微分梯度第10页

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

机器学习_集成学习之Boosting(提升较弱的模型，以降低弱模型的偏差)

文章目录介绍AdaBoost算法梯度提升算法(GBDT)极端梯度提升(XGBoost)Bagging算法与Boosting算法的不同之处介绍Boosting的意思就是提升，这是一种通过训练弱学习模型的“

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:54

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

激活函数的导数神经网络的梯度下降法（选修）直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络：第

倏然希然_·2024-01-29 08:48

[足式机器人]Part3 机构运动学与动力学分析与建模 Ch01-1 刚体系统的运动学约束

《高等机构学》-白师贤《高等空间机构学》-黄真《机构运动微分几何学分析与综合》-王德

LiongLoure·2024-01-29 08:43

从爷爷和外公的身体状况看出来区别了

我和表姐两个人几乎以抬的方式才让他顺利坐电梯，有一定梯度的地方，对于爷爷真是难上加难。

小闪在这里·2024-01-29 05:01

PyTorch学习---2.自动求梯度

自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念：方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。偏导数：是多个数（每元有一个）；是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数，因此二元函数就有两个偏导数。

与世无争小菜鸡·2024-01-29 05:53

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵

kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

机器学习：梯度下降法

LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归，梯度下降法求解模型系数

捕捉一只Diu·2024-01-29 05:17

深度强化学习_AlphaGo 王树森课程笔记

AlphaGo一、游戏规则二、设计思路三、Training1.策略网络1.1State(ofAlphaGoZero)1.2PolicyNetwork1.3BehaviorCloning1.4策略梯度2.

淀粉爱好者·2024-01-29 03:53

深度强化学习之策略学习-王树森课程笔记

Policy-basedlearning二、PolicyNetwork三、Policy-BasedReinforcementLearning（策略学习）1.用神经网络近似状态价值函数VπV_{\pi}Vπ2.策略学习的主要思想3.策略梯度算法

淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

Over-the-Air Deep Learning Based Radio Signal Classification

同时，本文还提出一种利用高阶矩和梯度提升树分类器的基线方法，并在一系列的配置和信道衰减条件下对比了这两种算法的性能。

2e07917c964c·2024-01-29 01:47

有趣的数学了解TensorFlow的自动微分的实现

一、简述这里主要介绍了TensorFlow的自动微分（autodiff）功能如何工作，以及与其他解决方案的比较。

坐望云起·2024-01-28 22:21

梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)

https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c学习率学习率lr(learningrate),梯度下降算法中迭代步长

17420·2024-01-28 21:04

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时，可能需要根据情况调整学习率（learningrate）这个在梯度下降中的重要参数

robin_ze·2024-01-28 21:32

学习速率 learning rate

学习速率的选取策略运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率ααα：如果学习速率太小，则会使收敛过慢。

羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

线性回归：1.假设模型线性模型和线性关系是不同的，线性关系一定是线性模型，而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才，只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

写给老师的三行情诗

图片发自App1.语文老师写过无数句子却永远也写不出你最美的样子图片发自App2.数学老师我将对你的爱写进每一个微分里然后积起来，直到无法收敛图片发自App3.外语教师学了这么语言却不能和你说出深藏在心里最想和你说的话图片发自

张培仙·2024-01-28 17:07

中国诗词大会，我来啦 - 草稿

游戏中的诗词量大，难度有梯度。游戏的设置模拟科举考试模式进行，很好玩。建议在群里的老师们空都可以来参加一下，带上孩子，让他们一起体会中国诗词大会的魅力。关注公众号即可参加，还有奖品哦！

凤之子·2024-01-28 13:24

AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。

LabVIEW_Python·2024-01-28 13:37

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法：最优化方法，即寻找函数极值点的数值方法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

图像处理常用算法介绍

Scale-Invariantfeaturetransform)特征重点是了解DOG(DifferenceofGaussian)高斯差分图像是如何生成的，以及求取关键点，求取关键点的主方向，并以此主方向来做坐标系，梯度方向和梯度幅值按新的坐标系进行计算

竹叶青lvye·2024-01-28 12:52

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

【机器学习】强化学习（八）-深度确定性策略梯度（DDPG）算法及LunarLanderContinuous-v2环境训练示例...

DDPG算法描述如下：GPT-4TurboCopilotGPT-4DDPG算法伪代码：深度确定性策略梯度（DDPG）算法，用于训练一个智能体解决OpenAIGym中的LunarLanderContinuous-v2

十年一梦实验室·2024-01-28 09:53

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

大模型｜基础——长短时记忆网络

文章目录LSTM遗忘门输入门整合信息特点实现神经单元的内部计算门控控制——可以动态选择信息在大数据量的情况下，可有效缓解梯度LSTM遗忘门遗忘门，是否进行遗忘。

晓源Galois·2024-01-28 09:51

特征点匹配 harris

如果窗口内的灰度值（在梯度图上）都有较大的变化，那么这个窗口所在区域就存在角点。

潇洒哥611·2024-01-28 09:17

PyTorch 之 nn.Parameter

通过将张量包装成nn.Parameter，你可以告诉PyTorch这是一个模型参数，从而在训练时自动进行梯度计算和优化。使用方法：首先，你需要导入相应的模块：importtorc

JNU freshman·2024-01-28 08:26

【Matlab】系统的响应分析

一、内容设系统的微分方程为：激励为：起始状态条件为：、可求得零输入响应：零状态响应：完全响应：冲激响应：阶跃响应：二、原理使用拉普拉斯变换求解微分方程即可得到零状态响应、零输入响应、完全响应、冲激响应、

翻过月亮.·2024-01-28 06:53

【现代控制系统】从状态方程导出微分方程

从状态方程导出微分方程2023年6月20日1.基本方法状态空间表达式：x˙(t)=Ax(t)+Bu(t)y(t)=Cx(t)+Du(t)\begin{aligned}&\dot{x}(t)={A}{x}

你哥同学·2024-01-28 06:09

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

通过自动微分机制，来让神

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

线性代数----------学习记录

线性代数发展历程（1）线性方程组：例如二元一次方程组；（2）行列式：determinant,克莱默，莱布尼兹；（3）矩阵：方程个数与未知数的个数可以不相等；（4）线性空间，线性映射：微分方程&积分方程（

阑梦清川·2024-01-28 01:00

我的隐私计算学习——联邦学习（4）

（六）横向联邦学习—梯度更新聚合云端数据中心的分布式机器学习可以有成百上千的节点，对比横向联邦学习有一定的借鉴意义，都存在着节点更新的同步与异步的问题，节点梯度更新之后的问题、节点掉线的问题、数据的NonIID

Atara8088·2024-01-28 00:54

【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

神经网络-常用激活函数

这是一个S型曲线，容易理解和使用，但是有缺陷：1）消失的梯度问题，2）输出不是以0为中心的，它会让梯度更新在不同的方向上走太远，输出范围在（0，1），这使优化更困难，3）Sigmoids易饱和杀死梯度，

想跳舞的兔子·2024-01-27 20:53

Java 20年

Java没有明显的用途，但后来以某种方式获得了发展，就像陡峭的下降梯度上的蒸汽火车一样。首先吸引我使用该语言的实际上是小应用程序。在这些“新的和所有流行的”网页之一中嵌入分

dnc8371·2024-01-27 19:35

20年java面试_Java 20年

Java没有明显的用途，但后来以某种方式获得了发展，就像陡峭的向下梯度上的蒸汽火车一样。首先吸引我使用该语言的实际上是小应用程序。在这些“新的和所有流行的

cunhu2961·2024-01-27 19:04

Datawhale 组队学习之大模型理论基础 Task7 分布式训练

8.2.1数据并行数据并行，需要对各个设备上的梯度进行AllReduce，以确保各个

AIzealot无·2024-01-27 19:00

潜心研读教材

一、教材的编写思路1.双线并进教材围绕人文主题和语文要素双线组织单元，除了加强不同年段、不同册次之间的纵向联系，体现由易到难、由浅入深的发展梯度，教材还着力加强单元内部的横向联系，使各板块内容形成合力，

寒烟冷月·2024-01-27 19:54

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

笔记：伯格斯方程

伯格斯方程(Burgersequation)是一个模拟冲击波的传播和反射的非线性偏微分方程。求解不粘：粘性别人的程序

piupiu33·2024-01-27 16:12

机器学习（13）——adaboost

下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

言谈举止微分享：

“信心是错失恐惧症的最好解药，那种一种‘无论做何选择，都有信心过好自己’的感觉。”——《错失恐惧》世界那么大，风景是看不完的，路也是走不完的。弱水三千，只取一瓢，是一种笃定，更是一种智慧。人生一世，正是因为有了无数的错过，才凸显出你所拥有的东西的珍贵。早安~#言谈举止##礼仪培训师##礼仪培训##商务礼仪#

翟夏妍形象礼仪培训师·2024-01-27 15:23

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

常微分-----一阶非线性微分方程

一阶非线性微分方程可分方程(SeparableEquation)可分方程一般都有如下形式x′(t)=h(t)g(x)x'(t)=h(t)g(x)x′(t)=h(t)g(x)且有h(t)是连续的，g(x)

江江江江江江江江江·2024-01-27 11:37

【python】自动微分的一个例子

一、例子importtorchx=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)y=2*torch.dot(x,x)print(y)y.backward()x.grad==4*xprint(x.grad)二、解读1.importtorch这一行导入了PyTorch库。PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。2.x=torch.a

尘中928·2024-01-27 11:23

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

新书速览|小学生C++创意编程（视频教学版）

书中的案例难度梯度设计合理，既能够满足孩子的挑战欲，

全栈开发圈·2024-01-27 09:47

SIFT特征提取及其opencv实现

通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。关键点定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。

小方爱自律·2024-01-27 07:29

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