小批量梯度下降

RNN模型简单理解和CNN区别

目录神经网络：水平方向延伸，数据不具有关联性RNN：在神经网络的基础上加上了时间顺序，语义理解RNN:训练中采用梯度下降，反向传播长短期记忆模型输出关系：1toN，NtoN单入多出：看图说话多对一：很多评价尽心情感判定编辑多对多
ZhangJiQun&MXP·2023-08-20 02:17

优化器

一、优化器定义优化器是tensorflow中的梯度下降的策略，用于更新神经网络中数以百万的参数。
陈道乐·2023-08-20 00:52

Lnton羚通关于Optimization在【PyTorch】中的基础知识

训练一个模型是一个迭代的过程，在每次迭代中，模型会对输出进行猜测，计算猜测数据与真实数据的误差（损失），收集误差对其参数的导数（正如前一节我们看到的那样），并使用梯度下降优化这些参数。
LNTON羚通科技·2023-08-19 20:02

GBDT算法

技术将多个决策树的结果融合起来得到一个效果强大的学习器gradient:梯度是一个函数上升或者下降最快的方向梯度提升：每棵决策树都是去拟合上一棵决策树的预测结果跟目标值之间的目标函数的负梯度，朝着目标函数的梯度下降最快的方向来拟合
阿君聊风控·2023-08-19 10:38

神经网络基础-神经网络补充概念-51-局部最优问题

解决方案局部最优问题可能会影响梯度下降等优化算法的性能，因为这些算法通常只能找到局部最小值。解决局部最优问题的方法可以从以下几个方面着手：随机初始化：通过多次随机初始化模型参数，运行优化
丰。。·2023-08-19 04:36

新零售战略底层逻辑

一、新零售主要特征1.传统零售与新零售从商家视角来看，传统零售是一种大批量买进小批量卖出的商业业态。我讲的新零售跟别人不一样，不站在商家视角，也不站在渠道视角，而是站在客户视角。对客户来说
灰度认知社·2023-08-18 23:52

神经网络基础-神经网络补充概念-43-梯度下降法

概念梯度下降法（GradientDescent）是一种优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化（或最大化）目标函数。它通过迭代地调整模型参数，沿着梯度方向更新参数，以逐步接近目标函数的最优解。
丰。。·2023-08-18 23:03

PyTorch深度学习实践---笔记

PyTorch深度学习实践---笔记2.线性模型（LinearModel）2.exercise3.梯度下降算法（GradientDescent）3.1梯度下降（GradientDescent）3.2随机梯度下降
努力向前的JF（s1hjf）·2023-08-18 19:25

感知机模型(Perceptron)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.走近感知机-感知机与童话2.重要概念3.感知机模型的数学形式4.构建感知机的损失函数5.如何取得损失函数最小值-随机梯度下降法6.感知机模型对偶形式Python复现，使用了随机梯度下降法，
舟晓南·2023-08-18 07:56

神经网络中的神经元

神经网络中的神经元神经元数学模型非线性函数和梯度下降神经元数学模型人工神经网络是一个用户大量简单处理单元经广泛链接而成的人工网络,是对人脑的神经网络的抽象和模拟.我们知道,人脑的神经系统的基本的单位是神经元
bobasyu·2023-08-18 01:04

基于灰狼优化（GWO）、帝国竞争算法（ICA）和粒子群优化（PSO）对梯度下降法训练的神经网络的权值进行了改进（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述在神经网络训练中，使用传统的梯度下降法可能会受到局部极值问题的影响，导致训练结果不够稳定或收敛速度较慢。
然哥依旧·2023-08-17 23:23

PyTorch训练简单的生成对抗网络GAN

GAN的梯度下降训练过程：上图来源：https://arxiv.org/abs/1406.266
阿正的梦工坊·2023-08-17 18:39

Task07：优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶

首先回顾下前面的知识点梯度下降的迭代公式如下其中是待训练的网络参数，是学习率（有时也用表示），是一个常数，是梯度。
Crystality·2023-08-17 16:45

神经网络基础-神经网络补充概念-23-神经网络的梯度下降法

概念神经网络的梯度下降法是训练神经网络的核心优化算法之一。它通过调整神经网络的权重和偏差，以最小化损失函数，从而使神经网络能够逐渐逼近目标函数的最优值。
丰。。·2023-08-17 07:26

特征缩放与学习速率

在多项特征中，有可能遇到x1的范围在1~10，而x2的范围在5000~100000，此时由于x1与x2的范围相差太大，会减慢代价函数的梯度下降求极小值，所以我们要对特征进行缩放（FeatureScaling
马光98·2023-08-17 01:19

【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机梯度下降（StochasticGradientDescent
敲代码两年半的练习生·2023-08-16 19:24

利用matlab实现无约束最优化方法

目录1.最速下降法2.加速梯度法——最速梯度下降法的改进3.Newton法-----多维4.阻尼Newton法5、FR共轭梯度法6、变尺度法---DFP算法1.最速下降法最速下降法-----两个特征：1
小白要努力sgy·2023-08-16 16:48

通俗讲解-动量梯度下降法原理与代码实例

本站原创文章，转载请说明来自《老饼讲解-BP神经网络》bp.bbbdata.com目录一.动量梯度下降法介绍1.1动量梯度下降法简介与思想1.2动量梯度下降法的算法流程二.动量梯度下降法代码实例2.1动量梯度下降法实例代码一
老饼讲解-BP神经网络·2023-08-16 14:39

机器学习：线性回归

文章目录什么是线性回归代价函数NormalEqution梯度下降（GradientDescent）数据归一化多元线性回归（multivariatelinearregression）多用线性回归求解岭回归
一个小猴子｀·2023-08-16 12:31

陶艺的起源

最早的陶瓷应该是模仿古人日常使用的一些器物，包括篮子，葫芦等，后来由于经验的积累，再加上艺术创作思维的逐渐提高，创造出了极具艺术个性的陶瓷造型，制作手法也由低级阶段向高级阶段发展，从用手捏成型到模具成型，生产方式也变为小批量生产
贝贝哒日记·2023-08-16 08:44

线性回归

损失函数预测值与真实值之间的误差有了目标函数，如何优化使用优化算法：随机梯度下降，重点是梯度下降的方向和学习率总结一下，优化函数的有以下两个步骤：1.初始化模型参数，一般来说使用随机初始化；2.我们在数据上迭代多次
留下的脚印·2023-08-16 02:04

Docker部署ES服务，全量同步的时候内存爆炸，ES自动关闭，CPU100%

问题使用canal-adapter全量同步（参考CanalAdapter1.1.5版本API操作服务，手动同步数据（4））的时候小批量数据可以正常运行（几千条）只要数据量一大（上万条），就会内存、CPU
UncoDong·2023-08-15 22:33

神经网络基础-神经网络补充概念-08-逻辑回归中的梯度下降算法

概念逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法，而梯度下降是优化算法，用于更新模型参数以最小化损失函数。在逻辑回归中，我们使用梯度下降算法来找到最优的模型参数，使得逻辑回归模型能够更好地拟合训练数据。
丰。。·2023-08-15 17:53

神经网络基础-神经网络补充概念-09-m个样本的梯度下降

概念当应用梯度下降算法到具有m个训练样本的逻辑回归问题时，我们需要对每个样本计算梯度并进行平均，从而更新模型参数。这个过程通常称为批量梯度下降（BatchGradientDescent）。
丰。。·2023-08-15 17:23

神经网络基础-神经网络补充概念-04-梯度下降法

概念梯度下降法是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中更新模型参数以最小化损失函数。它通过迭代地调整参数，沿着损失函数的负梯度方向移动，从而逐步逼近损失函数的最小值。
丰。。·2023-08-15 17:51

基于灰色神经网络的订单需求预测代码

(2)利用误差平方和负梯度下降原理进行阈值和权值修正，使误差平方和小于目标值。(3)利用灰色
然哥依旧·2023-08-15 08:42

精益制造的基础

由技术驱动的服务所需要的流程2、度量价值流性能指标前置时间：工单创建后开始计时，到工作完成时结束处理时间：从实际开始处理工作，到工作完成3、最佳实践分钟级别的前置时间；要达到分钟级别的前置时间可以向版本控制中持续不断的提交小批量的代码
程序员的修养·2023-08-14 17:13

第10周 | 斯坦福 CS229 机器学习

文章目录前言第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2随机梯度下降法17.3小批量梯度下降17.4随机梯度下降收敛17.5在线学习
ReturnTmp·2023-08-14 15:33

回归与聚类算法————线性回归

目录1，线性回归2，线性模型3、线性回归的损失和优化原理3.1损失函数3.2优化算法正规方程梯度下降GradientDescent3.3回归性能评估4，波士顿房价预测案例5，两种优化算法的对比6，其他优化方法
荷泽泽·2023-08-14 08:59

反向传播算法

既然是反向传播，说明对于参数的调整是从最后一层开始的，根据梯度下降算法：问题在
若_6dcd·2023-08-14 07:00

机器学习---梯度下降代码

1.归一化#Readdatafromcsvpga=pd.read_csv("pga.csv")print(type(pga))print(pga.head())#Normalizethedata归一化值(x-mean)/(std)pga.distance=(pga.distance-pga.distance.mean())/pga.distance.std()pga.accuracy=(pga.a
三月七（爱看动漫的程序员）·2023-08-14 05:44

【机器学习 | 数据预处理】 提升模型性能，优化特征表达：数据标准化和归一化的数值处理技巧探析

希望大佬带带）该文章收录专栏[✨—《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》—✨]数据标准化和归一化在使用梯度下降算法进行模型训练时，对输入特征
计算机魔术师·2023-08-14 05:43

神经网络中验证集、训练集和测试集

验证集并没有参与训练过程中的梯度下降过程，狭义上来讲就是不参与反向传播过程中的参数更新。
gyqJulius_Caesar·2023-08-14 05:10

深度学习基础知识笔记

深度学习要解决的问题1深度学习要解决的问题2应用领域3计算机视觉任务4视觉任务中遇到的问题5得分函数6损失函数7前向传播整体流程8返向传播计算方法1梯度下降9神经网络整体架构11神经元个数对结果的影响12
longerVR·2023-08-13 11:22

Linear Regression（2018-05-03）

线性回归用于预测，以及建立变量之间是否有关系找损失方程解有两种方法第一种，标准方程normalequationimage.pngimage.png第二种，梯度下降GradientDescent针对凸方程和非凸方程的梯度下降若是凸方程
叨逼叨小马甲·2023-08-13 06:18

2018-10-26 gradient descend

一、gradientdescend的应用场景问题最小化L,求对应的参数：求最小L值时的参数方法：梯度下降，如下：gradientdescend公式二、多参数情况下的gradientdescend，使用可变
昊昊先生·2023-08-13 01:19

基于灰狼优化（GWO）、帝国竞争算法（ICA）和粒子群优化（PSO）对梯度下降法训练的神经网络的权值进行了改进（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述在神经网络训练中，使用传统的梯度下降法可能会受到局部极值问题的影响，导致训练结果不够稳定或收敛速度较慢。
长安程序猿·2023-08-12 22:26

看过了花花绿绿的世界，我想知道你的感受。

利基营销用较高的价格小批量出售给特定的消费者，而大众营销用较低的价
灰大方·2023-08-12 00:37

机器学习笔记之优化算法(十三)关于二次上界引理

机器学习笔记之优化算法——关于二次上界引理引言回顾：利普希兹连续梯度下降法介绍二次上界引理：介绍与作用二次上界与最优步长之间的关系二次上界引理证明过程引言本节将介绍二次上界的具体作用以及它的证明过程。
静静的喝酒·2023-08-11 20:41

机器学习笔记值优化算法(十四)梯度下降法在凸函数上的收敛性

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法在凸函数上的收敛性引言回顾：收敛速度：次线性收敛二次上界引理梯度下降法在凸函数上的收敛性收敛性定理介绍证明过程引言本节将介绍梯度下降法在凸函数上的收敛性。
静静的喝酒·2023-08-11 20:10

[深度学习]note for Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition（Ch04-Ch06）【日常更新】

多层感知器4.1前向4.1.1偏置4.2后向：误差的反向传播4.2.1多层感知器算法4.2.2初始化权重4.2.3不同的输出激活函数4.2.4顺序和批量训练4.2.5局部最小4.2.6利用冲量4.2.7小批量和随机梯度下降
LiongLoure·2023-08-11 15:44

黑马机器学习day3

1.线性回归1.1线性回归的原理线性关系非线性关系1.2线性回归的损失和优化原理目标：求模型参数，模型参数能够使预测准确1损失函数2优化方法正规方程：直接求解W梯度下降：试错，改进1.3线性回归API1
每天学一点q·2023-08-11 09:12

深度学习中训练、推理和验证分别都是什么意思

在训练阶段，模型接收训练数据集（包括输入特征和相应的标签或目标值），并使用优化算法（如梯度下降）来调整模型参数
Env1sage·2023-08-11 02:23

现代C++中的从头开始深度学习：【4/8】梯度下降

在这个故事中，我们将通过引入梯度下降算法来介绍数据中2D卷积核的拟合。我们将使用卷积和上一个故事中引入的成本函数概念，将所有内容编码为现代C++和特征。
无水先生·2023-08-10 15:03

深度学习：使用卷积神经网络CNN实现MNIST手写数字识别

引言本项目基于pytorch构建了一个深度学习神经网络，网络包含卷积层、池化层、全连接层，通过此网络实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，梯度下降等
智慧医疗探索者·2023-08-10 15:37

机器学习笔记之优化算法(十一)梯度下降法：凸函数VS强凸函数

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法：凸函数VS强凸函数引言凸函数：凸函数的定义与判定条件凸函数的一阶条件凸函数的梯度单调性凸函数的二阶条件强凸函数强凸函数的定义强凸函数的判定条件强凸函数的一阶条件强凸函数的梯度单调性强突函数的二阶条件引言本节将介绍凸函数
静静的喝酒·2023-08-10 10:01

神经网络原理概述

什么是单层感知器1.3.多层感知机（Multi-LayerPerceptron，MLP）2.激活函数2.1.单位阶跃函数2.2.sigmoid函数2.3.ReLU函数2.4.输出层激活函数3.损失函数4.梯度下降和学习率
铃音.·2023-08-09 20:43

深度学习中的优化算法

文章目录前言一、优化和深度学习1.1优化的目标1.2深度学习中的优化挑战1.2.1局部最小值1.2.2鞍点1.2.3梯度消失二、梯度下降2.1一维梯度下降2.1.1学习率2.2多元梯度下降2.3自适应方法
穆_清·2023-08-09 09:24

Spark读取文件性能优化

为了提高读取速度，可以提前读取小批量的数据获取数据类型模式，然后将类型模式设置给spark的数据读取器，这样在40秒内就读完了所有的数据。与此同时，可以在代码中写入两条数据，推断出数据类型模式。
欧阳小伙·2023-08-09 06:18

吴恩达机器学习笔记（自用）

机器学习算法1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）单变量线性回归模型描述（ModelRepresentation）代价函数梯度下降线性回归中的梯度下降凸函数
cosθ·2023-08-09 06:02
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