微分梯度

【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

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。
prinTao·2024-01-08 15:16

一元函数微分学——刷题（16

目录1.题目：2.解题思路和步骤：3.总结：小结：1.题目：2.解题思路和步骤：又是求解函数的n阶导数，但是这回不是偶函数和奇函数了，所以只能其他思路了；为了得到比较容易求导的形式，这里将这个式子分解为两个简单的式子：然后，对于幂函数的求导，是可以总结规律的：因此，将式子中的两个幂函数的多次求导就等于：3.总结：幂函数的求导，总结规律法小结：关注我给大家分享更多有趣的知识，以下是个人公众号，提供|
天玑y·2024-01-08 15:56

一元函数微分学——刷题（17

目录1.题目：2.解题思路和步骤：3.总结：小结：1.题目：2.解题思路和步骤：函数求多阶导数，又是非偶函数和奇函数，因此同样是掌握规律（注意在写尝试写出规律的时候要尽量化简为和原来式子相贴合）：3.总结：函数求多阶导数，规律法小结：关注我给大家分享更多有趣的知识，以下是个人公众号，提供||代码兼职||||代码问题求解||由于本号流量还不足以发表推广，搜我的公众号即可：
天玑y·2024-01-08 15:56

一元函数微分学——刷题（14

目录1.题目：2.解题思路和步骤：3.总结：小结：1.题目：2.解题思路和步骤：只要知道反函数求导等于原函数的导数的倒数，那就很好求解了，这不过要先处理好x和y的对应关系，知道要求的是y处x等于多少3.总结：反函数求导等于原函数的导数的倒数小结：关注我给大家分享更多有趣的知识，以下是个人公众号，提供||代码兼职||||代码问题求解||由于本号流量还不足以发表推广，搜我的公众号即可：
天玑y·2024-01-08 15:55

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

TDforactionvalues)BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降
Green Lv·2024-01-08 15:40

反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。
人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

反向传播和梯度下降-1

反向传播是梯度下降的一种，许多教科书中通常互换使用这两个术语。首先，让我们探讨一下梯度。本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。
人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

反向传播与梯度下降

反向传播和梯度下降是两个关键步骤，用于计算并更新这些参数。反向传播是一种计算梯度的方法，它基于链式法则来计算每个参数对网络误差的贡献。
人工智能教学实践·2024-01-08 14:17

李宏毅机器学习第一周_初识机器学习

利用Linearmodel二、定义更复杂的函数表达式三、ReLU函数四、Sigmoid函数与ReLU函数的对比三、反向传播(Backpropagation)一、反向传播的基本思想(正向计算-误差计算-梯度计算
Nyctophiliaa·2024-01-08 14:04

微分享【第22讲工具--如何做记录】

我们知道了记录这个工具，在时间管理训练当中的重要性，你是不是已经跃跃欲试了呢？如果还没有听上一讲内容的朋友，请先听21期，没有记录就没有发生。因为在学习工具之前，我们首先要明确意义。成人时间管理里面，有很多用手机记录时间的工具。但这些工具，并不适用于孩子，并不仅仅只是因为孩子没有智能手机这样的设备，还因为在亲子时间管理训练里，记录的方式远比成人系统灵活多样。今天给大家介绍两种常用的基础性的记录工具
奥乐麻麻·2024-01-08 12:40

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法
维斯德尔·2024-01-08 12:10

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。作用：参数直接决定了
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

导数与微分

一.导数定义若是极限存在，则称函数y=f(x)在点处可倒k值直线用一般函数关系就可以求出来，曲线才需要求导，并称次极限为函数y=f(x)在点处的导数。二.常用的导数定义形式定义单侧导数左导：右导：必要条件：左导=右导例子1:思路：注意关键字"左导"根据公式，最后代入数据，需要用到关系求出结果。例子2函数在某点处可导的充分必要条件：分析：根据公式代入数据，得结果。c选项，画图可以看出左右两边的斜率一
君慕獨奏·2024-01-08 10:42

高等数学II-知识点（1）——原函数的概念、不定积分、求原函数的两种常用方法 （凑微分法、第二换元法）、分部积分法、有理函数原函数求法、典型三角函数原函数求法

目录原函数的概念不定积分定义不定积分的基本积分公式不定积分的运算法则求原函数的两种常用方法第一换元法（凑微分法）第二换元法分部积分法有理函数原函数求法典型三角函数原函数求法原函数的概念设在区间上有定义，
qiyi.sky·2024-01-08 10:26

【MIMO 从入门到精通】[P5]【What is Least Squares Estimation】

译码器原理向量代表每根天线发送的数据向量代表每根天线实际收到的数据矩阵代表接收和发送天线之间的传播信道，这个通过信道估计是一个已知值我们通过接收到的y如何还原出原始的发送信号MSE模型：要找到,我们实际测量到的y要和模型预测到的偏差最小，忽略噪声：对求微分
明朝百晓生·2024-01-08 10:56

第二章 神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。
庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。
奈何qiao·2024-01-08 10:55

优化器（一）torch.optim.SGD-随机梯度下降法

torch.optim.SGD-随机梯度下降法importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset
Cupid_BB·2024-01-08 07:29

机器学习周报第九周

Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）来解决梯度消失和梯度爆炸问题
Ramos_zl·2024-01-08 06:02

pytorch集智-2单车预测器

控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优
peter6768·2024-01-08 06:10

优化｜流形优化系列（一）

这种内积结构提供了流形上测量长度和角度的方式，这在优化过程中非常重要，因为它允许我们定义梯度和Hessian等概念，并进行相应的优化操作。在流形优化的背景下，流形通常是解的约束集。例如，当解
运筹OR帷幄·2024-01-08 04:02

无人机刚体运动学方程

无人机刚体运动学方程平动运动学转动运动学欧拉角和方向余弦矩阵四元数姿态微分方程四元数的归一化平动运动学由无人机平动动力学方程得到无人机的速度后，经过积分即可得到位置信息。
EagleLY5894·2024-01-08 01:02

越禁之爱（上）一一读书笔记（二十八）

阅读二十八天，线性微分方程。开始收听又一部松本清张的小说《富士山禁恋》，原以为又是悬疑推理故事，未料却是世情小说的风格，乍看似乎有些"渡边淳一"的路数，然而细细品读下去，却又并非完全如此。
cyanshade·2024-01-08 00:49

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。
Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。
Aitrainee·2024-01-07 22:35

理解机器学习中的术语

文章目录标量向量矩阵张量求导，梯度代码实现pytorch实现标量向量矩阵张量标量(scalar)，也可以叫做常量，例如x=5向量(vector),它是一个一维数组，例如x=[1,3,4]矩阵(matrix
少年的小俊·2024-01-07 22:13

大学物理实验重点——导热系数

导热热流密度（单位时间通过单位面积的热量）和温度梯度成正比关系。导热系数在数值上等于每单位长度温度降低1个单位时，单位时间内通过单位面积的热量。
Sanchez·J·2024-01-07 21:14

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。
撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】无约束优化问题（函数梯度、下降方向、最优性）

文章目录下降方向下降方向与梯度关系例题偏导数方向导数梯度（导数）下降方向最优性条件一阶必要条件二阶必要条件二阶充分条件无约束凸规划的最优性条件我们把一元方程推广到nnn维无约束极小化问题，得到解无约束优化问题
撕得失败的标签·2024-01-07 20:28

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论
机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.算法GBDT(GradientBoostingDecisionTree)，梯度提升树，是属于集成算法中boosting类的一种算法。这个算法是现有机器学习算法中相对较实用的算法。
Kiroro·2024-01-07 13:50

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络
头发没了还会再长·2024-01-07 11:24
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