微分梯度

平衡步兵底盘PID参数调试记录

PID算法是由比例（Proportional，P）、积分（Integral，I）和微分（Derivative，D）
Zhaorming.·2024-02-20 04:46

深度学习之梯度下降算法

梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法，来计算y=w*x先计算出梯度，再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data
温柔了岁月.c·2024-02-20 01:57

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，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方法。
Tomorrowave·2024-02-20 01:27

GAN生成对抗性网络

原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs·2024-02-19 23:19

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai·2024-02-19 23:16

苏尼特右旗公安局食药环侦大队继续深入开展拜师学艺活动

从适应科学发展、个人提高进步的梯度来深刻认识，不学不行，不学无“智”，不学退化；学与不学
巴工·2024-02-19 20:56

PyTorch基本介绍

PyTorch的张量与NumPy的数组类似，但也提供了GPU加速和自动微分等功能。动
Rain松·2024-02-19 16:02

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题
·2024-02-19 16:10

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

目录：1.滤波的相关概念2.卷积操作3.平滑操作(低通滤波)均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波4.锐化操作(高通滤波)自定义锐化核USM锐化(UnsharpMask)5.梯度操作(高通滤波)Sobel算子
星光下的胖子·2024-02-19 16:56

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（StochasticGradientDescent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法
肆十二·2024-02-19 14:10

机器学习第二十八周周报 PINNs2

文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码
沽漓酒江·2024-02-19 14:38

PyTorch使用Tricks：梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 ！！

文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪，使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪
JOYCE_Leo16·2024-02-19 14:07

携手共进促成长，行稳致远教研路—记东明学校英语校本教研

在课堂中，徐心怡老师设计了丰富的多层听以及说的活动，任务设计由浅入深，层层递进，注重任务梯度的设计，引发学生的认知冲突，从而引
张勇杰·2024-02-19 12:17

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数
盼小辉丶·2024-02-19 12:40

强化学习（TD3）

TD3——TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradient双延迟深度确定性策略梯度TD3是DDPG的一个优化版本，旨在解决DDPG算法的高估问题优化点：①双重收集：采取两套
sssjjww·2024-02-19 11:09

OpenCV中的边缘检测技术及实现

该方法结合了多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制和
superdont·2024-02-19 11:37

深度学习-吴恩达L1W2作业

Heywhale.com作业2：吴恩达《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容：-np.exp（x）适用于任何np.arrayx并将指数函数应用于每个坐标-sigmoid函数及其梯度
向来痴_·2024-02-15 09:05

【深度学习】S2 数学基础 P3 微积分（上）导数与微分

目录圆与微积分导数与微分导数的含义数学定义常用函数微分常用微分法则Python实现圆与微积分公元前2500年，古希腊数学家阿基米德通过一种名为“逼近法”的技巧来估算圆的面积。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-15 09:31

基于LightGBM的回归任务案例

在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后，XGBoost是一种极限梯度提升机器，但通过lightgbm，我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果，并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型
python收藏家·2024-02-15 09:21

m基于PID控制算法的四旋翼无人机飞行控制simulink仿真

PID控制器，即控制器的控制方式为P比例调整，I积分调整以及D微分调整三个部分构成，PID控制器是目前为止应用最为广泛的控制方式。PID控制器具有结构简单，性能稳定，参数设置简单等优势。
我爱C编程·2024-02-15 04:39

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine
OverlordDuke·2024-02-15 02:42

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速
沫2021·2024-02-15 00:38

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。
浩波的笔记·2024-02-14 23:47

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。
魏清宇·2024-02-14 21:14

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播
o0Orange·2024-02-14 16:22

PyTorch detach()：深入解析与实战应用

PyTorchdetach()：深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与梯度传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在
高斯小哥·2024-02-14 08:29

2024年智能算法优化PID参数，ITAE、ISE、ITSE、IAE四种适应度函数随意切换，附MATLAB代码...

PID参数整定就是确定比例系数（Kp）、积分系数（Ki）和微分系数（Kd）的过程，以便使PID控制器能够在系统中实现稳定、快速、准确的响应。
今天吃饺子·2024-02-14 06:38

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍
_养乐多_·2024-02-14 05:07

普及精英思维任重道远

就好像都有数学，四则运算是数学，二阶偏微分方程也是数学，这是二。看看中国每年为欧美提供多少高才生，就知道中国的义务教育水平如何。人口基数是一方面，人口基数要和教育质量共同发生作用。这是三。
鹭江渔夫·2024-02-14 05:01

小包子的Scalers Talk第四轮新概念朗读持续力训练Day3 20181025

练习材料：Lesson18Heoftendoesthis任务配置：L0+L1+L2+L3+L4知识笔记：前元音【e】发音方法：1）嘴唇向两侧微微分开，上下齿之间大约可容纳一个小指头尖的距离。
美少女和雷雷哥·2024-02-14 04:19

三大中值定理及简单例题

文章目录一罗尔定理二拉格朗日中值三柯西中值定理四泰勒公式五积分中值定理六中值定理的推广6.1导数零点定理6.2导数的介值定理七基础例题7.1证n阶导=07.2仅一个中值δ还原法分组构造凑微分含积分项积分中值定理带定积分项
qq_16183037·2024-02-14 03:24

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）项目背景与意义在深度学习领域，模型的预测能力往往是黑盒子，难以解释。
OverlordDuke·2024-02-14 02:12

言谈举止微分享：

优质服务的底层承载是爱，一个有爱的团队，所有行动的出发点自带亲和力。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·2024-02-14 02:12

matlab S函数

mdlDerivative（t,x,u）参数含义mdlDerivative（）中的sys相当于是函数之间用x传递等于output函数x；output（）中的sys相当于是输出y；mdlDerivative（）的作用是将微分方程自动求积分得到结果函数
追逐太阳的月亮·2024-02-14 00:40

微分享【第17讲段位管理--孩子的时间管理管什么？】

成人时间管理的方法，工具，并不适用于孩子。任何事物都有它发展的特点和规律，孩子成长也不例外，如果我们能够了解孩子不同年龄阶段的发展特点，把关注点聚焦在这个阶段的主要任务上，设定阶段性的目标，持续强化，培养孩子自我管理的能力和好习惯，并不是那么困难的事情。我们可以对0到12岁的孩子进行分级管理，每三年为一个阶段，每个阶段都有孩子定下的任务和目标，还有父母完成的任务。0到3岁是第一个阶段，是培养孩子生
奥乐麻麻·2024-02-14 00:39

2018-10-12

，可以将原来求解微分方程问题转化为求解代数方程问题对于离散时间系统，通过Z.T.,可以将原来求解差分方程问题转化为求解代数方程问题。
快乐的大脚aaa·2024-02-13 23:51

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

日记

但是唱歌时，自己稍微分散注意力，重新积极了下，会后，他说自己状态不好，自己才对他更了解。在人与人之间的交往，充分的理解的基础是彼此交往频率高，彼此坦诚的前提下，彼此间对于彼此了解的多。
小贝来啦·2024-02-13 16:13

【微分享006】如何与不确定性共处

这是一个最好的时代，充满机遇这是一个变化的时代，充满挑战如何与不确定性共处？洞察它（看见）熟悉它（走近）理解它（走进）玩转它（利用）
安好Birdie·2024-02-13 15:23

言谈举止微分享：

“所谓致知在格物者，言欲致吾之知，在物而穷其理也。”——《大学》很多人说，获得知识的途径在于万事万物，换句话说想要获得更多的知识，就必须接触想要了解的事物，并且对其进行彻底的研究。早安~#言谈举止##礼仪培训师##礼仪培训##商务礼仪##人生微语##中秋快乐#
翟夏妍形象礼仪培训师·2024-02-13 14:41

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。
亦旧sea·2024-02-13 14:24

XGboost集成学习

它是一种GradientBoosting（梯度提升）的改进版，通过使用一系列弱学习器（例如决策树）的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。
亦旧sea·2024-02-13 14:53

XGboost和lightGBM算法对比

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees
亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测

【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后，会有一些行人信息的丢失，会造成梯度的消失，造成行人检测不准确
量子-Alex·2024-02-13 10:56

时间序列预测——BiGRU模型

在RNNs的基础上，GRU（GatedRecurrentUnit）模型通过引入门控机制来解决梯度消失问题，提高了模型的性能。BiGRU模型则是在GRU模型的基础上引入了双向结构，从而
Persist_Zhang·2024-02-13 09:46

深度学习中的前向传播和反向传播

反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。
处女座_三月·2024-02-13 07:56

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测
软工菜鸡·2024-02-13 06:36
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