梯度上升

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归
旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

数值型特征处理 - 归一化和分桶

而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间，比如年龄段分成0-18，19-30这样的区间消除特征间的量纲差异，使不同特征具有可比性，适用于依赖距离或梯度的模型（如SVM、神经网络、KNN）最大最小归一化（
Ivanqhz·2025-02-09 18:50

【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降

StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降IntroducingSGDAI:StochasticGradientDescent(SGD)isapopularoptimizationalgorithmusedinmachinelearningforfindingtheminimumofacostfunction.Itisavariantofthegradientdesc
manylinux·2025-02-09 17:09

XY2-100的Verilog实现

xy2_100.vmodulexy2_100(inputclk,inputtx_init,//当产生上升沿时，开始发数据inputwire[15:0]x_pos,inputwire[15:0]y_pos
csdn_gddf102384398·2025-02-09 13:15

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。
算法工程师y·2025-02-08 23:28

Nesterov加速梯度法 (NAG, Nesterov Accelerated Gradient) 算法详解及案例分析

Nesterov加速梯度法(NAG,NesterovAcceleratedGradient)算法详解及案例分析目录Nesterov加速梯度法(NAG,NesterovAcceleratedGradient
闲人编程·2025-02-08 22:27

大模型AI应用安全与合规测试实战指南-数据层

核心痛点直击：黑盒失控：生成内容不可预测，传统规则引擎失效数据深渊：训练数据含敏感信息，清洗难度指数级上升合规迷宫：全球AI监
测试匠心：技能精进·职场跃迁·面试赢家·2025-02-08 21:20

十八、计算机视觉-canny边缘检测

文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波（GaussianSmoothing）2.梯度计算（GradientCalculation）3.非极大值抑制（Non-maximumSuppression
云峰天际·2025-02-08 19:01

第三代航空轴承钢产品 css-42l,航空轴承钢的发展及热处理技术（一）

我国航空航天轴承的热处理技术一直处于发展阶段，但与国外轴承钢的热处理技术相比仍有一定的上升空间。
Bosie小姐·2025-02-08 01:50

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

nn.Module会自动管理模型的参数，包括参数的初始化、梯度计算和更新等
PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

《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
·2025-02-07 13:56

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

6、BPTT和BP的区别二、LSTM1、LSTM简介2、LSTM如何缓解梯度消失与梯度爆炸？三、GRU四、参考文献RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN？
Curz酥·2025-02-07 02:52

理解红黑树

演变背景：二叉查找树的局限性：普通二叉查找树在插入有序数据时可能退化为链表，导致操作时间复杂度从O(logn)上升到O(n)。平衡二叉树的提出：为了应对这一问题，平衡二叉
因特麦克斯·2025-02-06 17:20

网络安全 | 什么是网络安全？

网络攻击能够扰乱企业经营，损害企业利益，甚至让企业瘫痪，而且受害者付出的代价还在不断上升。网络安全的必要性：信息技术(IT)发展趋势迅猛，云计算的采用、网
网络安全Ash·2025-02-06 14:30

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）
辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein
盼小辉丶·2025-02-06 09:29

一文读懂fgc之cms

实战篇1.前言线上应用运行过程中可能会出现内存使用率较高，甚至达到95+仍然不触发fgc的情况，存在内存打满风险，持续触发fgc回收；或者内存占用率较低时触发了fgc，导致某些接口tp99，tp999上升
for62·2025-02-06 08:22

1. 初识spark

内存处理数据最大的优势就是方便，快捷，可以很快得到结果，但是内存总是有瓶颈的，不管你运行代码的机器有多大的内存，总是有更大规模的数据需要处理，而且随着单个机器内存扩容，硬件成本会指数级上升。
wlyang666·2025-02-06 08:20

计算机二级office考试通过率为22%,通过率仅22%?计算机二级office到底该不该报

②新题难度指数上升，越来越多的难题、偏题变成了考试的常规题。这一点极大的加大了考试的难度。③备考过程中越来越多人反映题目难，有些题甚至看不懂。
陆盖盖·2025-02-06 03:13

A股未来预期回报是否走低？影响因素有哪些？投资者该如何应对？

当国内生产总值(GDP)增长强劲时，企业盈利往往增加，这会推动股票价格上升，预期回报较高。例如在过去经济高速发展阶段，很多行业都受益，相关企业业绩良好，股票表现佳。反之，若经济增长放缓
股票程序化交易接口·2025-02-06 03:40

Python-玩转数据-凸优化

一、说明最优化问题目前在机器学习，数据挖掘等领域应用非常广泛，因为机器学习简单来说，主要做的就是优化问题，先初始化一下权重参数，然后利用优化方法来优化这个权重，直到准确率不再是上升，迭代停止，那到底什么是最优化问题呢
人猿宇宙·2025-02-06 02:35

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化：数据并行、模型并行和流水线并行2.3混合精度训练2.4梯度累积
AI天才研究院·2025-02-06 01:59

Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn
怎么这么多名字都被占了·2025-02-05 18:06

PyTorch中的 torch.nn.GRU

与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，并提高了训练效率和性能。在PyTorch中，torch.nn.GRU是一个非常方便的模块，用于构建和训练GRU网络。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

python中怎样找出递增子序列_300. 最长递增子序列（python）

思路题目.png题目.pngdp肯定是可以想到的dp[i]表示以序号i元素结尾的最长上升子序列状态转移dp[i]=dp[k]+1(任意nums[k]时间复杂显然是O(n^2)实现classSolution
异能FM·2025-02-05 06:08

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示
ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

GRU是门控循环单元是什么？

GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

最长回文子串

难度有所上升了，变得有些棘手了。突然想到char和int为什么需要相互转换。本质上来说，char和int都是需要开辟一点空间用来存储，命名不一样而已。char只有1字节，而int可以是2个字节。
ElseWhereR·2025-02-04 13:35

机器学习笔记20241017

torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸
tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

原理：SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点，并利用梯度方向的直方
极客代码·2025-02-03 21:23

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度
欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在
Remoa·2025-02-03 14:53

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：
Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

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
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