小批量梯度下降第28页

LR算法

函数的推导是线性模型，取值空间为实数集；是预测为1的概率，则是预测为0的概率，概率的取值空间为[0,1]；令则损失函数的推导(MLE)则MLE：取log：最大化上面的式子，相当于最小化对上式取负号：即参数优化(梯度下降法

poteman·2023-06-24 02:24

强化学习：随机近似与随机梯度下降

meanestimation 通过前面的学习，我们知道可以通过很多采样来求期望。而求xˉ\barxxˉ的方法由两种，一是直接将采样数据相加再除以个数，但这样的方法运行效率较低。第二种方法是迭代式的计算，即来几个数据就算几个数据，具体计算如下：随机近似法：Robbins-Monro(RM) 假设我们现在需要求解方程：g(w)=0g(w)=0g(w)=0那么就有两种情况，一种是函数表达式我们知道，

~hello world~·2023-06-23 21:58

深度学习记录1（线性回归的实现）

同时，对于模型的优化采用随机梯度下降。

手把手教你学AI·2023-06-23 20:40

机器学习：基于Python实现人工神经网络训练过程

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

i阿极·2023-06-23 18:58

DARTS：基于梯度下降的经典网络搜索方法，开启端到端的网络搜索 | ICLR 2019

DARTS是很经典的NAS方法，它的出现打破了以往的离散的网络搜索模式，能够进行end-to-end的网络搜索。由于DARTS是基于梯度进行网络更新的，所以更新的方向比较准确，搜索时间相当于之前的方法有很大的提升，CIFAR-10的搜索仅需要4GPUdays。来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DARTS:DifferentiableArchitectureSearch论文地址：https://

·2023-06-23 16:59

优化器SGD、Adam和AdamW的区别和联系

优化器（未完）SGDSGDRAdamAdamW联系SGD随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。

帅帅帅.·2023-06-23 14:17

PyTorch基础之数据模块Dataset、DataLoader用法详解（附源码）

Dataset用来构造支持索引的数据集在训练时需要在全部样本中拿出小批量数据参与每次的训练，因此我们需要使用DataLoader，即DataLoader是用来在Dataset里取出一组数据(mini-batch

showswoller·2023-06-23 10:45

神经网络梯度消失

定义：梯度消失（VanishingGradients）在梯度下降中，随着算法反向的反馈，梯度会越来越小，最终没有变化，此时并没有收敛到比好的解，这就是梯度消失的问题。

zhangt766·2023-06-22 12:36

神经网络中关于梯度的问题

回归与梯度下降：回归(回归和分类)在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locallyweighted

秀秀的奇妙旅行·2023-06-22 12:06

神经网络中的梯度是什么,神经网络梯度公式推导

谢谢了Gradient是梯度的意思，BP神经网络训练的时候涉及到梯度下降法，表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数（步长）的关系。

wenangou·2023-06-22 12:05

神经网络：参数更新

2.原理：梯度下降法：参数更新通常使用梯度下降法，它基于损失函数的梯度信息来确定参数更新的方向和幅度。梯度表示

Make_magic·2023-06-22 11:02

神经网络：梯度计算

作用：梯度计算在计算机视觉中的作用主要有两个方面：模型优化：通过计算损失函数对模型参数的梯度，可以使用梯度下降等优化算法来更新模型参数，使模型逐步逼近最优解。

Make_magic·2023-06-22 11:30

都是被逼的... ，LM算法的具体实现python和C++代码

L-M方法全称Levenberg-Marquardt方法，是一种非线性最小二乘优化算法，它通过同时利用高斯牛顿方法和梯度下降方法来解决非线性最小二乘问题。

逃逸的卡路里·2023-06-22 11:05

[Java 高并发场景下的ConcurrentHashMap 数据操作 ]

因此，我们可以使用分治策略来将数据划分成多个小批量进行处理，以避免CPU资源的浪费我们使用了线程池和分治策略来优化

是汤圆丫·2023-06-22 10:31

如何用梯度下降法求解数学建模的拟合问题——以logistics增长问题为例

引言众所周知的是，在大学课程中一般只会教授一种拟合方法(也即参数估计方法)——最小二乘法。这是一种直接求解的方法，非常的有效，不仅是损失最小解，而且是最大似然解。只不过，有一个缺点，它只能解决线性方程参数问题，对于非线性曲线，就无能为力了。大部分情况下还是将其转换成线性问题，再使用最小二乘法。然而，并非所有的问题都能转换为线性问题，甚至并非所有目标建模公式的参数都能有解析解，其他学科如机器学习等学

Aerozeor·2023-06-22 09:44

【Batch_size 与梯度之间的关系】

在深度学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于更新模型参数以最小化损失函数。梯度是损失函数对于模型参数的偏导数，它表示了参数变化对于损失函数的影响方向和程度。

风等雨归期·2023-06-22 02:48

逻辑回归模型预测

给出逻辑回归的参数结构、初始化过程、损失函数（经验风险）设置，基于随机梯度下降和梯度下降的参数学习过程。数

早安不安·2023-06-21 20:06

算法概述-02

相同点就是：都用梯度下降来进行最优参数求解，得到模型。2.逻辑回归的原理：一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用

Diamond1995·2023-06-21 19:44

【MindSpore:跟着小Mi一起深度学习吧！】正则化

神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。向全局最小值的收敛过程较慢，容易掉入局部极小值的陷阱导致预测结果不好而产生测试数据过拟合等现象。

·2023-06-21 14:10

神经网络小结：训练的全过程

我们还需要学习一个小知识点——随机初始化随机初始化在神经网络中，我们大致的训练流程就是：通过前向传播得出当前θ\thetaθ下的假设结果，使用代价函数对比得到的假设结果和实际结果y，然后使用反向传播和梯度下降修正

NormalConfidence_Man·2023-06-21 07:10

【深度学习】3-4 神经网络的学习- 学习算法的实现

这里因为使用的数据是随机选择的minibatch数据，所以称为随机梯度下降法（sto

loyd3·2023-06-21 07:59

优化｜如何减小噪声和误差对梯度下降法的影响

在随机梯度下降以及无导数优化等情况下，目标移动方向受到噪声干扰，与实际下降方向往往会存在偏差。本文将分析噪声和下降偏差对于梯度下降法等算法的影响，并且介绍常用的改进方法。

运筹OR帷幄·2023-06-21 04:42

逻辑回归（Logistic Regression）二

目录一、代价函数二、梯度下降三、高级优化（AdvancedOptimization）四、多类别分类（MulticlassClassification）在分类问题中，如果我们有一组训练集，那么如何根据这个训练集来选择合适的参数

Patarw_Li·2023-06-20 18:41

1-简单回归问题

一.梯度下降（gradientdescent）1.预测函数这里有一组样本点，横纵坐标分别代表一组有因果关系的变量我们的任务是设计一个算法，让机器能够拟合这些数据，帮助我们算出参数w我们可以先随机选一条过原点的直线

卡__卡·2023-06-20 16:21

【机器学习】图像语义分割常用指标-HD95

一般dice小了，95HD就小了，因此大多数人使用diceloss作为梯度下降的loss。DSC(DiceSimilarityCofficient)用于度量两个集合的相似度，取值范围为

五阿哥爱跳舞·2023-06-20 11:42

【神经网络】梯度检测

在神经网络中，使用前向或者反向传播计算后，再使用梯度下降去寻找代价函数最小时θ\thetaθ的取值是一个可行的方法，但是它很容易出错：因为在这个算法中含有海量的细节，容易产生微小而又难以察觉的bug。

NormalConfidence_Man·2023-06-20 10:55

Python深度学习027：什么是梯度、梯度消失、梯度爆炸以及如何解决

在深度学习中，梯度尤其重要，因为我们通常使用梯度下降算法来更新神经网络的参数。此时，梯度被用于计算在给定损失函数和当前参数值下，

惊鸿若梦一书生·2023-06-20 07:33

机器学习-学习总结

线性回归和逻辑回归的联系和区别_逻辑回归和线性回归的区别_机器不学习我学习的博客-CSDN博客2.1.2线性回归和逻辑回归重要公式推导从这里开始看：飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区2.1.3梯度下降算法优化版本

lin_FS·2023-06-20 06:45

牛客网算法八股刷题系列(二)卷积函数、随机梯度下降、ReLU

牛客网算法八股刷题系列——卷积函数、随机梯度下降、ReLU题目描述正确答案：B\mathcalBB题目解析题目描述本节并不过多针对题目中的非线性，而更多关注随机梯度下降、卷积运算自身以及卷积运算与全连接运算在动机上的差异性

静静的喝酒·2023-06-19 18:54

【Matlab】LM迭代估计法

LM优化迭代算法时一种非线性优化算法，可以看作是梯度下降与高斯牛顿法的结合，综合了两者的优点。

龙猫略略略·2023-06-19 14:56

拼多多“爆炸式”增长背后揭开了采购行业的谜团

采购小批量、多品种成为难点。为什么拼多多在电商行业打出一片天下，为什么它能够与淘宝、京东所抗衡？关于成本以生鲜为例，拼多多所推出的农产品是从原产地

SPC采购人俱乐部·2023-06-19 10:31

Group Norm，Batch Norm，Layer Norm

BN和LN适用于小批量的数据，因为它们在进行归一化时会用到小批量数据的均值和方差，但是GN对于较小的batc

沃洛德.辛肯·2023-06-19 08:08

【人工智能】— 逻辑回归分类、对数几率、决策边界、似然估计、梯度下降

【人工智能】—逻辑回归分类、对数几率、决策边界、似然估计、梯度下降逻辑回归分类LogisticRegressionClassificationLogisticRegression:LogOddsLogisticRegression

之墨_·2023-06-19 06:23

【人工智能】— 神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

【人工智能】—神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播和反向传播都是神经网络训练中常用的重要算法。

之墨_·2023-06-19 06:23

OpenCV4中DIS光流算法与应用

相对于FB光流基于多项式实现光流移动估算，DIS光流采用反向搜索与梯度下降

小白学视觉·2023-06-19 03:45

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录1.逻辑回归简介1.1分类和回归1.2逻辑回归2.逻辑回归原理2.1构造预测函数2.2构造损失函数J2.3梯度下降法求J(θ)的最小值3.逻辑回归特点4.逻辑回归的应用场景5.逻辑回归的Python

crossoverpptx·2023-06-18 13:49

从一条曲线谈损失函数优化方法

我们将在这篇文章中讨论以下算法：随机梯度下降法（批

城市中迷途小书童·2023-06-18 05:07

pytorch神经网络及训练(一)

pytorch神经网络及训练（一）随机梯度下降算法随机梯度下降算法（SGD）是对梯度下降算法的一种改进。直观上SG的方法可能效率上更优。

程序小旭·2023-06-18 01:32

浅层神经网络

目录1、神经网络表示2、计算神经网络的输出3、多个样本的向量化4、激活函数5、激活函数的导数6、神经网络的梯度下降法1、神经网络表示输入层：有输入特征1、2、3隐藏层：四个结点，表示你无法在训练集中看到他们

Q渡劫·2023-06-17 21:18

二、线性神经网络

文章目录前言一、线性回归1.线性回归的基本元素1.1线性模型1.2损失函数1.3解析解1.4梯度下降1.5用模型进行预测2.正态分布与平方损失3.从线性回归到深度网络二、线性回归的代码实现1.生成数据集

穆_清·2023-06-17 17:42

常见优化器详解

优化器目前有两种主流优化器：随机梯度下降系（StochasticGradientDescent,SGD）和Adam系。

zkccpro·2023-06-17 11:13

机器学习与数据挖掘的学习路线图

siiiso/blog/810554正式学习之前，你所需要的预备知识（主要是数学）应该包括：微积分（偏导数、梯度等等）、概率论与数理统计（例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等）、最优化方法（比如梯度下降

thousand_·2023-06-17 04:36

深度学习入门笔记1--梯度下降之--为什么是负方向--为什么局部下降最快的是负梯度方向

本节目标理解梯度下降的原理，主要围绕以下几个问题展开：梯度下降法的用途？什么是梯度？为什么是负的梯度为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向。

闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:58

深度学习入门笔记2-从零开始实现线性回归

在这一节中，(我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器)。

闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:52

吴恩达471机器学习入门课程1第3周——逻辑回归

文章目录LogisticRegression1、导包2、逻辑回归2.1、问题描述2.2、加载数据集数据可视化2.3、sigmodfunction2.4逻辑回归的代价函数2.5逻辑回归的梯度2.6使用梯度下降学习参数测试可视化

贰拾肆画生·2023-06-16 20:03

优化算法

Mini-batch梯度下降如果训练集较小，直接使用batch梯度下降法，样本集较小就没必要使用mini-batch梯度下降法，你可以快速处理整个训练集，所以使用batch梯度下降法也很好，这里的少是说小于

zhanderson·2023-06-16 11:11

深度学习讲稿(21)

4.3.1改进冷热法--梯度下降法冷热法每次更新权重都要重新算一次，而且每次更新的权重改变虽然有一定的伸缩，但实际上更新权重完全没有依据，就是靠左右碰撞试错来搜索更新的路径。

山岳之心·2023-06-16 08:31

Pytorch学习笔记#1：拟合函数/梯度下降

手动梯度下降拟合函数我们用三次函数去拟合任意函数。

河南老♂乡唐可可·2023-06-16 04:05

基于jupyter的逻辑回归练习

文章目录练习2：逻辑回归介绍1Logistic回归1.1数据可视化1.2实现1.2.1Sigmoid函数1.2.2代价函数和梯度1.2.2.1代价函数1.2.2.2梯度下降1.2.3寻找最优参数1.2.4

Fu-yu·2023-06-15 22:09

机器学习基础-2

第2周文章目录第2周@[toc]四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.3梯度下降法实践1-特征缩放4.4梯度下降法实践

qq_1041357701·2023-06-15 22:58

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