小批量梯度下降第31页

「ML 实践篇」模型训练

找到一套适当的超参数等；更高效的执行错误调试、错误分析等；有助于理解、构建和训练神经网络等；训练方法线性回归模型闭式方程，直接计算出最拟合训练集的模型参数（使训练集上的成本函数最小化的模型参数）；迭代优化（GD、梯度下降

Aurelius-Shu·2023-04-16 10:39

d2l语言模型--生成小批量序列

对语言模型的数据集处理做以下汇总与总结目录1.k元语法1.1一元1.2二元1.3三元2.随机抽样2.1各bs之间随机2.2各bs之间连续3.封装1.k元语法1.1一元tokens=d2l.tokenize(d2l.read_time_machine())#因为每个⽂本⾏不⼀定是⼀个句⼦或⼀个段落，因此我们把所有⽂本⾏拼接到⼀起corpus=[tokenforlineintokensfortoken

我想吃鱼了，·2023-04-16 09:13

Python-梯度下降法实践

Python-梯度下降法实践一、前言二、梯度下降法1.简介2.关于线性回归梯度下降法实践求y=x^2+2*x+5的最小值(1)通过图像观察(2)通过描点观察(3)标注点(4)改变步长观察三、批量梯度下降算法

一抹light·2023-04-16 07:17

python——在1到100间搜索39

=goal://while循环找到目标数值39ifstart>goal:start-=1ifstart梯度下降法的随即搜索

Dilemma46·2023-04-16 05:30

深入理解神经网络：使用Python实现简单的前馈神经网络

我们将使用NumPy库来处理矩阵运算，并将逐步解释神经网络的各个组成部分，包括神经元、激活函数、前向传播、反向传播和梯度下降。

SYBH.·2023-04-16 05:37

SLAM面试笔记(3) - 视觉SLAM

目录1紧耦合、松耦合的区别（1）紧耦合和松耦合的区别（2）紧耦合和松耦合的分类（3）为什么要使用紧耦合2SIFT和SUFT的区别3视差与深度的关系4闭环检测常用方法5描述PnP算法6梯度下降法、牛顿法、

几度春风里·2023-04-16 03:01

ADMM——交替方向乘子法

它结合了两种经典优化方法：梯度下降法(gradientdescent)和拉格朗日乘子法(Lagrangianmultipliermethod)。ADMM算法ADMM考虑如

cnblogs.com/qizhou/·2023-04-15 16:50

百面机器学习--Hulu

算法7非监督学习算法与评估8强化学习（一），强化学习（二）9循环神经网络10LSTM11Seq2Seq12注意力机制13集成学习14如何对高斯分布进行采样15多层感知机与布尔函数16经典优化算法17随机梯度下降算法之经典变种

ouchaochao·2023-04-15 11:44

线性回归python实现详解（附公式推导）

目录1线性回归1.1简单线性回归1.2多元线性回归的正规方程解1.3使用梯度下降求解多元线性回归1.4sklearn中的线性回归模型1线性回归1.1简单线性回归在简单线性回归中，输入x只有一个特征，通过调整

von Libniz·2023-04-15 06:09

【机器学习(二)】线性回归之梯度下降法

文章目录专栏导读1、梯度下降法原理2、梯度下降法原理代码实现3、sklearn内置模块实现专栏导读✍作者简介：i阿极，CSDNPython领域新星创作者，专注于分享python领域知识。

i阿极·2023-04-15 03:07

梯度下降算法原理详解及MATLAB程序代码（最简单）

模型就是线性规划及线性规划的对偶理论，单纯形法以及它的实际应用：整数规划及其解法(分支定界法、割平面法匈牙利算法Q)，目标规划，非线性规划动态规划、决策分析等等。其它的一些优化算法。比如说一维搜索里面的黄金分割法、加步探索法、牛顿法、抛物线法等算法求函数的最优解。再后面还有无约束问题的最优化方法，约束问题的最优化方法这两个非常重要的内容。那么在无约束问题的优化算法中，最让人耳熟能详也可能是应用最广

爱趣无穷·2023-04-15 00:09

李宏毅机器学习（六）分类

对应课程视频有点小跳跃，因为课堂上2节视频是用游戏展示梯度下降找最低点示范，感觉没啥说的了常见的分类，如根据一个人的收入，储蓄，职业，年龄等判断是否给与贷款，（2分类）根据病人的各种检查指标，确定病人有哪种疾病

ca8519be679b·2023-04-15 00:10

EB-＞MB-＞PP EVT-＞DVT-＞PVT

工程手板->FOT样机->EB试产->MB试产->PP小批量试产->首次MP量产->非首次MP量产EBENGINEERINGBUILD指工程试产，MBMANUFACTUREBUILD指工艺试产PPPRODUCTIONPILOT

fitpolo·2023-04-14 23:35

BatchNormalization

标准化处理输入数据使各个特征的分布相近1.2批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中

zirubai·2023-04-14 20:21

Pytorch深度学习笔记（四）梯度向下模型

向岸看·2023-04-14 19:18

GPT-4 重磅论文：它是如何推理、计划和创造的？

当它的核心只是简单的算法组件--梯度下降和大规模变换器与极其大量的数据的结合时，它为什么会表现出如此普遍和灵活的智能？

碳链价值·2023-04-14 18:19

《动手学深度学习Pytorch版》Task7-优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶

梯度下降时，这种情况会使得不同参数收敛速度差异很大，不容易收敛。下图就是f(x)=0.1x12+2x22f(x)=0.1x_1^2+2x_2^2f(x)=0.1x12+2x22的梯度下降更新轨迹。可以

Tylor_ljh·2023-04-14 13:51

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化

TiAmo zhang·2023-04-14 13:19

机器学习：SVM、软间隔、随机梯度下降SVM线性算法

文章目录SVM目标函数SVM目标函数推导函数间隔：几何间隔：软间隔、松弛HingeLoss和软间隔随机梯度下降算法线性SVM的算法描述：线性SVM算法实现：SVM目标函数SVM目标函数推导函数间隔：几何间隔

萤火虫之暮·2023-04-14 10:10

机器学习中的数学——特征向量、矩阵对角化

特征值,特征向量;奇异值,奇异值分解概率论与统计随机事件;条件概率,全概率,贝叶斯概率;统计量,常见分布;基本原理最优化理论极限,导数;线性逼近,泰勒展开;凸函数,jensen不等式;最小二乘法;梯度,梯度下降矩阵和线性变换方阵能描述任意线性变换

mo95311·2023-04-14 10:00

神经网络基本知识

本讲目标学会神经网络计算过程，使用基于TF2原生代码搭建你的第一个神经网络训练模型当今人工智能主流方向----连接主义前向传播损失函数梯度下降学习率反向传播参数更新Tensorflow2常用函数人工智能三个学派行为主义

原上的小木屋·2023-04-14 09:47

神经网络中的参数初始化

当使用梯度下降法来进行优化网络参数时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率和泛化能力。参数初始化的方式通常有以下三种：（1）预训练初始化：不同的参数初始值会收敛到不同的局部最优解。

云隐雾匿·2023-04-14 08:50

神经网络优化中的学习率调整（下）

一、AdaGrad算法在标准的梯度下降法中，每个参数

云隐雾匿·2023-04-14 08:50

机器学习——特征缩放

会一点点补充的机器学习专栏：机器学习专栏文章目录特征缩放1、特征缩放作用2、特征缩放的四种方式3、sklearn实现特征缩放特征缩放1、特征缩放作用面对特征数量较多的时候，保证这些特征具有相近的尺度（无量纲化），可以使梯度下降法更快的收敛

Tao_RY·2023-04-14 06:14

简单二层神经网络介绍

假设有两个节点的两层的神经网络，只包含一个隐藏层和输出层，其参数如下： g[1]和个g[2]分别是两层的转换函数；梯度下降则其输入和损失函数如下：其梯度下降的过程类似于逻辑回归如下：向前传播神经网络向前传播的过程如下

YG_9013·2023-04-14 04:06

机器学习——Day1

文章目录0.什么是机器学习1.线性回归1.1最小二乘1.2梯度下降1.3梯度下降法-一元线性回归0.什么是机器学习机器学习（machinelearning）是目前信息技术中最激动人心的方向之一，通过学习机器学习我们可以深入了解人类的本质

破风小k·2023-04-13 23:55

一文速学数模-最优化算法(二)梯度下降算法一文详解+Python代码

目录前言一、梯度下降法简述二、梯度下降算法原理理解1.梯度2.梯度定义3.梯度下降4.损失函数(lossfunction)5.学习率(步长)三、梯度下降算法代码展示消失和爆炸梯度前言最近会不断更新深度学习系列文章

fanstuck·2023-04-11 21:18

python实战应用讲解-【numpy专题篇】常见问题解惑（四）（附python示例代码）

目录如何获得Python数组中一个元素的地址方法1：使用数据方法2：使用__array_interface__如何在Python中实现梯度下降以寻找局部最小值梯度下降的算法。

格图素书·2023-04-11 02:47

梯度下降详解

argmaxL(Θ)L:损失函数Θ:参数\Theta^*=argmax\quadL(\Theta)\quad\quadL:损失函数\quad\Theta:参数Θ∗=argmaxL(Θ)L:损失函数Θ:参数梯度下降的整个过程可以表示为

稀特饭·2023-04-11 00:21

吴恩达机器学习--线性回归

文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1梯度下降函数7.2最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化

Want595·2023-04-10 23:56

激活函数非零为中心的影响

最近在学邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》，学到激活函数这里后，邱老师写道：ReLU函数的输出是非零中心化的，给后一层的神经网络引入偏置偏移，会影响梯度下降的效率。

伯纳乌的小草·2023-04-10 23:52

机器学习笔记（5）

【李宏毅机器学习任务五】负责人：王佳旭课程设计人：王佳旭学习打卡内容：推导LR损失函数(1)学习LR梯度下降(2)利用代码描述梯度下降(选做)(3)Softmax原理(4)softmax损失函数(5)softmax

trying52·2023-04-10 19:53

算法设计与智能计算 || 专题五: 最优解搜索问题

最优解搜索问题文章目录最优解搜索问题1.牛顿迭代法1.1牛顿分搜索零点的原理1.2牛顿法搜索极值点原理2.梯度下降法2.1微分与梯度2.1.1一元函数与多元函数的微分2.1.2梯度2.3梯度下降法2.4

Mr_LeeCZ·2023-04-10 18:33

深度神经网络调参数技巧,神经网络参数调节方法

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同

小六oO·2023-04-10 17:07

机器学习梯度下降算法（二）

目录前言一、多项式回归二、多重回归三、随机梯度下降法总结前言前面讲到了梯度下降算法的由来，和具体的分析过程，下面进一步对之前的内容进行递进和细化。

Dr.sky_·2023-04-10 14:08

机器学习中的数学笔记：微分学与梯度下降法

机器学习中的数学笔记：微分学与梯度下降法1.简介:数学在机器学习中的应用2.微分学基本思想和方法2.1微分学的核心思想:函数逼近2.2微积分的基础语言:极限论2.2.1极限的表述方式2.2.2无穷小2.2.3

Laura_Wangzx·2023-04-10 14:04

微分学与梯度下降法

1.微分学的基本思想和方法1.1微分学的核心思想：函数逼近微分学的核心思想是用熟悉且简单的函数对复杂函数进行局部逼近。常用作逼近的简单函数包括：线性函数：函数的一阶导数多项式函数：泰勒级数1.2微积分的基础语言：极限论极限的表达方式：自然语言：当xxx趋向于aaa时，f(x)f(x)f(x)的极限是LLL。数学符号：lim⁡x→af(x)=L\lim\limits_{x\toa}f(x)=Lx→a

独影月下酌酒·2023-04-10 13:00

一文搞懂逻辑回归(LR)+极大似然估计+梯度下降 ___神经网络(过渡)

本文是自己的总结+理解，如有错误之处，还望指出。未经许可，不许转载。文章交流:[email protected]一、LogisticRegression#####简介Logistic回归，别名：逻辑回归，对数几率回归。主要应用场景:分类(叫回归但不是回归)1.从线性回归到LogisticRegression(LR)线性回归中我们学到使用数据用最小化均方误差去拟合一个函数来预测未知数据的值。最后得

Pastore_Zx·2023-04-10 08:34

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW1.梯度下降算法（优化器）1.1原理解释如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据

汀、人工智能·2023-04-10 04:30

【机器学习】P10 从头到尾实现一个线性回归案例

这里写自定义目录标题（1）导入数据（2）画出城市人口与利润图（3）计算损失值（4）计算梯度下降（5）开始训练（6）画出训练好的模型（7）做出预测（8）完整代码（1）导入数据问题引入：假设你是老板，要考虑在不同的城市开一家新店

脚踏实地的大梦想家·2023-04-10 01:10

训练时长经验

同时，较大的batchsize还会减少随机梯度下降算法的随机性，可能导致训练过程陷入局部最优解。Epoch：Epoch是指

沃洛德.辛肯·2023-04-09 23:53

【python实现】#搭建一个可以运行在不同优化器模式下的 3 层神经网络模型（网络层节点数目分别为：5,2,1），对“月亮”数据集进行分类。

将优化器设置为具有动量的梯度下降算法，可视化表示分类结果。将优化器设置为Adam算法，可视化分类结果。总结不同算法的分类准确度以及代价曲线的平滑度。

猫头不能躺·2023-04-09 19:39

白话梯度下降

Homework21.Generaten=2,000pointsuniformlyatrandominthetwo-dimensionalunitsquare.Whichpointdoyouexpectthecentroidtobe?答:因为有2000个点,所以质点应该是(0.5,0.5)2.Whatobjectivedoesthecentroidofthepointsoptimize?答:优化的

Yanring_·2023-04-09 19:13

虹科教您 | 浅谈现代GNSS模拟中的软件定义架构

使用固定式或分配式的硬件进行模拟：使用固定式或分配式的硬件进行模拟的方法一般仅适用于小批量生产的定制

虹科电子科技·2023-04-09 16:17

Optimizer和Scheduler

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、Ada

橡皮鸭小队长·2023-04-09 15:34

神经网络中的参数解读

1.Batch_Size(批尺寸)该参数主要用于批梯度下降算法(BatchGradientDescent)中，批梯度下降算法是每次迭代都遍历批中的所有样本，由批中的样本共同决定最优的方向，Batch_Size

IceMiao433·2023-04-09 15:34

PyTorch执行矩阵求导详细过程

本文目录一、数学形式1.矩阵求导2.非矩阵求导二、PyTorch三、执行代码本文用最小二乘法来简述PyTorch中的梯度下降具体执行过程之前已经推到过最小二乘法的矩阵求导过程：链接一、数学形式之前虽然知道矩阵求导是怎么来的

harry_tea·2023-04-09 09:41

多元线性回归之矩阵求导推导与python实现

梯度下降令H=Y−XWTH=Y-XW^TH=Y−XWTL=HTHL=H^THL=HTH这里涉及到了矩阵求导的知识，具体请查看矩阵求导代码实现i

一朝英雄拔剑起·2023-04-09 09:08

机器学习-猫狗识别（入门案例）

把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化各层权重W和偏置b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播（梯度下降

NewDay_·2023-04-09 08:45

请给一个Adam优化器算法代码

Adam是一种常用的梯度下降优化算法，它结合了动量法和RMSProp算法的优点，并且具有自适应学习率的优点。

滚菩提哦呢·2023-04-09 04:10

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