小批量梯度下降

计算机视觉（四）神经网络与典型的机器学习步骤

文章目录神经网络生物神经元人工神经元激活函数导数人工神经网络“层”的通俗理解前馈神经网络Delta学习规则前馈神经网络的目标函数梯度下降输出层权重改变量误差方向传播算法误差传播迭代公式简单的BP算例随机梯度下降
_企鹅_·2023-07-29 11:24

【深度学习笔记】动量梯度下降法

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1指数加权平均2动量梯度下降法1指数加权平均在介绍更复杂的优化算法之前
洋洋Young·2023-07-29 10:15

梯度下降

我的理解：求优化命题的解梯度：是高维空间的各个方向的变量导数导数：一维时的梯度下降：一般为求最小值用到梯度下降.PNG导数对应方向：（0）:对应X轴正方向损失增大，故属性应该往反方向运动。
尚恩_3295·2023-07-29 10:08

优化算法-如何事倍功半优化你的模型(一)

这一部分我们会分别介绍多层网络，激活函数，损失函数，梯度下降，反向传播，动态学习率以及具体的实现多层网络首先我们在第一章就讨论了深度学习的惊人效果，所以首先我们要做的就是要把上一张的模型变成神经网络结构
RunningSucks·2023-07-29 09:20

机器学习——样本不均衡学习

但是在很多场景下的样本没有办法做到理想情况，甚至部分情况本身就是不均衡情况：（1）很多场景下，数据集本身不平和，部分类别的数据多于其他数据；（2）固定场景下，例如风控的场景，负样本的比例远远小于正样本的占比；（3）梯度下降过程中
AIGC人工智残·2023-07-29 06:32

加载数据集--准备数据集mini-batch

批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）：在更新参数时，BGD根据batch中的所有样本对参数进行更新。
Yuerya.·2023-07-29 04:03

机器学习-逻辑斯特回归及其手写实现梯度下降

一.逻辑斯特回归简介本章介绍的另一种模型：模型斯特回归(logisticregression)。它实质上是一个线性分类器。在之前介绍的线性分类器中，h(x)=Θ*x+Θ0，如果h(x)>0，则样本x属于正类，否定x属于负类。直观上的认识，如何h(x)越大，我们更加确信样本属于正类，相应的，h(x)越小，我们更加确信样本属于负类，而h(x)在0之间徘徊，很难确信属于某一类。为了与概率统计知识想结合，
idotc·2023-07-29 04:03

python机器学习（五）逻辑回归、决策边界、代价函数、梯度下降法实现线性和非线性逻辑回归

线性回归所解决的问题是把数据集的特征传入到模型中，预测一个值使得误差最小，预测值无限接近于真实值。比如把房子的其他特征传入到模型中，预测出房价，房价是一系列连续的数值，线性回归解决的是有监督的学习。有很多场景预测出来的结果不一定是连续的，我们要解决的问题并不是一直类似于房价的问题。分类问题预测是红细胞还是白细胞，红细胞和白细胞是两个完全不同的类别。预测的时候首先要有历史数据，训练出模型，然后对模型
hwwaizs·2023-07-29 04:56

非线性优化知识

这里列下最小二乘的四种解法的优缺点．求J求H求J和H^求J,H^和信赖域最小二乘问题梯度下降法牛顿法高斯牛顿法列文伯格-马夸特法最小二乘问题可以使用牛顿法，梯度下降法，牛顿高斯法以及列文伯格-马夸特法来求解
lyyiangang·2023-07-29 01:08

【Python机器学习】实验04(2) 机器学习应用实践--手动调参

文章目录机器学习应用实践1.1准备数据此处进行的调整为：要所有数据进行拆分1.2定义假设函数Sigmoid函数1.3定义代价函数1.4定义梯度下降算法gradientdescent(梯度下降)此处进行的调整为
Want595·2023-07-28 22:59

神经网络基础

文章目录一、神经网络基础1.得分函数f(xi;W,b)1）从输入到输出的映射2）数学表示3）计算方法4）多组权重参数构成了决策边界2.损失函数L3.前向传播4.Softmax分类器梯度下降2.反向传播一
木筏筏筏·2023-07-28 21:46

2019-03-17神经网络——optimizer

神经网络优化算法，通常有三种：小批量梯度下降法，随机梯度下降法和批量梯度下降法。
hhhhlyy·2023-07-28 12:49

深度学习：常用优化器Optimizer简介

深度学习：常用优化器Optimizer简介随机梯度下降SGD带动量的随机梯度下降SGD-MomentumSGDWAdamAdamW随机梯度下降SGD梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降，
cv-player·2023-07-28 11:48

深度学习：梯度裁剪简介

梯度裁剪简介在深度学习模型的训练过程中，通过梯度下降算法更新网络参数。一般地，梯度下降算法分为前向传播和反向更新两个阶段。
cv-player·2023-07-28 11:15

【深度学习中常见的优化器总结】SGD+Adagrad+RMSprop+Adam优化算法总结及代码实现

文章目录一、SGD，随机梯度下降1.1、算法详解1）MBSGD（Mini-batchStochasticGradientDescent）2）动量法：momentum3）NAG(Nesterovacceleratedgradient
masterleoo·2023-07-28 08:57

【梯度下降应用于波士顿房价预测（岭回归）】

数据准备首先，我们需要获取波士顿房价数据集，并对数据进行处理。我们从CMU统计学习数据集库中获取数据，并将其划分为训练集和测试集。importpandasaspdimportnumpyasnpdata_url="http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"raw_df=pd.read_csv(data_url,sep="\s+",skiprows=22,head
武帝为此·2023-07-28 06:11

【梯度下降算法】

介绍梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找函数的最小值或最大值。在机器学习和深度学习领域，梯度下降被广泛应用于模型的训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型参数，从而使模型更好地拟合训练数据。
武帝为此·2023-07-28 06:05

罚函数法、增广拉格朗日函数法

本文部分内容来自罚函数法一，约束优化问题约束优化问题：约束优化问题相比于无约束问题的困难：约束优化问题中x不能随便取值，梯度下降法所得点不一定在可行域内最优解处目标函数的梯度不一定为零向量。
csuzhucong·2023-07-28 04:35

Python实现逻辑回归与梯度下降策略

我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集，对于每一个训练例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplo
python机器学习学习笔记·2023-07-28 02:46

[PyTorch]利用torch.nn实现softmax（在Fashion-MNIST数据集上）

文章目录实验要求一、加载Fashion-MNIST数据集二、通过Dataloader读取小批量数据样本三、构建模型四、损失函数与优化器五、测试集的准确度与损失计算六、模型训练及测试实验结果实验要求利用torch.nn
番茄牛腩煲·2023-07-28 02:37

深度学习讲稿(29)

5.6.2批量梯度下降法的代码实现在开始代码之前，我们首先介绍一个numpy的小技巧：矩阵的展平。这里使用到的是numpy中的ravel函数，ravel的中文翻译是拆开，解开的意思。
山岳之心·2023-07-28 01:25

【梯度下降在波士顿房价预测中的应用】

数据准备我们首先需要加载波士顿房价数据集。该数据集包含房屋特征信息和对应的房价标签。importpandasaspdimportnumpyasnpdata_url="http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"raw_df=pd.read_csv(data_url,sep="\s+",skiprows=22,header=None)data=np.hstack(
武帝为此·2023-07-27 22:54

使用tensorflow和densenet神经网路实现语谱图声纹识别,即说话人识别。

本文侧重一种解决方案的思路，仅做了小批量数据的简单验证，收敛效果良好，还没有做大量数据集的验证，后期会做一些实际的验证，请持续关注。如果乐意与我交流，文章后面有联系方式，随时欢迎。
zhigongjz·2023-07-27 21:52

【使用时空RBF-NN进行非线性系统识别】实现了 RBF、分数 RBF 和时空 RBF 神经网络，用于非线性系统识别研究（Matlab代码实现）

特别是，我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF，并将性能与时空RBF-NN进行了比较。时空RBF-NN（Radial
然哥依旧·2023-07-27 17:56

sklearn实验1——使用感知器对鸢尾花数据分类

感知器算法要求样本是线性可分的，通过梯度下降法有限次的迭代后就可以收敛得到一个解。当样本非线性时，使用感知器算法不会收敛。
lyb06·2023-07-27 14:09

深度学习讲稿(28)

5.6批量梯度下降法5.6.1PCA降维的意义在很多时候，我们需要综合使用随机梯度下降法和瀑布下降法的长处。这时往往数据量很大，一次计算所有的数据是非常耗费内存的。
山岳之心·2023-07-27 13:00

多项式拟合

输入，输出Y=，要拟合二次多项式y=a*x^2+b*x+c,则构造输入矩阵X=构造待拟合系数矩阵W=构造损失函数，用梯度下降法可求得：W=1.matlab仿真验证：%为了验证，我们首先构造一组待拟合数据
东城青年·2023-07-27 11:56

卷积神经网络的参数

但是梯度下降法仍然是基础。一、卷积神经网络所需要的参数卷积层的过滤器示例：卷积层的统一偏置：bF1b^{F1}_{}bF1输出层权重：w1−11O1w_{1-11}
Thebluewinds·2023-07-27 09:17

深度学习之梯度下降算法

0.1学习视频源于：b站：刘二大人《PyTorch深度学习实践》0.2本章内容为自主学习总结内容，若有错误欢迎指正！1线性模型1.1通过简单的线性模型来举例：1.2如图，简单的一个权重的线性模型，首先通过随机取w的值来找到与trueline重合的w，其中通过MSE来判断w取值是否合理。（最简单的通过评价指标来判断模型的效果如何）1.3但是对于多个权重来说，搜索权重w的数量呈幂函数增长。此时可以想到
Bobbyeyy·2023-07-27 07:21

pytorch学习——多层感知机

解释：如果正确分类，-y小于0，即该分类点对应的损失函数的值为0；如果错误分类，则-y大于等于0，并进入梯度下降算法的计算。
一只小百里·2023-07-27 07:46

山东大学2022-2023深度学习期末回忆及复习建议

又是第一年闭卷考试的科目，考前备受煎熬~考试卷面100分，加权占总分50%一、名词解释1.梯度衰减2.分布式假设3.梯度消失4.随机梯度下降法二、简答题1.什么是损失函数，举出两种常用的损失函数2.池化是如何操作的
ponytaill·2023-07-27 05:52

梯度下降学习

今天开始学习机器学习，仅供参考的个人理解，如有错误望指正。吴恩达老师讲的视频（果然b站是个学习的网站）https://www.bilibili.com/video/av15346993?from=search&seid=4468047430738351672如给定f(x)=wx+b，有多组数据（xi,yi)，求目标函数F(x)即是求w和b的最符合函数的值可以通过计算每个(yi-f(xi))^2,进
qwrdxer·2023-07-27 03:56

吴恩达深度学习L1W2——实现简单逻辑回归

文章目录一些笔记写作业导入数据取出训练集、测试集处理数据的维度标准化数据sigmoid函数初始化参数w、b前向传播、代价函数、梯度下降优化预测函数模型整合使用模型绘制代价曲线单个样本测试不同alpha的比较预测新图根据笔记中的公式进行构造函数
每个人都是孙笑川·2023-07-27 03:25

深度学习笔记（2）——逻辑回归（基于梯度下降）

文章目录基本概念定义优点基于梯度下降损失函数损失函数表达式为什么选其为损失函数代码实现基本概念定义逻辑回归算法虽然名字上是回归，但实际上是二分类算法。
晓山清·2023-07-27 03:55

【Python机器学习】实验03 logstic回归

文章目录简单分类模型-逻辑回归1.1准备数据1.2定义假设函数Sigmoid函数1.3定义代价函数1.4定义梯度下降算法gradientdescent(梯度下降)1.5绘制决策边界1.6计算准确率1.7
Want595·2023-07-26 21:14

Batch Normlization

二、internalCovariateShift随着训练的进行，网络中的参数也随着梯度下降在不停更新。一方面，当底层网络中参数发生微弱变
大豆油·2023-07-26 21:07

机器学习动量优化算法笔记

它通过模拟物体在惯性作用下的运动来加速梯度下降过程，从而加快神经网络的收敛速度并提高训练效率。在梯度下降算法中，每次更新权重时都是根据当前批次的梯度进行的。
Aresiii·2023-07-26 16:43

机器学习梯度下降法笔记

梯度下降法（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化或最大化一个函数的值。在机器学习中，梯度下降法常用于调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。
Aresiii·2023-07-26 16:41

pytorch实现梯度下降算法例子

如题，利用pytorch，通过代码实现机器学习中的梯度下降算法，求解如下方程：f′(x,y)=x2+20y2{f}'(x,y)=x^2+20y^2f′(x,y)=x2+20y2的最小值。
satadriver·2023-07-26 16:36

BP神经网络拟合非线性函数

本章涉及知识点：1、多层神经网络的数学模型2、前向传播算法3、经典激活函数4、经典损失函数5、神经网络的优化过程6、反向传播算法的推导7、梯度下降算法优化8、衰减学习率的设计9、案例引出—拟合非线性曲线
PrivateEye_zzy·2023-07-26 14:00

11.14日工作心得

2.中学部几乎叫没有启动，老师教务乃至校长都处于一个迷茫阶段，只能小批量约学生家长，拿出孩子学情分析一个一个公
词妈·2023-07-26 07:26

【MATLAB第57期】基于MATLAB的双隐含层BP神经网络回归预测模型（无工具箱版本及工具箱版本对比）

2.参数设置训练函数梯度下降HiddenUnit1Num=10;%隐层1结点数HiddenUnit2Num=10;%隐层2节点数MaxEpochs=20000;%最大训练次数TF1='logsig';TF2
随风飘摇的土木狗·2023-07-26 07:35

【使用时空RBF-NN进行非线性系统识别】实现了 RBF、分数 RBF 和时空 RBF 神经网络，用于非线性系统识别研究（Matlab代码实现）

特别是，我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF，并将性能与时空RBF-NN进行了比较。
数学建模与科研·2023-07-26 06:13

Pytorch学习笔记 | 利用线性回归实现最简单的梯度下降 | 含代码和数据

代码importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddefmake_linear_regression_data():x=np.linspace(start=10
惊鸿若梦一书生·2023-07-26 03:20

哲哲的ML笔记（三十三：批量、随机梯度、小批量梯度下降）

随机梯度下降如果我们一定需要一个大规模的训练集，我们可以尝试使用随机梯度下降法来代替批量梯度下降法。
沿哲·2023-07-26 03:15

7.17-7.23周报

1.本周已完成：1.java代码Day60-652.学习主动学习基础知识、ALEC算法3.学习深度学习部分基础知识2.下周计划：1.java代码Day65-702.继续学习深度学习（梯度下降、反向传播等
Bobbyeyy·2023-07-26 02:48

逻辑回归

损失函数梯度下降
从0到1024·2023-07-26 01:09

机器学习&&深度学习——softmax回归（上）

，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——线性回归的简洁实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算小批量样本的矢量化回归可以用来预测多少的问题
布布要成为最负责的男人·2023-07-25 18:06

梯度下降优化算法Momentum

一.基本原理1.1引入Momentum算法在原有的梯度下降法中引入了动量，从物理学上看，引入动量比起普通梯度下降法主要能够增加两个优点。
tangzl7·2023-07-25 17:20

深度学习常用优化器总结，具详细（SGD,Momentum,AdaGrad,Rmsprop,Adam,Adamw）

目录前言SGD：随机梯度下降BGD：批量梯度下降MBGD：小批量梯度下降MomentumAdaGradRMSpropAdam:AdaptiveMomentEstimationAdamW参考文章前言优化器的本质是使用不同的策略进行参数更新
Hilbob·2023-07-25 17:13
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