微分梯度第25页

向量投影：如何将一个向量投影到矩阵的行向量生成子空间？

前言本问题是在学习Rosen梯度投影优化方法的时候遇到的问题，主要是对于正交投影矩阵(NT(NNT)-1N)的不理解，因此经过查阅资料，学习了关于向量投影的知识，记录如下。

风声holy·2023-12-24 06:53

算法中的最优化方法课程复习

算法中的最优化方法课程复习单模函数、拟凸函数、凸函数证明证明一个线性函数与一个凸函数的和也是凸的梯度线性规划标准形式以及如何标准化标准形式常见标准化方法线性化技巧单纯形法二次规划无约束优化Nelder-Mead

Kilig*·2023-12-24 06:53

凸优化 2：如何判定凸函数？

如果是凸函数，那ta的定义域是凸集合一个函数求俩次梯度，大于等于0，那这个函数就是一个凸函数在同样条件下，怎么设计为凸函数模型？怎么求解非凸函数？怎么对非凸函数松弛，变成凸函数？

Debroon·2023-12-24 04:51

十月三十日总结

英语：每日一句，翻译，铝元素通常情况下是和其他元素结合在一起数学：1997年真题，极限计算，微分方程，曲线积分政治：毛中特1200题讲解结束结构力学：结构的几何组成分析，几何组成规律，自由度计算，桁架内力分析用截面法和结点法

疯狂太阳花·2023-12-23 22:03

模式识别与机器学习（十）：梯度提升树

1.原理提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：fM(x)=∑m=1MT(x;θm)f_M(x)=\sum_{m=1}^MT(x;\theta_m)fM(x)=m=1∑MT(x;θm)其中，T(x;θm)T(x;\

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:07

LSTM和GRU vs 普通的循环神经网络RNN

RNN的表现：将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度，因为它会影响所有后续的观测值。LSTM和GRU的表现：提供某些机制能够在一个记忆元里存储重要

科学禅道·2023-12-23 22:05

LSTM和GRU的区别

LSTM（LongShort-TermMemory）和GRU（GatedRecurrentUnit）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使网络能够更好地处理长期依赖关系

科学禅道·2023-12-23 22:01

梯度下降求解逻辑回归

需要数据集可以私信我为了便于展示结果，省去繁琐的复制粘贴，采用notebook截屏的方式，带来不便还请谅解。

UlissesJr·2023-12-23 22:10

神经网络：深度学习基础

1.反向传播算法（BP）的概念及简单推导反向传播（Backpropagation，BP）算法是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见算法。

是Dream呀·2023-12-23 20:38

生成扩散模型理论框架

1、随机微分方程（StochasticDifferentialEquation，SDE）DDPM的一般化形式2、常微分方程（Ordinarydifferentialequation，ODE）DDIM的一般化形式

emergency_rose·2023-12-23 20:39

共轭梯度法Matlab的实现

文章目录写在前面共轭梯度法代码实现标题函数定义部分函数测试画图显示效果显示方法运行方法写在前面写这篇博客是为了增加对共轭梯度的理解。

RDSunday·2023-12-23 18:23

【机器学习】【线性回归】梯度下降

文章目录@[toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新`Python`实现线性拟合结果代价结果数据集(x(i),y(i)),i=1,2,⋯ ,m\left(x^{(i)},y^{(i)}\right),i=1,2,\cdots,m(x(i),y(i)),i=1,2,⋯,m实际值y(i)y^{(i)}y(i)估计值hθ(x(i))=θ0+θ1x(i)h_{\theta}{\left(x

丷从心·2023-12-23 16:43

Sklearn之Ensemble 估计器

逐步提升分类器AdaBoostRegressor:逐步提升回归器BaggingClassifier:装袋分类器BaggingRegressor:装袋回归器GradientBoostingClassifier:梯度提升

月疯·2023-12-23 16:08

机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测

目标用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容流程实际上就做了几个事：数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中

Leventure_轩先生·2023-12-23 16:52

LLaMA开源大模型源码分析！

Datawhale干货作者：宋志学，Datawhale成员花了一晚上照着transformers仓库的LLaMA源码，把张量并行和梯度保存的代码删掉，只留下模型基础结构，梳理了一遍LLaMA的模型结构。

Datawhale·2023-12-23 16:17

数值分析（一） -- 绪论（知识篇）

插值法（知识篇）数值分析（三）--函数逼近-最小二乘法（知识篇）数值分析（四）--数值积分（知识篇）数值分析（五）--非线性方程求解（知识篇）数值分析（六）--线性方程求解（知识篇）数值分析（七）--常微分方程数值解法

₫从心·2023-12-23 14:38

强化学习--DQN

某种意义上来说，神经网络就是一个函数，只不过不同于一般的数值函数，它的输入输出都是向量，并且拥有可以学习的参数，这些参数可以通过梯度下降的方式来优化，从而使得神经网络能够逼近任意函数。

无盐薯片·2023-12-23 13:33

图像融合论文阅读：(PMGI)一种基于梯度与强度比例保持的快速统一图像融合网络

@inproceedings{zhang2020rethinking,title={Rethinkingtheimagefusion:Afastunifiedimagefusionnetworkbasedonproportionalmaintenanceofgradientandintensity},author={Zhang,HaoandXu,HanandXiao,YangandGuo,Xiao

qiang42·2023-12-23 13:22

机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降

从波士顿房价开始目标其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即:然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即：那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b的组合读取数据点击查看代码defload_data():#从文件导入数据datafile='./work/ho

Leventure_轩先生·2023-12-23 09:37

LSTM的思考记忆方式

**它比⻔控循环单元的结构稍微复杂一点，也是为了解决在RNN网络中梯度

人工智能MOS·2023-12-23 08:45

循环神经⽹络中的梯度算法GRU

1.什么是GRU在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中，我们发现，当时间步数较⼤或者时间步较小时，**循环神经⽹络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。

人工智能MOS·2023-12-23 08:08

机器学习优化器（公式+代码）

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型。

New___dream·2023-12-23 06:59

Golang 的内存管理

文章目录1.内存管理角色1.常见的内存分配方法线性分配器空闲链表分配器TCMalloc2.Go内存管理组件mspanmcache初始化替换微分配器mcentralmheap3.内存分配4.内存管理思想参考文献

恋喵大鲤鱼·2023-12-23 05:12

逻辑回归模型中特征是否需要归一化？

从反向过程来看：逻辑回归模型的参数优化一般采用了梯度下降法，如果不对特征进行归一化，可能会使得损失函数值得等高线呈椭球形，这样花费更多的迭代步数才能到达最优解。

不会念经的木鱼仔·2023-12-23 03:46

言谈举止微分享：

《左传》：“见可而进，知难而退。”人贵有自知之明，审时度势，分寸把握得当，进退有度。早安~#礼仪规则##礼仪##社交礼仪##商务礼仪#

翟夏妍形象礼仪培训师·2023-12-23 03:56

网络优化与正则化

引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam

guanyue.space·2023-12-23 02:49

量化交易学习笔记：XGBoost 在量化选股中的应用

二、算法介绍XGBoost是在GradientBoosting（梯度提升）框架下实现的机器学习算法，全称为“极限梯度提升算法（eXtremeGradientBoosting）”。

朝花夕拾666·2023-12-23 02:22

深度学习——关于adam优化器和交叉熵损失函数介绍

它结合了动量（momentum）和自适应学习率的思想，通过对梯度的一

没有竹蜻蜓的小叮当·2023-12-23 00:08

梯度下降（GD）

一、梯度下降算法概述1、介绍梯度下降法（gradientdescent），又名最速下降法（steepestdescent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量

王荣胜z·2023-12-22 23:53

第八章使用matplotlib绘制高级图表

常见于山谷，山峰或梯度下降算法的场景。等高线图包含3个主要的信息，分别为坐标点的x值，y值及高度。

笔触狂放·2023-12-22 21:27

微分享～第16讲榜样的力量

父母是孩子最好的榜样“孩子们是最好的观察者，他们无时无刻不在观察你的一言一行，他们透过观察你、模仿你、慢慢成为你、最后才有可能超越你。”走在一切工具和方法之前的，是父母榜样。而往往家长容易看到“别人家的孩子”，却不太容易客观看待自己和“别人家的父母”之间的差异。图片发自App父母、家人是孩子认识这个世界的启蒙老师，易效能的学员中有太多因为父母自身改变而影响孩子改变的案例。“欲教子先正其身”，亲子践

蜻蜓飞舞·2023-12-22 20:03

常见激活函数

然而，它在深度神经网络中的梯度消失问题（vanishinggradientproblem）使得在隐藏层中的使用逐渐减少。HyperbolicTangent函数（ta

草明·2023-12-22 20:10

opencv边缘检测-canny函数

可用形态学梯度来计算图像的梯度3、检测：可用canny、sobel、Laplacian算子进行边缘检测Canny算子canny边缘检测步骤：1、原图-------->灰度图2、高斯滤波3、canny边缘检测

帕帕尼·2023-12-22 19:43

Canny函数opencv

如果一个像素的梯度强度高于低阈值，那么它可能被视为边缘的一部分。高阈值(HighThreshold):

计算机小混子·2023-12-22 19:36

激活函数\梯度下降\损失函数

一个痛心疾首的发现：这些知识不管学多少遍还是会忘记……为了加深印象，再再再再看一遍并记录下来。一、激活函数激活函数是每一层神经网络之后用的非线性函数，因为神经网络本身是线型的，利用激活函数可以使之实现非线性。激活函数主要有四个:sigmoid,tanh,RELU,LeakyRELU.还有一位博主将softmax也加了进来。也有一定的道理，因为这五个小兄弟都是将一个维的向量映射为另一个维的向量。接下

阮恒·2023-12-22 18:49

机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）

XgBoost代表ExtremeGradientBoosting，这是一种旨在优化分布式梯度提升的提升技术。它是训练机器学习模型的有效且可扩展的方法。这种学习方法结合弱模型来产生更

无水先生·2023-12-22 17:23

神经网络——梯度消失和梯度爆炸问题

（1）梯度不稳定问题：梯度不稳定问题：深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。原因：前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。

沐雲小哥·2023-12-22 15:01

神经网络梯度消失与梯度爆炸

一、神经网络梯度消失与梯度爆炸(1)简介梯度消失与梯度爆炸层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradientvanishingproblem)和梯度爆炸(gradientexplodingproblem

LoveMIss-Y·2023-12-22 15:01

梯度消失和梯度爆炸_循环神经网络：BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸

符号定义和解释首先说明这里的推导采用的符号如下图所示：其中：是第t个时刻的输入是第t个时刻隐藏层的状态是第t个时刻的输出，比如如果我们想要预测下一个词是什么，那么可以认为计算方式为，其中的函数f代表一个非线性函数，比如tanh或者ReLU第1个时刻对应的输入通常初始化为零向量是循环神经网络的参数，所有时刻共享，这在很大程度上减少了参数数量如何理解是隐藏层的状态，可以把看成循环神经网络的记忆，通过可

weixin_39673601·2023-12-22 15:01

循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析

（1）它要求我们将循环神经网络的计算图以此展开一个时间步，以获得模型变量和参数之间的依赖关系（2）然后，基于链式法则，应用反向传播来计算和存储梯度。

科学禅道·2023-12-22 15:00

可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！

用梯度下降慢慢逼近这个最小值点本文图片来源于可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！_哔哩哔哩_bilibili可以结合视频来学习，本文是一个图片教程，有错误欢迎大家指正，多多交流！

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

[图像和LiDAR点云的可微分配准]

文章目录概要主要贡献内容概述实验小结概要不同模态之间的配准，例如来自摄像机的2D图像和LiDAR的3D点云之间的配准，是计算机视觉和机器人领域中至关重要的任务。以往的方法通常通过匹配神经网络学习到的点和像素模式来估计2D-3D对应关系，并在后处理阶段使用Perspective-n-Points（PnP）方法来估计刚性变换。然而，这些方法在将点和像素鲁棒地映射到共享的潜在空间方面存在困难，因为点和像

落叶霜霜·2023-12-22 13:05

第二章_Java 数据分析算法引擎系统

第二章Java数据分析算法引擎系统线性，非线性，维度，场景，仿生听觉，视觉，排序，搜索，基础应用：元基催化与肽计算编译机的仿生分析机定义：微分催化排序一般指将传统的排序在数据排列计算过程中进行内存峰值波动平均

罗瑶光·2023-12-22 13:41

信号与线性系统翻转课堂笔记4——连续LTI系统的微分方程模型与求解

信号与线性系统翻转课堂笔记4——连续LTI系统的微分方程模型与求解TheFlippedClassroom4ofSignalsandLinearSystems对应教材：《信号与线性系统分析（第五版）》高等教育出版社

暗然而日章·2023-12-22 12:44

机器学习算法（11）——集成技术（Boosting——梯度提升）

一、说明在在这篇文章中，我们学习了另一种称为梯度增强的集成技术。这是我在机器学习算法集成技术文章系列中与bagging一起介绍的一种增强技术。我还讨论了随机森林和AdaBoost算法。

无水先生·2023-12-22 11:42

损失函数中正则化中的平方项的作用！！

在损失函数中添加正则化项时，通常会使用平方项作为正则化项，原因主要有以下几点：平方项可以方便地进行梯度下降优化。在计算梯度时，平

小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:42

Pytorch：optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()

.backward()grad_scaler.step(optimizer)grad_scaler.update()这三个函数的作用是：在训练过程中先调用optimizer.zero_grad()清空梯度再调用

北方骑马的萝卜·2023-12-22 08:53

Pytorch：torch.nn.utils.clip_grad_norm_梯度截断_解读

torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数主要作用：神经网络深度逐渐增加，网络参数量增多的时候，容易引起梯度消失和梯度爆炸。