微分梯度

LightGBM特征重要性和可视化

LightGBM是微软开发的一种高效的梯度提升框架，由于其处理各种机器学习任务的速度和准确性而广受欢迎。LightGBM以其卓越的速度和内存效率，在众多领域中找到了实际应用。
python收藏家·2024-02-06 11:19

机器学习（深度学习）路线

数学相关1.1微积分：深度学习需要掌握高数微积分的知识，例如基本的求导、偏导数、梯度概念资源：浙江大学微积分MIT微积分公开课[1]MIT微积分公开课[2]1.2线性代数：需要掌握矩阵乘法、特征值、特征向量等
bigcindy·2024-02-06 08:04

阅读笔记——《RapidFuzz: Accelerating fuzzing via Generative Adversarial Networks》

目录摘要一、介绍二、相关工作三、RapidFuzz1、数据预处理2、带有梯度惩罚的Wasser
恣睢s·2024-02-06 06:52

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
汀、人工智能·2024-02-06 06:51

「深度学习」门控循环单元GRU

一、梯度消失问题梯度消失：基础的RNN模型不善于处理长期依赖关系，有很多局部影响，很难调整自己前面的计算。y^{}仅仅受自己附近的值影响。
Sternstunden·2024-02-06 06:41

Xgboost

算法释义Xgboost是一种带有正则化项，并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。
大雄的学习人生·2024-02-06 03:05

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。
登龙zZ·2024-02-06 02:04

动手学深度学习-13 循环神经网络进阶

循环神经网络进阶GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系•重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；•更新⻔有助于捕捉时间序列
Xavier学长·2024-02-06 00:52

个人一周计划表1

**绳锯木断，水滴石穿**学习目标：（时间:2024/2/5——————2024/2/11）一周学会高数学习内容：极限导数微分微分中值定理柯西中值定理洛必达法则泰勒公式曲率学习时间：周一至周五下午三点—
-辰星-·2024-02-05 23:20

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。
Liam_ml·2024-02-05 23:02

【转】梯度算法收藏

链接地址：https://blog.csdn.net/u013282174/article/details/79714588
mrcricket·2024-02-05 22:28

本科生题不会怎么搜答案？分享8个可以搜答案的软件 #职场发展#经验分享#知识分享

一些常微分方程、泰勒展开等等，搜索
春色七分甜33·2024-02-05 22:11

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：https://www.captainbed.cn/zChatGPT体验地址文章目录前言引言内存计算体系结构深度神经网络（DNN）随机梯度的优化算法二值化神经网络
雪碧有白泡泡·2024-02-05 19:02

Momentum and NAG

我们知道，一般的梯度下降，是没有这一项的，有了这一项之后，的更新和前一次更新的路径有关，使得每一次更新的方向不会出现剧烈变化，所以这种方法在函数分布呈梭子状的时候非常有效。
馒头and花卷·2024-02-05 16:31

ncc匹配（二，补足旋转）

我们可以算旋转的ncc，基于下面的方法，即就是hog，即梯度角度直方图，我利用下面hog数据，带入ncc公式，搞定：左边是学习到的hog，右
工业机器视觉设计和实现·2024-02-05 14:37

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。常见的代价模型是均方误差（MeanSquaredError，MSE），它衡量了模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。上一章曾经简单得用它预测过房价，MSE可以表示为：J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(h
北堂飘霜·2024-02-05 13:43

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

目录写在开头1.GBDT在二分类问题中的应用详细解析1.1算法流程1.2实现方法1.3优化策略和常见问题1.4具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐3.3Python实现示例写在最后在当今数据驱动的时代，分类问题无疑是机器学习领域中最常见也是最有挑战性的问题之一。从图像识别、文本分类到客户行为预测，分
theskylife·2024-02-05 13:05

梯度提升树系列1——梯度提升树（GBDT）入门：基本原理及优势

对各种类型数据的适应性2.3在数据不平衡情况下的优势2.4鲁棒性与泛化能力2.5特征重要性评估2.6高效处理大规模数据3.与其他算法的比较3.1与随机森林的比较3.2与支持向量机的比较3.3与神经网络的比较写在最后梯度提升树
theskylife·2024-02-05 13:04

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

首先，我们采用梯度提升树模型对社区基础设施、气象条件等多方面因素进行分析，以量化社区抗灾能力。其次，我们通过随机森林回归模型探讨了社区建筑物抗灾能力的关键特征。
2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种
bj_yoga·2024-02-05 12:59

深度学习-随机梯度下降

在训练过程中使用随机梯度下降，但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点，将继续更详细地说明随机梯度下降（stochasticgradientdescent）。
白云如幻·2024-02-05 12:10

大学生搜题用这三款神器就够了!!! #经验分享#经验分享#媒体

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，非常方便大家的复习；2.千鸟搜题
学习93398·2024-02-05 08:23

特征缩放和交叉验证法随笔

特征缩放和交叉验证法因为特征间数据取值范围相差过大，就会造成梯度下降会走的很远。这样优化时间比较长而且可能造成错误路径。
zidea·2024-02-05 05:37

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧
YY_oot·2024-02-05 05:55

深度学习预备知识1——数据操作

（autograd包会自动计算微分）机器学
哦豁灬·2024-02-05 04:44

言谈举止微分享：

《礼记》中说：“何谓人义？父慈，子孝，兄良，弟悌，夫义，妇听，长惠，幼顺，君仁，臣忠。十者，谓之人义。”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·2024-02-05 02:42

【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码

负荷预测是其运行和规划的重要依据之一.因此,针对粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine,LSSVM)存在的速度变化梯度方向产生的非最优粒子问题
Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

言谈举止微分享：

礼，时为大，顺次之，体次之，宜次之，称次之。———《礼记》#礼仪规则##礼仪##社交礼仪##商务礼仪#
翟夏妍形象礼仪培训师·2024-02-04 23:13

信号与系统

信号的性质信号的运算(加减、乘除同理)模数转换信号的微分和积分反折、移位常见信号指数信号[a>0递增,a越大增长速度越大，a写在最后信号与系统信号的分类确定信号or随机信号？确定信号:能够写出表达式
石韫玉Syy·2024-02-04 22:09

Ai 算法之Transformer 模型的实现: 一 、Input Embedding模块和Positional Embedding模块的实现

但这种模型有梯度爆炸和梯度消失的风险，所以只能做简单的生成任务。LSTM：长短记忆网络。通过引入门控制机制来控制信息传递。有效避免了梯度消失和梯度保障的问题。LSTM可以做些复杂的生成任务。T
千年奇葩·2024-02-04 21:38

动手学深度学习v2-基础优化方法-笔记

最常见的算法——梯度下降当一个模型没有显示解的时候，该怎么办呢？
Alkali！·2024-02-04 19:07

【Simulink系列】——动态系统仿真 之 简单系统

③系统不存在输入的状态量（状态量是指系统输入的微分）。设简单系统的输入为x，系统
柯宝最帅·2024-02-04 18:05

2022-5-28晨间日记

今天是什么日子起床：九点就寝：十二点天气：阴心情：非常棒，活力满满纪念日：暂无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1、高数-多元微分学完成；2、周五完成相应工作；改进：计算的准确度习惯养成：早睡早起周目标
啦啦啦啦飞奔的鸵鸟·2024-02-04 17:32

图像的拉普拉斯变换实现

它对图像进行二阶微分，强调了图像中的边缘和细节信息。在拉普拉斯变换后的图像中，边缘通常会显得更加清晰，从而有助于图像分析和特征提取。
SimpleLearing·2024-02-04 17:49

XGB-2: Boosted Trees（提升树）简介

梯度提升树已经存在一段时间，关于这个主题有很多资料。本部分将使用监督学习的元素，以一种自包含和原则性的方式解释提升树。认为这种解释更清晰、更正式，并
uncle_ll·2024-02-04 16:58

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost基于梯度提升框架，但通过引入一系列优化来提升性能和效率。XGBoost的主要特点：性能高效：XGBoost通过并行处理和核外计算来优化计算速度，同时保持高预测精度
uncle_ll·2024-02-04 16:57

读《数学家讲解小学数学》

8月1日，阅读《数学家讲解小学数学》全书本书的作者叫伍鸿熙，是国际著名的微分几何学家、数学教育家。他在美国麻省理工获得博士学位，后来在加州大学伯克利分校担任教授，他还是美国国家数学教育专家咨询组成员。
小尘老师·2024-02-04 16:08

为什么说爱因斯坦场方程难理解呢，你一看就明白了

广义相对论是研究物质引力相互作用的理论，其最本核心的内容就是引力场方程：别看这个引力场方程形式上十分简单，但其却是一个二阶偏微分方程，表达的意思却十分复杂，每一个字母都代表了极其复杂的含义。
灵遁者·2024-02-04 13:32

2024年美赛MCM/ICM B题 搜索symersibles 思路

数学模型：使用微分方程来描述潜水器的动态位置变化。模型需要考虑潜水器的速度、加速度、水下流速、水密度和海底地形等因素。环
2024数学建模·2024-02-04 11:22

3、GAN 架构

1903.06048v3GANs在适应不同数据集方面异常困难,部分原因是训练期间的不稳定以及对超参数的敏感性.引起这种不稳定的一个普遍认为的原因是,当真实和生成分布的支撑没有足够的重叠时,从鉴别器到生成器的梯度将变得无用
C--G·2024-02-04 10:10

matlab+Simulink实现微分方程求解及子系统封装

1.内容（一）、Lorenz模型的状态方程表示为：初值为要求：1.建立脚本，采用四阶五级的(Runge-Kutta-Felhberg,RKF)方法，调用ode45()方法求解该方程；2.在Simulink下完成下列要求：(1)在Simulink下为上述方程组建立仿真模型，保存在st1.mdl中;(2)仿真时间tout初值为0，终值根据实际情况而定，在图形窗口中设置4个子窗口，将x1(t),x2(t
deleteeee·2024-02-04 10:33

CUDA Cpp正电子发射断层扫描仪校准和图像重建—蒙特卡洛3D伊辛模型

网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区，矢量加载，warp级内在函数和子warp，线程发散和同步，联合组使用2D和3D模板，迭代求解偏微分方程和图像处理使用
亚图跨际·2024-02-04 07:59

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法
捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

R-CNN阅读笔记

blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者：hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG（这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法
tang-0203·2024-02-04 02:40

Opencv第七课--形态学滤波

形态学滤波形态学滤波包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、礼帽、黑帽下面针对这四种形态学操作，说明一下其原理。
计算机视觉__掉队选手·2024-02-04 01:08

朋友圈如何打造布局？掌握这6个方法让你有源源不断的流量

最近在学习私域变现和流量变现，希望我的分享对你有帮关注我每天分享一个赚钱技能，让你创业路上不踩坑一个微信号=一个人=一个社区KOL=一个店铺，让一个个人号可以实现引流、转化、回购、转介的业务闭环，这是企业微零售、微分销体系运作
精准引流潘琦·2024-02-04 00:50

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001
犟小孩·2024-02-03 19:37

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，
菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

matlab人口增长模型拟合,matlab曲线拟合人口增长模型及其数量预测

实验目的[1]学习由实际问题去建立数学模型的全过程；[2]训练综合应用数学模型、微分方程、函数拟合和预测的知识分析和解决实际问题；[3]应用matlab软件求解微分方程、作图、函数拟合等功能，设计matlab
阿依达娜·2024-02-03 16:59

pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别

的作用和区别1tensor.detach()2tensor.detach_()前言：当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响
Alexa2077·2024-02-03 16:28
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