梯度下降法姿态解算第10页

【剑指offer】反向传播

1*1卷积的作用文章目录系列文章目录什么是反向传播反向传播的过程部分过程详解（1）前向传播（2）计算梯度和更新参数代码理解什么是反向传播深度学习中的反向传播（Backpropagation）是一种基于梯度下降法的优化方法

.别拖至春天.·2023-04-17 16:48

梯度下降法

梯度下降法梯度下降法(一)目的和原因(二）公式与理解全量梯度下降（一）公式与理解随机梯度下降梯度下降法的困难与挑战代码实战梯度下降法与优化（一）全量梯度下降法（二）随机梯度下降法梯度下降法(一)目的和原因目的

零点呀·2023-04-17 08:25

Python-梯度下降法实践

Python-梯度下降法实践一、前言二、梯度下降法1.简介2.关于线性回归梯度下降法实践求y=x^2+2*x+5的最小值(1)通过图像观察(2)通过描点观察(3)标注点(4)改变步长观察三、批量梯度下降算法

一抹light·2023-04-16 07:17

python——在1到100间搜索39

=goal://while循环找到目标数值39ifstart>goal:start-=1ifstart梯度下降法的随即搜索

Dilemma46·2023-04-16 05:30

SLAM面试笔记(3) - 视觉SLAM

目录1紧耦合、松耦合的区别（1）紧耦合和松耦合的区别（2）紧耦合和松耦合的分类（3）为什么要使用紧耦合2SIFT和SUFT的区别3视差与深度的关系4闭环检测常用方法5描述PnP算法6梯度下降法、牛顿法、

几度春风里·2023-04-16 03:01

ADMM——交替方向乘子法

它结合了两种经典优化方法：梯度下降法(gradientdescent)和拉格朗日乘子法(Lagrangianmultipliermethod)。ADMM算法ADMM考虑如

cnblogs.com/qizhou/·2023-04-15 16:50

偏航角、俯仰角、横滚角的理解

下面是视频地址：无人机DIY入门系列教程：(三）姿态解算上：姿态角、欧拉角与旋转矩阵_哔哩哔哩_bilibili坐标系首先是引入机体坐标系和世界坐标系，都是xyz坐

czc131·2023-04-15 04:41

【机器学习(二)】线性回归之梯度下降法

文章目录专栏导读1、梯度下降法原理2、梯度下降法原理代码实现3、sklearn内置模块实现专栏导读✍作者简介：i阿极，CSDNPython领域新星创作者，专注于分享python领域知识。

i阿极·2023-04-15 03:07

Pytorch深度学习笔记（四）梯度向下模型

梯度下降法通过导数告诉我们此时

向岸看·2023-04-14 19:18

神经网络中的参数初始化

当使用梯度下降法来进行优化网络参数时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率和泛化能力。参数初始化的方式通常有以下三种：（1）预训练初始化：不同的参数初始值会收敛到不同的局部最优解。

云隐雾匿·2023-04-14 08:50

神经网络优化中的学习率调整（下）

一、AdaGrad算法在标准的梯度下降法中，每个参数

云隐雾匿·2023-04-14 08:50

机器学习——特征缩放

会一点点补充的机器学习专栏：机器学习专栏文章目录特征缩放1、特征缩放作用2、特征缩放的四种方式3、sklearn实现特征缩放特征缩放1、特征缩放作用面对特征数量较多的时候，保证这些特征具有相近的尺度（无量纲化），可以使梯度下降法更快的收敛

Tao_RY·2023-04-14 06:14

机器学习——Day1

文章目录0.什么是机器学习1.线性回归1.1最小二乘1.2梯度下降1.3梯度下降法-一元线性回归0.什么是机器学习机器学习（machinelearning）是目前信息技术中最激动人心的方向之一，通过学习机器学习我们可以深入了解人类的本质

破风小k·2023-04-13 23:55

SLAM总结（四）-视觉前端

SLAM总结（四）-视觉前端1.数据关联1.特征法2.直接法：2.姿态解算3.初始化4.局部地图5.选取关键帧策略前端的主要功能一般是求解当前帧的位姿。

loui robot·2023-04-13 13:08

一文速学数模-最优化算法(二)梯度下降算法一文详解+Python代码

目录前言一、梯度下降法简述二、梯度下降算法原理理解1.梯度2.梯度定义3.梯度下降4.损失函数(lossfunction)5.学习率(步长)三、梯度下降算法代码展示消失和爆炸梯度前言最近会不断更新深度学习系列文章

fanstuck·2023-04-11 21:18

算法设计与智能计算 || 专题五: 最优解搜索问题

最优解搜索问题文章目录最优解搜索问题1.牛顿迭代法1.1牛顿分搜索零点的原理1.2牛顿法搜索极值点原理2.梯度下降法2.1微分与梯度2.1.1一元函数与多元函数的微分2.1.2梯度2.3梯度下降法2.4

Mr_LeeCZ·2023-04-10 18:33

深度神经网络调参数技巧,神经网络参数调节方法

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同

小六oO·2023-04-10 17:07

机器学习梯度下降算法（二）

目录前言一、多项式回归二、多重回归三、随机梯度下降法总结前言前面讲到了梯度下降算法的由来，和具体的分析过程，下面进一步对之前的内容进行递进和细化。

Dr.sky_·2023-04-10 14:08

机器学习中的数学笔记：微分学与梯度下降法

机器学习中的数学笔记：微分学与梯度下降法1.简介:数学在机器学习中的应用2.微分学基本思想和方法2.1微分学的核心思想:函数逼近2.2微积分的基础语言:极限论2.2.1极限的表述方式2.2.2无穷小2.2.3

Laura_Wangzx·2023-04-10 14:04

微分学与梯度下降法

1.微分学的基本思想和方法1.1微分学的核心思想：函数逼近微分学的核心思想是用熟悉且简单的函数对复杂函数进行局部逼近。常用作逼近的简单函数包括：线性函数：函数的一阶导数多项式函数：泰勒级数1.2微积分的基础语言：极限论极限的表达方式：自然语言：当xxx趋向于aaa时，f(x)f(x)f(x)的极限是LLL。数学符号：lim⁡x→af(x)=L\lim\limits_{x\toa}f(x)=Lx→a

独影月下酌酒·2023-04-10 13:00

Adam优化器

Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展。简单来说，Adam是带动量的梯度下降算法和RMSProp算法的结合。

cocapop·2023-04-09 04:34

Adam优化器算法详解及代码实现

在标准的梯度下降法中，每个参数在每次迭代时都使用相同的学习率，但是学习率如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。RMSprop算法是GeoffHint

1 + 1=王·2023-04-09 04:32

第二周 - Computing Parameters Analytically

正规方程法梯度下降法使用迭代找出θ的值，也可以使用数学方法-正规方程法直接计算出θ的值。正规方程法计算公式XT表示矩阵X的转置矩阵；(XTX)-1表示(XTX)计算结果的逆矩阵。

sakura_na·2023-04-09 03:00

手撕深度学习中的优化器

深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，选取适当的初值params，不断迭代，进行目标函数的极小化，直到收敛。

宁远x·2023-04-08 23:03

深度学习（一）优化算法之动量法详解

动量法使用梯度下降法，每次都会朝着目标函数下降最快的方向，这也称为最速下降法。这种更新方法看似非常快，实际上存在一些问题。

qq_39809262·2023-04-08 21:52

机器学习-P6 逻辑回归（书P73）

与线性回归的区别2，LR的损失函数3，LR正则化3.1，L1正则化3.2，L2正则化（岭回归）3.3，L1正则化与L2正则化的区别4，RL损失函数求解4.1，基于对数似然损失函数4.2，基于极大似然估计二，梯度下降法

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-08 13:48

李宏毅机器学习--P6梯度下降法

Review:gradientDescentLearningrates给优化过程中带来的影响自适应调整learningrate的方法梯度下降法的背后理论基础Review:gradientDescent在上一个视频里

韩向上·2023-04-08 13:38

各种求minimize极值的优化方法

包括牛顿法、梯度下降法...这些其实并非是最优秀的，今天听说一个L-BFGS-B，未来可以尝试性能并应用。https://www.cnblogs.com/zyfd/p/10120036.html

Iverson_henry·2023-04-08 11:20

机器学习中的共轭梯度法

1、梯度下降法梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。

Leslie__l·2023-04-08 09:43

backward 最好的解释

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。

weixin_40895135·2023-04-07 04:59

基于梯度下降法的线性回归拟合以及绘制图形（Python代码）

Tips：采用梯度下降法实现线性回归，同时可批量绘制散点图和拟合曲线以及损失图。样例数据：拟合曲线图：损失曲线：Python代码：#!

小松鼠想吃大闸蟹·2023-04-06 10:49

梯度下降法拟合曲线

importrandomimportnumpyasnpx=[[2104,3],[1600,3],[2400,3],[1416,2],[3000,4]]t=[400,330,369,232,540]n=len(x)c=[]h=[]ti=[]y=[]e=[]alpha=0.01foriinrange(3):c.append(random.random())foriinrange(5):x[i].app

格子6666·2023-04-06 10:49

机器学习：梯度下降法实现多项式对数据的拟合

待拟合曲线为，noise为引入的噪声：现在打算用一个多项式来拟合这个函数：损失计算采用平方损失函数：各个权重的偏导容易计算得出为：代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefinit_data():#待拟合曲线f(x)=cos2x*[(x^2-1)^3+0.5]xdata=np.arange(-1,1,0.01)y=[((x**2-1)**

Hilbob·2023-04-06 10:02

曲线拟合、多元线性回归与梯度下降算法

博主对机器学习也是刚刚入门，对决策树和拟合不是太理解，就边学习边建模梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。

handsome programmer·2023-04-06 10:30

基于梯度下降算法的曲线拟合

梯度下降法在求解函数最小值时，首先初始化一个变量值，然后不断迭代该变量值，直到函数在该变量值的地方梯度接近于0或迭代次数达到我们设定的阈值即终止迭代，此时就找到了一个函数极值点。

东城青年·2023-04-06 10:29

【梯度下降法】Python 梯度下降法拟合正弦曲线多项式函数傅里叶函数

问题:梯度下降法拟合正弦曲线此处以三次函数为例，其他的函数拟合同理 1.梯度下降法原理梯度下降相关公式拟合的函数:h(x)=∑i=0nθixi\qquad\qquad拟合的函数:\quadh

无白 | Herk (ง •̀_•́)ง·2023-04-06 10:36

Logistic回归----机器学习读书笔记

线性回归，采用梯度上升优化，类似于单层BP神经网络（BP采用梯度下降法）实现代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#获取数据集defloadDataSet

梵天的读书笔记·2023-04-05 22:11

线性回归求解中梯度下降法与最小二乘法的比较

在线性回归算法求解中，常用的是最小二乘法与梯度下降法，其中梯度下降法是最小二乘法求解方法的优化，但这并不说明梯度下降法好于最小二乘法，实际应用过程中，二者各有特点，需结合实际案例具体分析。

博观厚积·2023-04-05 00:21

Tensorflow 2.0学习DAY03 优化函数、学习速率与反向传播算法

梯度下降法梯度的输出向量表明了在每个位置损失函数增长最快的方向，可将它视为表示了在函数的每个位置向哪个方向移动函数值可以增长。

沙鳄鱼·2023-04-04 08:02

神经网络之反向传播算法（加入动量momentum的误差反向传播算法）

文章目录1、动量momentum2、结合momentum的误差反向传播算法3、算法实现3.1训练过程3.2测试过程4、参考源码及数据集1、动量momentum在普通的梯度下降法中，一般将梯度值定义对参数进行优化时的调整方向

七层楼的疯子·2023-04-04 08:29

资料链接传送门

二进制人工智能Gradientdescentisallyouneed介绍了梯度下降法的各种变形以及伪代码未完待续

星光技术人·2023-04-04 02:34

Matlab凸优化算法（附上完整仿真源码）

文章目录Matlab凸优化算法基于内点法的算法基于梯度下降法的算法总结完整仿真源码下载Matlab凸优化算法凸优化是一种数学问题，它的目标是最小化一个凸函数在一个凸集合中的值。

Matlab仿真实验室·2023-04-03 20:39

《动手学深度学习》（2）线性回归

目录线性回归线性模型衡量线性模型的预估值训练数据训练损失显示解小结基础优化方法梯度下降法小批量随机梯度下降小结线性回归从0实现线性回归简洁实现Softmax回归分类与回归从回归到多类分类Softmax和交叉熵损失总结损失函数图片分类数据集

坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:11

Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam

随机梯度下降法（SGD）算法介绍对比批量梯度下降法，假设从一批训练样本中随机选取一个样本。模型参数为，代价函数为，梯度

Shu灬下雨天·2023-04-02 19:17

极限学习机

注：下有视频讲解，可供参考单层前馈神经网络（SLFN）以其良好的学习能力在许多领域得到了广泛的应用，然而传统的学习算法，如BP等固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈，前馈神经网络大多采用梯度下降法，

GSAU-深蓝工作室·2023-04-02 11:57

机器学习-线性回归算法梳理

学习内容机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)线性回归的评估指标

RunRabbitRun·2023-04-02 06:28

李宏毅机器学习笔记

DataWhale–李宏毅老师机器学习P5-P8《误差来源》和《梯度下降法》学习笔记学习笔记本文是李宏毅老师B站–《机器学习》课程的学习笔记，在此非常感谢DataWhale提供的平台，希望大家加入到这个学习的大家庭中

learn_for_more·2023-04-02 06:26

最优算法求解化

常见的最优化算法包括梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、阻尼牛顿法、BFGS算法等。这些算法通常用于数值优化，也就是在数学模型中找到使目标函数取得最优值的变量值。

华创资源·2023-04-02 00:21

牛顿法、拟牛顿法、梯度下降法通俗理解

泰勒？你真的了解了吗？如果是，恭喜你，下面的部分你都可以看懂1.牛顿法通俗理解推导过程2.拟牛顿法3.梯度下降通俗理解

winner8881·2023-04-02 00:23

【机器学习】8、梯度下降法和拟牛顿法

文章目录1、梯度2、梯度上升和梯度下降3、梯度下降算法详解3.1直观解释3.2梯度下降相关概念3.3梯度下降的矩阵描述3.4梯度下降的算法调优4、梯度下降法大家族5、梯度下降法和其他无约束优化算法的比较

呆呆的猫·2023-04-02 00:10

推荐频道

梯度下降法姿态解算