微分梯度

c# 实现PID参数调节

PID参数调节是控制系统设计中非常关键的步骤，它涉及到比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分的参数整定。
wangyue4·2024-01-10 19:39

代数几何（一）

背景凯莱和克莱因的工作连接了非欧几何、黎曼微分几何和射影几何，代数方法广泛应用于射影几何后，人们开始寻求几何图形有哪些性质与坐标表示无关，这个问题也促成了对代数不变量的研究。
现在开始发呆·2024-01-10 17:37

为什么说葡萄酒的知识博大精深？

您可以引入加号和减号来修改这些基本梯度。葡萄酒的香味和口味是一回事，当我们认为在品尝覆盆子的味道时，我们实际上只是闻到了覆盆子的味道。人类只尝甜味、咸味、苦味、酸味和鲜味。虽然这只
zuifeiyan·2024-01-10 16:53

详解双闭环控制算法（理论篇）

内环控制器主要负责对系统的实际输出进行监控和调节，以保证系统的响应速度快、精度高，通常采用比例、积分、微分控制算法，并且优化选择合适的参数。
最后一个bug·2024-01-10 15:32

数学建模之机理分析

（3）利用机理分析方法所建立的模型有：代数方程、函数方程、微分方程、积分方程和一般的
Nothing to Lose-YL·2024-01-10 12:14

高等数学第七版总结（同济大学版）

目录导数公式基本积分表一些初等函数两个重要极限三角函数公式诱导公式和差化角公式和差化积公式倍角公式半角公式正弦定理余弦定理反三角函数性质高阶导数公式——莱布尼兹（Leibniz）公式中值定理与导数应用曲率定积分的近似计算定积分应用相关公式空间解析几何和向量代数多元函数微分法及应用微分法在几何上的应用方向导数与梯度多元函数的极值及其求法重积分及其应用柱面坐标和球面坐标曲线积分与曲面积分曲线积分曲面积
是yu不是jin·2024-01-10 12:10

一回生二回熟--原创日记第90篇

为了响应自己，2018输出的主题，我自愿报名参加了一次精油分享，对我来说走出这一步，非常不容易，一直以来，我都非常的排斥微分享。
jessica258130·2024-01-10 11:29

深度学习与Pytorch实战（二） 预测房价--线性回归

PyTorch实例：线性回归我们将实现一个线性回归模型，并用梯度下降算法求解该模型，从而给出预测曲线。
volcanical·2024-01-10 10:33

使用Scikit Learn 进行识别手写数字

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学习(三
i阿极·2024-01-10 10:59

1.4.1机器学习——梯度下降+α学习率大小判定

1.4.1梯度下降4.1、梯度下降的概念※【总结一句话】：系统通过自动的调节参数w和b的值，得到最小的损失函数值J。如下：是梯度下降的概念图。
帅翰GG·2024-01-10 10:24

2.2.3机器学习—— 判定梯度下降是否收敛 + α学习率的选择

2.2.3判定梯度下降是否收敛+α学习率的选择2.1、判定梯度下降是否收敛有两种方法，如下图：方法一：如图，随着迭代次数的增加，J(W,b)损失函数不断下降当iterations=300之后，下降的就不太明显了
帅翰GG·2024-01-10 10:24

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。
孤嶋·2024-01-10 08:08

计算共形几何-代数拓扑

计算共形几何是丘成桐先生和顾险峰教授共同创立的跨领域学科，完美的融合现代几何拓扑理论与计算机科学，将代数拓扑、微分拓扑、曲面微分几何、黎曼面理论、最优传输理论的基本概念、关键定理和思想方法推广到离散情形
深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:15

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记 - Ch02动态系统建模与分析

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-Ch02动态系统建模与分析1.课程介绍2.电路系统建模、基尔霍夫定律3.流体系统建模4.拉普拉斯变换（Laplace）传递函数、微分方程
LiongLoure·2024-01-10 07:26

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

李沐之数值稳定性+模型初始化和激活函数

目录1.数值稳定性1.1梯度爆炸1.2梯度消失2.模型初始化和激活函数2.1让训练更加稳定3.补充一点导数知识：1.数值稳定性层记为t,这里的y不是预测，还包括了损失函数，y是优化函数，不是预测的结果y
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

绿色是似然函数，近似高斯分布，橙色是损失函数的梯度。L2损失函数的意义：当靠近原点的时候，梯度就
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53

梯度下降和反向传播：能改

一、背景1.问题通过顶点坐标公式，求解出抛物线最低点的w坐标，得到了让误差代价最小的w。同样的，也通过算数说明了这种一步到位求解的方式固然是好，但是在输入特征过多、样本数量过大的时候，却非常消耗计算资源。2.思考抛物线最低点的寻找过程，其实不必一步到位，大可以采用一点点挪动的方式。通过在代价函数e与神经元的权重w图像上挪动w过程中发现，在最低点左侧，需要不断将w调大，在最低点右边，需要不断把w调小
一米阳光_Angel·2024-01-10 06:35

AI量化策略 篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests）梯度提升决策树
李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法scikit-learn中的随机梯度下降法小批量梯度下降法梯度下降法梯度下降法，不是一个机器学习算法（既不是再做监督学习
Debroon·2024-01-10 03:23

凸优化 3：最优化方法

凸优化3：最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP
Debroon·2024-01-10 03:21

PID各种算法的基本优缺点

微分时间过大，微分控制作用过强，容易产生振荡。在这里的时间系统，一般指的是采样的时间，也就是PID控制的周期。在无人机当中一般采用10ms控制一次。
ST小智·2024-01-10 03:46

分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KV cache

难得一遇的好文，转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/624740065，先做个简单总结：训练时的参数量由以下模型参数、前向的中间激活、后向的梯度、优化器参数组成：模型参数假设
taoqick·2024-01-10 03:13

论文阅读：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

用启发式的方法来解决Linearscalinglearningrate增大batch-size之后，梯度的期望不变，但是方差
涂山容容·2024-01-10 01:26

模型创建与nn.Module

nn.Parameter是一种特殊的张量，它被自动注册为模型的参数，可以进行梯度计算和优化。parameters属性是一个可迭代对象，可以通过遍历它来访问模型的所有参数。modu
-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

“北大扫地僧”韦东亦爆火，天才背后是父母怎样的教育理念？

韦东奕，现任北京大学助理教授，北京大学数学科学学院微分方程教研室研究员。2008年7月21日，参加第4
六青小主·2024-01-09 23:10

Sobel算子

图像梯度–Sobel算子dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize)src:：表示图片的路径ddepth：表示图像的深度，一般取值为-1dx和dy分别表示水平和竖直方向，一般水平方向为
易水潇潇666·2024-01-09 23:53

HOG特征人体检测

1.引言HOG（HistogramofOrientedGradient），即方向梯度直方图。它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。
lingllllove·2024-01-09 23:23

opencv入门到精通——图像梯度

目录目标理论1.Sobel和Scharr算子2.Laplacian算子代码一个重要事项目标在本章中，我们将学习：查找图像梯度，边缘等我们将看到以下函数：cv.Sobel()，cv.Scharr()，cv.Laplacian
陈子迩·2024-01-09 23:21

【ITK库学习】使用itk库进行图像分割（三）：分水岭分割算法

itkMorphologicalWatershedImageFilter形态学分水岭滤波器3、itkIsolatedWatershedImageFilter岛屿分水岭滤波器1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器分水岭分割对图像特征基于梯度下降法和沿区域边界分析弱点将像素进行分类
leafpipi·2024-01-09 23:51

矩阵特征值解决微分方程问题【2】

目录一.特征值与特征向量介绍1.1介绍1.2小结二.特征值求解微分方程2.1常微分方程2.2其他应用三.总结一.特征值与特征向量介绍本文章需要用到的基础理论：奇异矩阵的行列式为01.1介绍已知：如果已知特征值
唠嗑！·2024-01-09 18:34

利用矩阵特征值解决微分方程【1】

目录一.特征值介绍二.单变量常微分方程三.利用矩阵解决微分方程问题四.小结4.1矩阵论4.2特征值与特征向量内涵4.3应用一.特征值介绍线性代数有两大基础问题：如果A为对角阵的话，那么问题就很好解决。
唠嗑！·2024-01-09 18:34

【YOLO系列】 YOLOv4之Mish函数

ReLU与Mish相比，Mish的梯度更平滑，有助于更好
江湖小张·2024-01-09 17:57

基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取二

基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取二在实现多级CIC滤波器前我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理。CIC滤波器在通信信号处理中有着重要的应用。
OpenS_Lee·2024-01-09 17:33

梯度下降 梯度消失 梯度爆炸 通俗易懂讲解对比

梯度下降、梯度消失和梯度爆炸都是深度学习中的重要概念，它们与神经网络的训练过程密切相关。下面我会尽量用通俗易懂的方式来解释这三个概念，并进行对比。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

机器学模型 预训练模型 为什么要使用预训练模型呢？

这通常通过定义一个损失函数来衡量模型预测与真实目标之间的差距，并使用优化算法（如梯度下降）来调整模型参数，以最小化这个差距。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

梯度、散度、旋度

目录梯度Gradient——Scalar->Vector散度Divergence——Vector->Scalar旋度Curl——Vector->Vector梯度Gradient——Scalar->Vector
挨代码·2024-01-09 13:31

言谈举止微分享：

武志红在《和另一个自己谈谈心》里，说过：“在关系中能做自己的程度，也就是这个关系对你的滋养程度。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·2024-01-09 10:14

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降 】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新
jcfszxc·2024-01-09 09:49

卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现

我们仍然按照这个步骤开始我们的模型的训练准备一个可迭代的数据集定义一个神经网络将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数imp
霜溪·2024-01-09 09:10

【python】神经网络

构建神经网络的典型流程1.定义一个拥有可学习参数的神经网络2.遍历训练数据集3.处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定的规则更新网络的权重卷积神经网络（pytorch
岩塘·2024-01-09 08:43

《高等数学》第六版 上册 - 目录

第三节函数的极限第四节无穷小与无穷大第五节极限运算法则第六节极限存在的准则两个重要极限第七节无穷小的比较第八节函数的连续性与间断点第九节连续函数的运算与初等函数的连续性第十节闭区间上连续函数的性质第二章导数与微分第一节导数概念第二节函数的求导法则第三节高阶导数第四节隐函数及由参数方程所确定的函数的导数相关变化率第五节函数
廖马儿·2024-01-09 08:39

探索PyTorch优化和剪枝技术相关的api函数

torch.nn子模块Utilities解析clip_grad_norm_torch.nn.utils.clip_grad_norm_是PyTorch深度学习框架中的一个函数，它主要用于控制神经网络训练过程中的梯度爆炸问题
E寻数据·2024-01-09 07:06

MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人

训练DDPG智能体控制飞行器飞行机器人模型创建集成模型动作与观察创建环境接口重置函数创建DDPG智能体训练智能体DDPG智能体仿真本示例说明如何训练深度确定性策略梯度（DDPG）智能体，并为飞行机器人生成轨迹
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体

使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RLAgent块。
王莽v2·2024-01-09 01:16

ReLu函数中inplace参数的理解

例如：上面的代码中的意思v(x)进行relu之后赋值给x优点：节省内存缺点：进行梯度回归的时候传回失败，原来的变量被覆盖了，找不到原来的变量。
爱科研的瞌睡虫·2024-01-09 00:57

强化学习的数学原理学习笔记 - 策略梯度（Policy Gradient）

文章目录概览：RL方法分类策略梯度（PolicyGradient）BasicPolicyGradient目标函数1：平均状态值目标函数2：平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:24

立定跳远测验

立定跳远时，我先精准地站在起跳线上，两脚摆平，微微分开，身体向下蹲，使大腿与小腿之间形成大概九十度的角，上身微微向前倾，两手向后伸直。
君麟MIchael·2024-01-08 23:31

Canny算法原理和应用

Canny算法的原理使用高斯滤波器滤波使用Sobel滤波器滤波获得在x和y方向上的输出，在此基础上求出梯度的强度和梯度的角度edge为边缘强度，tan为梯度方向上图表示的是中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向
资料加载中·2024-01-08 20:43

积分的求法

1.第一类换元积分法（凑微分法）：用dt代替dx，积分消失加常数2.第二类换元积分法（用于开根号）：用sint,cost,tant代替x，其中tant可以用于secx的平方-1=tanx的平方3.倒代换
与rapper沉淀体育生抢妹妹的程序员·2024-01-08 19:44
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