能评估的实际应用五、反向传播与梯度下降

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

优化算法--李沐

目录1.1梯度下降1.2随机梯度下降1.3小批量随机梯度下降1.4冲量法1.5Adam损失值也就是预测值与真实值之间的差值是f(x)，x是所有超参数组成的一条向量，c是可以限制的，比如说权重大于等于0。

sendmeasong_ying·2024-01-23 06:27

零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归

木舟笔记·2024-01-23 04:32

李沐深度学习-多层感知机从零开始

梯度的产生是由于反向传播，在自定义从零开始编写代码时，第一次反向传播前应该对params参数的梯度进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append

大小猫吃猫饼干·2024-01-23 02:16

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

反向传播

一、前言这是一场以误差（Error）为主导的反向传播（BackPropagation）运动，旨在得到最优的全局参数矩阵，进而将多层神经网络应用到分类或者回归任务中去。

将_4c15·2024-01-22 15:26

Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification

现有的verbalizer大多由人工构建或者基于梯度下降进行搜索得到，不足在于标签词的覆盖范围小、存在

Navajo_c·2024-01-22 12:23

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图

蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

深度学习记录--RMSprop均方根

RMSprop(rootmeansquareprop)减缓纵轴方向学习速度，加快横轴方向学习速度，从而加速梯度下降方法：原理：不妨以b为纵轴，w为横轴(横纵轴可能会不同，因为是多维量)为了让w梯度下降更快

蹲家宅宅·2024-01-22 10:42

深度学习记录--Momentum gradient descent

Momentumgradientdescent正常的梯度下降无法使用更大的学习率，因为学习率过大可能导致偏离函数范围，这种上下波动导致学习率无法得到提高，速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动，同时加快速率

蹲家宅宅·2024-01-22 10:11

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。

jenye_·2024-01-21 22:01

Improving Deep Neural Network学习笔记

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、

佳雨初林·2024-01-21 17:42

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