小批量梯度下降

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

【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

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·2024-01-24 06:26

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·2024-01-24 04:10

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·2024-01-24 01:01

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·2024-01-23 10:44

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·2024-01-23 07:40

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·2024-01-23 06:27

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·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

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·2024-01-22 12:23

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--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--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·2024-01-22 10:11

【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_·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·2024-01-21 17:42

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

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

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·2024-01-21 06:15

【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·2024-01-21 06:45

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
JerryC1999·2024-01-20 22:17

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·2024-01-20 17:54

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·2024-01-20 11:34

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·2024-01-20 06:56

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

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·2024-01-19 08:36

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·2024-01-19 05:33

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·2024-01-19 00:56

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·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·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·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·2024-01-18 15:44

Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

文章目录批标准化：缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练GoogleNetv2全文翻译论文结构摘要1引言2减少内部协变量偏移（ICS）3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均
源代码•宸·2024-01-18 10:22

深度学习记录--归—化输入特征

normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整，梯度下降的迭代次数减少
蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

【机器学习300问】9、梯度下降是用来干嘛的？

其实我首先得知道梯度下降是什么，也就它的定义。其次我得了解它具体用在什么地方，也就是使用场景。最后才是这个问题，梯度下降有什么用？怎么用？所以我按照这个思路给大家讲讲我自己是怎么理解梯度下降的。
小oo呆·2024-01-18 08:37

【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响？

先来复习一下梯度下降算法，在每次迭代过程中，算法计算目标函数关于当前参数值的梯度（即函数在该点的斜率或方向导数向量），然后沿着梯度的反方向移动一定的步长。更新规则可以表示为：其中：θ表示模型参数。
小oo呆·2024-01-18 07:12

批量归一化和层归一化

如果将输入序列的每一维数值进行归一化，使其在一定范围之内，比如000和111之间，可以加快基于梯度下降的学习的收敛速度原因：梯度下降以相同的学习率对每一维进行最小化，如果取值范围差异很大，学习就很难在各个维度上同时收敛
bulingg·2024-01-18 04:51

优化算法，理解指数加权平均

在做mini-batch梯度下降的时候，梯度的表现是这样的，image.png。如果通过指数加权平均使得梯度计算的时候更加平滑，但是整体趋势还是往函数收敛的方向走。运行效率就会增加。
lanughing·2024-01-18 03:55

CMA-ES 算法初探

1进化算法在学习最优模型参数的时候，梯度下降并不是唯一的选择。在我们不知道目标函数的精确解析或者不能直接计算梯度的情况下，进化算法是有效的。
UQI-LIUWJ·2024-01-18 02:47

最优化 | 一维搜索与方程求根 | C++实现

文章目录参考资料前言1.二分法求根1.1[a,b]区间二分法求根1.1.1原理1.1.2C++实现1.2区间右侧无穷的二分法求根1.3求含根区间2.牛顿法求根2.1原理2.2c++实现3.梯度下降法求根
CHH3213·2024-01-17 19:47

最优化 | 无约束优化方法 | C++实现

文章目录参考资料1.前言2.梯度下降法2.1原理2.2c++实现2.3共轭梯度法3.牛顿法3.1原理3.2c++实现4.模拟退火算法4.1原理4.2c++实现5.遗传算法参考资料https://blog.csdn.net
CHH3213·2024-01-17 19:17

自适应动量因子梯度下降BP神经网络的人口预测

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载：bp数据人口预测.rar，（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88746563效果图结果分析摘要本文总结B
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-17 19:15

梯度下降算法

目录回顾优化问题梯度下降算法梯度计算代码损失曲线图随机梯度下降（StochasticGradientDescent）代码比较思考：回顾对于一个学习系统来说，我们需要找到最适合数据的模型，模型有很多，需要不断尝试
chairon·2024-01-17 14:25

数学建模常见算法的通俗理解（更新中）

1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络（正向流通反向反馈，调整系数，预测结果）2.1粗浅理解2.2算法过程2.2.1划分数据集2.2.2前向传播及反向调整系数（利用梯度下降法
菜只因C·2024-01-17 09:19

实现特征缩放/归一化和标准化

什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候，需要保证特征具有相近的尺度，这有助于梯度下降算法更快的收敛。
泛酸的桂花酒·2024-01-17 09:31

深度学习基础知识整理

这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化
Do1phln·2024-01-17 07:01

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：
惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

现在来说江诗丹顿纵横四海高仿哪个厂最好

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·2024-01-16 23:12
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