微分梯度第6页

python sympy库

文章目录sympy基础安装自变量（Symbols）函数表达式（Expr）变量替换与赋值精确求值微分积分Taylor展开一元展开多元展开查看展开项极限解方程画图sympy基础安装pipinstallsympy

73826669·2024-02-09 18:39

BP神经网络风速预测

它基于梯度下降算法，通过反向传播误差来更新神经网络中的权重和偏差，以达到优化网络和提高预测准确性的目的。

MATLAB代码顾问·2024-02-09 18:55

高数——多元函数的定义及极限

之前我们学习的导数、微分和积分都是针对一元函数的，也就是函数只依赖一个变量，但是在我们今后遇到的实际问题中，更多出现的却是要考虑多个变量的情况，这是我们就要用多元函数来表示它们之间的关系了。

Java全栈研发大联盟·2024-02-09 17:18

梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用

梯度

theskylife·2024-02-09 14:32

3.27周六

忙忙碌碌一周结束，这周最大的收获就是加资源更顺了，今天中午学习了微微分享的聊天记录，发觉自己的回访做的真是不值的一提，跟她们的真是天差地别，好好学习她们的聊天，下周目标把回访做好。

燕燕壹格瑜伽·2024-02-09 12:39

机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战

目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌

亦世凡华、·2024-02-09 10:16

优化｜复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法

1.简介对于无约束的非凸优化问题，算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2)；在目标函数光滑时，这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到.对于带约束的非凸优化问题

运筹OR帷幄·2024-02-09 08:36

形态学算法之边界提取的简单python实现——图像处理

边缘检测算法通过识别图像中的亮度梯度来查找边缘。常用的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts和Canny等。Sobel、Prewitt、Roberts算子：这些算子通过计算图

筱筱西雨·2024-02-09 06:47

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

Pytorch | Tensor张量

来源：知乎—秦一地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39935050501Tensor的裁剪运算对Tensor中的元素进行范围过滤常用于梯度裁剪（gradientclipping

机器学习与AI生成创作·2024-02-08 20:29

PyTorch 的张量与 numpy对比

numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。

yanglamei1962·2024-02-08 16:01

基于python和matlab的复杂函数拟合的方法、工具以及学习资料

复杂函数拟合是指对具有复杂形式的函数进行拟合，例如积分函数、微分方程、偏微分函数、隐函数、方程组的拟合，通常涉及到非线性、多变量、高维度、高阶、多参数等情况。

suoge223·2024-02-08 16:00

常/偏微分方程的类型及数值求解方法和求解工具

本文主要列举常/偏微分方程的类型及相应数值求解方法和求解工具，并在文末推荐了网络上的一些求解常/偏微分方程课程，希望能帮助到大家！

suoge223·2024-02-08 16:59

PyTorch 2.2 中文官方教程（十一）

虽然PyTorch的主要接口自然是Python，但这个PythonAPI坐落在一个庞大的C++代码库之上，提供了基础数据结构和功能，如张量和自动微分。C++前端

绝不原创的飞龙·2024-02-08 12:15

157基于matlab的GVF-snake算法能自动收敛到目标区域

关键技术GVFsnake模型算法matlab源程序，GVF是根据光流场原理,利用变分方法,从图像中得到的一种向量场,该向量场被称为梯度矢量流(GVF)场。

顶呱呱程序·2024-02-08 11:15

Python环境下基于辛几何模态分解的信号分解方法

基于辛几何的分析方法是一种保护相空间几何结构的新型分析方法，主要用于求解动力学和控制系统中矩阵或Hamilton矩阵的特征值问题，用来解决在动力学和控制系统理论的2n×2n矩阵或哈密顿矩阵的特征值问题，已应用到结构损伤信号、奇异微分方程等系统中

哥廷根数学学派·2024-02-08 10:04

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

本文将介绍另一种技术:梯度检查点（gradientchec

javastart·2024-02-08 09:38

ODE45——求解状态变量（微分方程组）

ode45函数ode45实际上是数值分析中数值求解微分方程组的一种方法，4阶五级Runge-Kutta算法。

Y. F. Zhang·2024-02-08 09:54

差异与重复Ⅻ

辩证理念在微分比［差异关系］的变异性和相应的奇异性的分配（微分）中得到了双重规定。（P373）《差异与重复》二十、潜能/潜势潜能并不与实在对立，而只与现实对立。潜能之为潜能具有充分的实在性。

DAN14·2024-02-08 08:50

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-08 07:35

分享是最好的学习方式

为了鼓励社群成员读书学习，我自己也一直在身体力行，从那时起我每天都会在社群内做一个微分享，分享的内容大多是来自于书籍中的某个方法、某个观点。在这个过程中，我体会到了分享带来的好处。

轻风阅读·2024-02-08 05:55

（2）基础

包含三个部分：data（数据）、grad（梯度）、grad_fn（操作

顽皮的石头7788121·2024-02-08 04:19

PyTorch 2.2 中文官方教程（三）

pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/modelsyt_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0注意点击这里下载完整示例代码介绍||张量||自动微分

绝不原创的飞龙·2024-02-08 01:51

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

梯度提升树系列3——利用GBDT进行回归分析

目录写在开头1.回归问题的基本概念1.1回归分析的定义和目的1.2GBDT在回归中的特点2房价预测模型案例研究2.1数据准备和预处理2.2模型构建和评估方法2.3具体代码3模型调优和评估3.1参数调优的详细策略3.2模型性能评估的详细方法3.3模型优化3.4可视化写在最后写在开头回归分析在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色。它允许我们预测数值型目标变量，并揭示自变量与目标之间的关系。在本文中，我们将

theskylife·2024-02-07 23:58

梯度提升树系列4——GBDT在排序问题中的应用

目录写在开头1学习排序的基础1.1排序问题的定义1.2GBDT在排序中的应用场景1.3结合GBDT的排序模型2.搜索引擎应用实例2.1案例背景2.2数据构建2.3具体实现代码3.模型评估和优化策略3.1常见的评估指标3.1.1评估指标举例3.1.2评估指标示例3.2优化方法和技巧写在最后排序问题在信息检索、推荐系统等领域发挥着举足轻重的作用。它们帮助系统高效地从大量信息中挑选出用户最可能感兴趣的内

theskylife·2024-02-07 23:58

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

本文将深入探讨如何使用梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）进行特征选择，并强调这一方法在实践中的重要性和效果。

theskylife·2024-02-07 23:56

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

这些网络引入了残差学习的概念，解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使

程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

Android智能识别 - 银行卡区域裁剪

机器学习2.智能识别需要的基础1>：c/c++语法编程基础；2>：opencv常用基础；3>：图像的算法基础；3.银行卡识别步骤第一步：从相册或者拍照一张银行卡图片，然后截取到银行卡区域；a：轮廓增强（梯度增强

世道无情·2024-02-07 22:58

《深度学习入门：基于python的理论与实现》读书笔记

求梯度的函数：f是需要求梯度的函数，x是求梯度的点image.pngdefnumerical_gradient(f,x):h=1e-4#0.0001grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组

莫里衰·2024-02-07 21:32

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。

编程到天明·2024-02-07 15:59

PyTorch中基础模块torch的详细介绍

torch是PyTorch库的核心模块，提供了以下关键功能：张量（Tensor）：类似于NumPy的ndarray，但可以无缝地在CPU或GPU上运行，并且支持自动微分，是深度学习模型中数据的主要表示形式

科学禅道·2024-02-07 15:29

言谈举止微分享：

《大学》有云：“静而后能安，安而后能虑，虑而后能得。”一个人身心宁静，思虑才能周全；思虑周全，才能有所收获。#礼仪规则##礼仪##社交礼仪##商务礼仪#

翟夏妍形象礼仪培训师·2024-02-07 14:59

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

torch.autograd是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它实现了自动微分（AutomaticDifferentiation）的功能。

科学禅道·2024-02-07 10:05

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

这个模块提供了多种常用的优化器（Optimizer），如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。

科学禅道·2024-02-07 10:05

Mysql-数据库压力测试

njnu@liyong·2024-02-07 08:10

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

目录一、卷积神经网络1.特征2.结构二、循环神经网络1.网络结构2.应对梯度消失问题三、CN

半亩花海·2024-02-07 07:18

第1章数字基础

接下来，我们将展示如何使用两种不同的数值积分技术来求解线性和非线性微分方程。当我们必须将表示现实世界的微分方程整合在用于评估卡尔曼滤波器性能的模拟中时，数值积分技术是必要的。

猫三他爹·2024-02-07 06:43

【转载】详解残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过

yepeng2007fei·2024-02-07 05:15

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

寒假不能错过的电影之天才篇

下面给大家分享一些介绍天才的电影哈～希望会对大家有所启迪～《美丽心灵》ABeautifulMind图片发自App该片讲述了患有精神分裂症的数学家约翰·福布斯·纳什，在博弈论和微分几何学领域潜心研究，最终获得诺贝尔经济学奖的故事

未名吾梦·2024-02-07 00:17

【数字图像处理】2021期末复习考试重点大纲

4、对于一张灰度图像，其梯度是如何定义的？图像梯度的物理意义是什么？3.

Rose J·2024-02-07 00:50

读书进行时||猜猜它是谁？（续）

这种气候冬夏气温对比强烈，夏季南北温差小，冬季温度梯度大，纬度越高，表

韶华不负韶华·2024-02-06 22:10

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

一文了解 SmartX 超融合勒索攻击应对方案

我们在《如何通过微分段与备份产品加强防护勒索病毒？》

志凌海纳SmartX·2024-02-06 21:16

GradNorm理解

主要参考这一篇，GradNorm：GradientNormalizationforAdaptiveLossBalancinginDeepMultitaskNetworks，梯度归一化_gradnorm-CSDN

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

对话系统介绍和基础神经网络模型(二)

接上一篇对话系统介绍和基础神经网络模型（一）2.2.2、长短期记忆网络（LSTM）LSTM（如图2-3）通过引入门机制来解决梯度消失问题，输入门、遗忘门、输出门被用来决定从当前输入和过去的记忆中应该保留多少信息

浅白Coder·2024-02-06 17:24

青马在线考试怎么搜题找答案？不妨看看这九个实用工具 #知识分享#微信#笔记

一些常微分方程、泰勒展开等等，搜索的题目全部都有详细的提示，以及中间做题步骤、解决方法，

培兔兔·2024-02-06 15:51

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