梯度上升

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于

nnerddboy·2025-02-03 02:19

LSTM 网络在强化学习中的应用

LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-02 14:23

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

目录一、引言二、什么是梯度下降？

Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

pytorch实现循环神经网络

nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决梯度消失问题。nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。

纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

什么是热失控

热失控（ThermalRunaway）是指电池在特定条件下，由于内部化学反应产生的热量超过了电池的散热能力，导致电池温度急剧上升，进而引发一系列不可逆的化学反应，最终可能导致电池起火或爆炸的现象。

能源革命·2025-02-01 22:00

对线性回归的补充——正规方程法

目录1.引言2.单变量线性回归的解析解3.多变量线性回归的解析解参考1.引言在单变量线性回归和多变量线性回归中，参数的更新都使用了梯度下降算法进行迭代，但是线性回归的参数最优值可以直接得到解析解。

梦醒沉醉·2025-02-01 17:20

通过反射搭建简易的Servlet层自动化映射参数并调用Service层业务方法的框架

这种方式虽然直观，但随着业务逻辑的复杂化，代码量会迅速增加，维护成本也随之上升。

未来并未来·2025-02-01 09:42

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

深度解读大语言模型中的Transformer架构

RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

接口自动化测试框架搭建详解

1、由于现在各个系统的复杂度不断上升，导致传统的测试方法成本上升且测试效率大幅下降，而接口测试相对于UI测试更加稳定，且相对容易实现自动化持续集成，可以减少人工回归测试的时间成本，缩短测试周期。

互联网杂货铺·2025-01-31 21:36

重参数化（Reparameterization）的原理

因为隐含变量是从某个分布中采样的，这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时，由于采样操作的随机性，无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决

读思辨·2025-01-31 15:21

再写最长上升子序列（简单dp）

给定一个长度为的数列，求数值严格单调递增的子序列的长度最长是多少。输入格式第一行包含整数。第二行包含个整数，表示完整序列。输出格式输出一个整数，表示最大长度。数据范围1≤≤1000，−109≤数列中的数≤109输入样例：73121856输出样例：4难度：简单时/空限制：1s/64MB总通过数：100525总尝试数：154358来源：模板题AcWing算法标签#includeusingnamespa

计信金边罗·2025-01-31 08:41

can总线发展史

随着汽车中电子部件数量的增加，线束与配套接插件的数量也在成倍上升。在1955年平均一辆汽车所用线束的总长度为45米，而到了2002年，平均一辆汽车所用线束的总长度却达到了4千米。

wangyh76·2025-01-31 06:52

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器

kkchenjj·2025-01-31 04:39

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡

现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡，但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度，从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡，同时不产生不希望

大模型任我行·2025-01-30 16:24

OpenCV中的边缘检测和轮廓处理

1.Sobel算子函数功能：Sobel算子用于计算图像灰度的近似梯度，梯度越大越有可能是边缘。参数：s

Luzem0319·2025-01-30 12:55

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

OpenCV 功能函数介绍（二）

一，梯度处理的sobel算子函数功能：用于计算图像梯度（gradient）的函数参数：cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType

ኈ ቼ ዽ·2025-01-30 01:03

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型

MengWoods·2025-01-30 01:01

国科大-算法中的最优化方法-林

考过内容汇总：A前面是几个填空题，主要考察凸函数，拟凸函数，单峰函数这些的图像判断，以及通过等高线图找到梯度方向（第一个ppt上的最后一页的那个图）。填空题主要就是考察这些基本概念。

手板心里煎鱼吃·2025-01-29 21:57

深度解密：企业架构（Togaf）四大架构的闭环到底该如何做

在这样的背景下，企业架构（EnterpriseArchitecture，EA）不再只是IT部门的“技术蓝图”，而是逐步上升为企业级别的“战略框架”，帮助企业在复杂的业务与技术环境中实现高效的协同和创新。

火山说数·2025-01-29 12:34

相向双指针

拿O(1)的时间获取O(n)的信息，进而将时间复杂度减低相应的题目两数之和三数之和四数之和这里都运用双向指针来降低时间复杂度，难度依次上升。

memorycx·2025-01-29 09:11

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差

刀客123·2025-01-29 07:53

Python实现图像（边缘）锐化：梯度锐化、Roberts 算子、Laplace算子、Sobel算子的详细方法

目录Python实现图像（边缘）锐化：梯度锐化、Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子的详细方法引言一、图像锐化的基本原理1.1什么是图像锐化？

闲人编程·2025-01-29 03:40

强化学习中，为什么用AC架构

AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法，通过分离策略和价值函数的估

资源存储库·2025-01-29 01:25

Spring Cloud Alibaba 实现 gRPC 服务调用

2019年6月，阿里巴巴宣布将其在微服务体系中的地位上升到

AI天才研究院·2025-01-28 15:08

如何0基础自学网络安全技术，推荐一个非常稳的网络安全学习路线_网络安全入门学习路线

）度过了石器时代，你已经储备了一些计算机的基础知识：操作系统的使用，网络协议，前端基础，数据库初识，但这距离做网络安全还不够，在第二个青铜阶段，你还需要再进一步学习基础，在第一阶段之上，难度会开始慢慢上升

星空真懒·2025-01-28 15:34

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)

梦回楼~·2025-01-28 08:19

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

欢迎来到我的主页：【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到：Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线（或者一个平面），让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点，通过这条直线，我们可以预测新的数据。eg：假设你想预测房价，你知道房子的大小（面积）

Echo-Nie·2025-01-28 07:14

Python中opencv的一些函数及应用

Sobel算子函数功能：Sobel算子用于计算图像的梯度（变化率），常用于边缘检测。它通过对图像应用一个基于一阶导数的滤波器来强调图像中的边缘部分，特别是水平和垂直方向上的边缘。

灵封～·2025-01-28 06:05

〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

视频网站服务器为什么需要使用负载均衡？

随着视频网站等娱乐活动的逐渐增加，进行使用的用户数量也在不断上升，大量的用户会给视频网站行业带来一定的访问压力，需要处理大量的媒体资料，比如上传视频图片和数据保存发布等内容，会消耗大量的带宽资源，增加服务器的负载力

wanhengidc·2025-01-27 23:11

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-01-27 20:22

数据分析中的上钻、下钻、切片和切块

以下是每个术语的解释：上钻（DrillUp）：这是指从数据的更详细层级上升到更概括的层级。

贾斯汀玛尔斯·2025-01-27 17:58

HDFS升级和回退

概述作为一个大型的分布式系统，Hadoop内部实现了一套升级机制，当在一个集群上升级Hadoop时，像其他的软件升级一样，可能会有新的bug或一些会影响现有应用的非兼容性变更出现；在任何有实际意义的HDFS

小森饭·2025-01-27 08:05

【diffusers极速入门（六）】缓存梯度和自动放缩学习率以及代码详解

系列文章目录【diffusers极速入门（一）】pipeline实际调用的是什么？call方法!【diffusers极速入门（二）】如何得到扩散去噪的中间结果？Pipelinecallbacks管道回调函数【diffusers极速入门（三）】生成的图像尺寸与UNet和VAE之间的关系【diffusers极速入门（四）】EMA操作是什么？【diffusers极速入门（五）】扩散模型中的Schedul

多恩Stone·2025-01-26 18:52

xgboost在spark集群使用指南

简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。

一颗小草333·2025-01-26 17:49

如何在 Ubuntu 18.04 上升级 gcc 到 9.4：一步步详细指南

文章目录问题描述问题解决1.添加Toolchain测试PPA2.安装GCC和G++3.更新替代版本4.验证安装5.出现报错在执行sudoaptinstallgcc-9g++-9时，出现以下报错。解决方案更换默认的Ubuntu软件源问题描述在尝试编译PyTorch时遇到的报错提示需要GCC版本9.3或更高，但系统中安装的是版本7.5.0。因此，需要升级GCC到至少9.3版本。damon@damon-

草莓奶忻·2025-01-26 17:15

一、深度学习的基本介绍

机器学习的基本步骤：前馈运算、反向传播计算梯度、根据梯度更新参数值。一、定义及基本概念深度学习，就是一种利用深度人工神经网络来进行自动分类、预测和学习的技术。

关关钧·2025-01-26 14:52

Redis 的热 Key（Hot Key）问题及解决方法

CPU负载过高：Redis需要处理大量对同一Key的请求，导致CPU使用率急剧上升。网络IO瓶颈：请求量过大可能会导致Redis服务器

maply·2025-01-26 11:57

高频词汇背诵 Day1

.远地，遥远地，久远地；到......程度,......很多solvev.解决，解答culturen.修养，教养；文化，文明nuclearadj.核心的，中心的；原子核的，核的risev.起床，起立，上升

promising-w·2025-01-26 07:56

C++实现设计模式---桥接模式 (Bridge)

使用场景系统需要在抽象和实现之间解耦：抽象和实现之间需要独立变化，使用继承会导致代码的复杂性上升。避免类的数量爆炸：系统中有多维度变化的对象（如

计算机小混子·2025-01-26 01:05

微积分公式大全

以下是一些常见的复杂公式和定理，涵盖了多变量微积分、无穷级数、积分变换、极限等方面：1.多变量微积分偏导数和梯度偏导数：∂∂xf(x,y,z)\frac{\partial}{\partialx}f(x,

.NET跨平台·2025-01-25 03:51

奇墨科技TBM技术业务管理体系促进企业数字化转型

企业业务不断发展，IT成本往往会出现螺旋式上升趋势，IT面临数字化转型。数字化发展过程中所投入的IT成本仿佛进入黑洞，无法看见投入到了哪里，看不到IT的价值，导致企业领导者难以做出正确的决策。

青莲网络·2025-01-24 18:16

智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen...

但问题在于，如何获得调整参数的梯度......目前我的信

智源社区·2025-01-24 18:46

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验

张登杰踩·2025-01-24 18:10

梯度提升决策树树（GBDT）公式推导

###逻辑回归的损失函数逻辑回归模型用于分类问题，其输出是一个概率值。对于二分类问题，逻辑回归模型的输出可以表示为：\[P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-F(x)}}\]其中\(F(x)\)是一个线性组合函数，通常表示为：\[F(x)=\sum_{m=0}^{M}h_m(x)\]这里的\(h_m(x)\)是学习到的决策树。###损失函数的推导对于单个样本\((x_i,y_i)\)，逻

化作星辰·2025-01-24 16:27

《用DOTS解决实际需求》集锦

思路是先消除使用门槛后，再有梯度挖掘DOTS底层实现，学习过程非常平滑，并精细准备了进度条字幕，想看哪里点哪里

·2025-01-24 11:49

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