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小批量梯度下降
[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
ai
笔记
深度学习
python
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
深度学习
深度学习
【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
论文
代码学习
笔记
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
边缘计算
边缘计算
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
python
深度学习
人工智能
深度学习之反向传播
为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度,例如,其损失函数的梯度就是,我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度,继而进行使用
梯度下降
算法是参数(权重)更新
丘小羽
·
2024-01-27 14:50
pytorch
深度学习
人工智能
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
机器学习
人工智能
深度学习
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
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2024-01-26 17:59
李沐动手学深度学习
算法
回归
学习
增速下滑?毫米波雷达的「烦恼」
而在新车发布会的一个月前,赛恩领动宣布业内首条4D成像雷达全自动化产线正式落成并实现
小批量
交付,年产能预计达80
高工智能汽车
·
2024-01-26 17:17
自动驾驶
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
机器学习
机器学习
算法
人工智能
《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
速通机器学习
机器学习
分类
人工智能
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
机器学习算法
Python程序代码
深度学习
神经网络
人工智能
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
人工智能
python
测试
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
tensorflow
neo4j
人工智能
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
人工智能
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
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
加州房价
【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
机器学习
人工智能
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
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2024-01-24 06:26
python
pytorch
人工智能
python
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
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2024-01-24 04:10
机器学习
线性回归
算法
回归
机器学习
笔记
python
numpy
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
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2024-01-24 01:01
机器学习
机器学习
笔记
学习方法
聊聊现在江诗丹顿传承高仿表哪里有
但,“最
小批量
,最优质量,最高卖价”一直是江诗丹顿的经营战略。自1840年起,每只手表的生产图纸、记录、销售日期及机芯表壳编号等资料,都完整无缺地保留在公司的档案柜中。
九龙腕表
·
2024-01-23 16:04
目前市面上高仿江诗丹顿传承系列复刻表多少钱
但,“最
小批量
,最优质量,最高卖价”一直是江诗丹顿的经营战略。自1840年起,每只手表的生产图纸、记录、销售日期及机芯表壳编号等资料,都完整无缺地保留在公司的档案柜中。
九龙腕表
·
2024-01-23 13:40
【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
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2024-01-23 10:44
PyTorch简介
pytorch
人工智能
python
解密神经网络:深入探究传播机制与学习过程
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
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2024-01-23 07:40
python基础
神经网络
人工智能
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
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2024-01-23 06:27
深度学习
算法
人工智能
深度学习
零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归
增添更多特征后,我们引入一系列新的注释:n代表特征的数量为四维列向量支持多变量的假设h表示为:这个公式中有个n+1个参数和n个变量,为了使得公式能够简化一些,引入X0=1,则公式转化为:公式可以简化:5.2多变量
梯度下降
与单变量线性回
木舟笔记
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2024-01-23 04:32
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
数值计算方法
算法
机器学习
机器人
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
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2024-01-22 12:23
EE
机器学习
深度学习
自然语言处理
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
深度学习
学习
人工智能
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
深度学习
人工智能
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
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2024-01-22 10:11
深度学习记录
深度学习
人工智能
【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_
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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
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2024-01-21 17:42
深度学习
学习
笔记
深度学习
pytorch(二)
梯度下降
算法
文章目录优化问题
梯度下降
随机
梯度下降
在线性模型训练的时候,一开始并不知道w的最优值是什么,可以使用一个随机值来作为w的初始值,使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题
梯度下降
通俗的讲
@@老胡
·
2024-01-21 08:02
python
pytorch
算法
人工智能
机器学习_通过
梯度下降
找到最佳参数
文章目录训练机器要有正确的方向凸函数确保有最小损失点
梯度下降
的实现学习速率也很重要训练机器要有正确的方向所谓训练机器,也称拟合的过程,也就是确定模型内部参数的过程。
you_are_my_sunshine*
·
2024-01-21 06:17
机器学习
机器学习
人工智能
cs231n assignment1——SVM
CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化,减去均值(也可以再除以方差)svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失,用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机
梯度下降
法优化
柠檬山楂荷叶茶
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2024-01-21 06:15
cs231n
支持向量机
python
机器学习
【机器学习300问】13、学习率曲线有什么作用?
学习率是优化算法中的一个重要超参数,它决定了模型在
梯度下降
过程中权重更新的步伐大小。如果学习率设置得过高,可能会导致训练过程跳过最优解,甚至发散
小oo呆
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2024-01-21 06:45
【机器学习】
学习
机器学习
机器学习第十八周周报
机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的
梯度下降
五、m个样本的
梯度下降
六、总结摘要本周开始学习吴恩达的
梯度下降
法,
梯度下降
法在机器学习中常常用来优化损失函数
JerryC1999
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2024-01-20 22:17
机器学习
人工智能
Datawhale 强化学习笔记(二)马尔可夫过程,DQN 算法
文章目录参考马尔可夫过程DQN算法(DeepQ-Network)如何用神经网络来近似Q函数如何用
梯度下降
的方式更新网络参数强化学习vs深度学习提高训练稳定性的技巧经验回放目标网络代码实战DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQN
RessCris
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2024-01-20 17:54
强化学习
笔记
算法
大模型学习笔记06——模型训练
计算单向上下文embedding,一次生成一个tokenencoder-only(BERT):计算双向上下文embeddingencoder-decoder(T5):编码输入,解码输出2、优化算法随机
梯度下降
等风来随风飘
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2024-01-20 11:34
大模型读书笔记
学习
笔记
Pytorch学习 第二周Day 10-11: 损失函数和优化器
优化器探讨了随机
梯度下降
(SGD)、Adam、R
M.D
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2024-01-20 06:56
pytorch
学习
人工智能
tensorflow2
python
深度学习记录--mini-batch gradient descent
batchvsmini-batchgradientdescentbatch:段,块与传统的batch
梯度下降
不同,mini-batchgradientdescent将数据分成多个子集,分别进行处理,在数据量非常巨大的情况下
蹲家宅宅
·
2024-01-19 22:14
深度学习记录
深度学习
batch
人工智能
李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归
预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归(一)问题背景(二)网络架构(三)softmax运算(四)
小批量
样本的矢量化
丁希希哇
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2024-01-19 08:36
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
神经网络
回归
pytorch
学习率调整策略之Warmup以及代码实现
介绍在深度学习中,我们通常使用
梯度下降
等优化算法来训练模型,其中学习率是一个非常重要的超参数。
Wilson_Hank
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2024-01-19 05:33
人工智能
机器学习
自然语言处理
深度学习
人工智能
Kaggle知识点:训练神经网络的7个技巧
来源:Coggle数据科学神经网络模型使用随机
梯度下降
进行训练,模型权重使用反向传播算法进行更新。
Imagination官方博客
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2024-01-19 00:56
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
企业管理咨询之生产管理(干货分享)
特点:①多品种
小批量
成为企业的基本生产方式。②电子计算机成为生产管理的基本手段。③生产管理与其他管理的一体化。④在现代生产管理中人处于中心地位。(二)生产管理的作用:1、是企业战略实现的基本保证
XC新辰
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2024-01-18 22:02
零基础"机器学习"自学笔记|Note3:
梯度下降
法
03
梯度下降
3.1梯度下
木舟笔记
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2024-01-18 20:40
吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型
如果这里使用
梯度下降
法,不能保证能得到全局收敛的值,这个函数就是所谓的
Carey_Wu
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2024-01-18 16:26
线性回归+
小批量
梯度下降
算法
目录1.线性模型计算预测值:2.使用均方损失作为损失函数:3.基础优化算法:
梯度下降
4.训练数据:5.线性回归实现:6.线性回归总结:1.线性模型计算预测值:线性模型可以看做单层神经网络。
姓蔡小朋友
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2024-01-18 15:44
机器学习
算法
线性回归
回归
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