梯度下降法姿态解算

机器学习——梯度下降法

梯度下降（GradientDescent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。接下来我将介绍三种梯度下降算法：随机梯度下降算法、批量梯度下降算法、小批量梯度下降算法梯度下降梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快，很明显从起始点出发最陡的地方下降最快，这就是我们的负
yaochen2507·2023-10-06 13:16

多元函数梯度下降 java_机器学习算法（五）—— 最优化方法：梯度下降

在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭
字音·2023-10-06 13:45

python sklearn 梯度下降法_梯度下降法及一元线性回归的python实现

梯度下降法及一元线性回归的python实现一、梯度下降法形象解释设想我们处在一座山的半山腰的位置，现在我们需要找到一条最快的下山路径，请问应该怎么走？
weixin_39553272·2023-10-06 13:15

梯度下降法代码python实现

梯度下降法代码python实现-有数据有图有真相今天我们做了一个实验，通过生成多元回归数据进行梯度下降求解权重生成一份线性数据y=w1∗x1=w2∗x2+w3∗x3+by=w_1*x_1=w_2*x_2
Mr Gao·2023-10-06 10:03

单层神经网络的搭建

此博客基于优达学院的深度学习课程搭建一个简单的神经网络总结神经网络是一种在数据中识别模式的算法反向传播是一种在更新权重训练过程中采用的一种技术这个过程使用的是梯度下降法深度学习=多层神经网络+大数据+大量的计算实例课程中的实例搭建了一个单层只有一个神经元的神经网络使用该神经网络进行了一次简单的预测下面进行重现课上的代码争取本周能独立写出一个三层的神经网络
Ivan__1999·2023-10-05 07:54

2019-12-08

梯度下降法1、数据处理实际处理中往往在进行梯度下降前对数据进行归一化。
xias147·2023-10-04 19:43

最基础的神经网络与反向传播

算法原理概述：算法通过构建多层网络解决单层感知机的非线性可分无法分割问题，通过梯度下降法更新网络中的各个权值向量，使得全局的损失函数极小化，从而实现对任意复杂的函数的拟合，这在分类问题中表现为它能将任意复杂的数据划分开
鲜橙·2023-10-04 10:59

pytorch梯度下降函数_PyTorch学习笔记2 - 梯度下降

1在numpy和pytorch实现梯度下降法(线性回归)梯度下降法的一般步骤为：(1)设定初始值(2)求取梯度(3)在梯度方向上进行参数的更新1.1Numpy版本假设欲拟合的目标函数为y=2*x1-4*
weixin_39636057·2023-10-03 23:47

随机梯度下降算法从零实现，基于Numpy

随机梯度下降法SGDGithub由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。
Lornatang·2023-10-02 09:50

[转]从零开始：用Python搭建神经网络

这儿我就假定你已经熟悉基础的微积分和机器学习的一些概念，比如分类和规范化，最好还能懂得一些优化神经网络的技术，比如梯度下降法。
Aieru·2023-10-02 06:19

【NLP】机器学习中的可能考点

推导线性回归的损失函数，最小二乘法中心极限定理，每个样本误差独立同分布，似然函数2、正则l1,l2的区别限制模型参数，减小过拟合lasso回归l1会产生稀疏矩阵（很多0值）岭回归l2弹性网络l1+l23、梯度下降法计算速度效果随机梯度下降法更新一次参数
Du恒之·2023-09-30 09:42

梯度下降法(SGD)原理

目录梯度下降法(SGD)原理：求偏导1.梯度(在数学上的定义)2.梯度下降法迭代步骤BGD批量梯度下降算法BGD、SGD在工程选择上的tricks梯度下降法(SGD)原理：求偏导1.梯度(在数学上的定义
ZhangJiQun&MXP·2023-09-28 13:28

pytorch 深度学习实践 第三讲 梯度下降算法

目录第三讲梯度下降算法gradientDescent梯度下降法gradientDescentgradient.py源码随机梯度下降法s
会游泳的小雁·2023-09-28 13:08

学习笔记-随机梯度下降法

《神经网络和深度学习》：https://nndl.github.io/梯度下降法中，目标函数是整个训练集上的风险函数，这种方式称为批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）。
kjasd233·2023-09-28 13:38

深度学习入门笔记（二）梯度下降法

目录上节回顾——logistic回归模型和成本函数梯度下降梯度下降法的执行过程计算图logistic模型中的梯度下降算法上节回顾——logistic回归模型和成本函数是在条件下，的概率。。
_CyberAngel·2023-09-28 13:07

深度学习笔记之优化算法(二)随机梯度下降

深度学习笔记之优化算法——随机梯度下降引言回顾：梯度下降法梯度下降法在机器学习中的问题随机梯度下降随机梯度下降方法的思想随机梯度下降方法的步骤描述关于学习率引言本节将介绍随机梯度下降(StochasticGradientDescent
静静的喝酒·2023-09-28 13:05

线性回归&逻辑回归&正则化

对于的取值可以尝试:运用梯度下降法
susion哒哒·2023-09-27 20:50

机器学习笔记——9.25课堂补充

2.梯度下降法参数更新能否保证损失函数值每次下降？3.以下损失函数表达式中为何有个系数1/2m？4.有关学习率的调整策略？
AgentSmart·2023-09-25 08:33

梯度下降法

梯度下降法对于一个二元一次函数y=ax+b，我们只需要知道两个(x，y)点即可获取到a、b的值，我们称其为精确解，如下图：但是如果该函数中存在已知分布的噪声，那么又该如何求解：我们可以假设a、b为任意值
Hufft·2023-09-25 02:45

最小二乘法

LeastSquareMethod1、相关的矩阵公式2、线性回归3、最小二乘法3.1、损失函数（LossFunction）3.2、多维空间的损失函数3.3、解析法求解3.4、梯度下降法求解1、相关的矩阵公式
__TAT__·2023-09-24 14:09

第五章 多变量线性回归

本章含盖5.1多维特征5.2多元梯度下降法5.3多元梯度下降法演练！
tomas家的小拨浪鼓·2023-09-24 05:59

深度学习自学笔记二：逻辑回归和梯度下降法

目录一、逻辑回归二、逻辑回归的代价函数三、梯度下降法一、逻辑回归逻辑回归是一种常用的二分类算法，用于将输入数据映射到一个概率输出，表示为属于某个类别的概率。
ironmao·2023-09-23 21:54

机器学习（3） K近邻算法（KNN）介绍及C++实现

近邻算法三大要素前言此前已发布的两篇博客，分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界，并给出C++代码实现，详情参见机器学习（1）泛化误差上界的实现及分析；以及在线性可分条件下，采用随机梯度下降法收敛分二分类超平面的感知机算法
ProfSnail·2023-09-23 16:09

pytorch学习------常见的优化算法

梯度下降：全局最优2、随机梯度下降法(Stochasticgradientdescent
韭菜盖饭·2023-09-22 22:59

基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫
GarfieldEr007·2023-09-22 15:30

吴恩达DL lesson3 week1

例如收集更多训练数据训练集的多样性不够,收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集.使用梯度下降法训练更长的时间尝试一个不同的优化算法,例如Adam优化算法
wyq0717·2023-09-22 02:37

机器学习入门教学——损失函数（交叉熵法）

1、前言我们在训练神经网络时，最常用到的方法就是梯度下降法。在了解梯度下降法前，我们需要了解什么是损失(代价)函数。所谓求的梯度，就是损失函数的梯度。
恣睢s·2023-09-22 01:26

机器学习入门教学——损失函数（极大似然估计法）

1、前言我们在训练神经网络时，最常用到的方法就是梯度下降法。在了解梯度下降法前，我们需要了解什么是损失(代价)函数。所谓求的梯度，就是损失函数的梯度。
恣睢s·2023-09-21 02:10

机器学习入门教学——损失函数（最小二乘法）

1、前言我们在训练神经网络时，最常用到的方法就是梯度下降法。在了解梯度下降法前，我们需要了解什么是损失(代价)函数。所谓求的梯度，就是损失函数的梯度。
恣睢s·2023-09-21 02:40

STM32无人机-四轴四元数姿态解算与卡尔曼滤波

四轴四元数姿态解算MPU6050是一种非常流行的空间运动传感器芯片，可以获取器件当前的三个加速度分量和三个旋转角速度。
弥途·2023-09-20 05:02

【深度学习实验】线性模型（二）：使用NumPy实现线性模型：梯度下降法

linear_model3.损失函数loss_function4.梯度计算函数compute_gradients5.梯度下降函数gradient_descent6.调用函数一、实验介绍使用NumPy实现线性模型：梯度下降法二
QomolangmaH·2023-09-18 00:25

神经网络权重是什么意思,神经网络权值和阈值

2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。
快乐的小肥熊·2023-09-17 21:20

1 参悟深度学习-梯度下降法

数学知识导函数本质上梯度下降法是在解决极值的问题而在数学上求极值，需要知道导函数就很容易求的比如函数y=x^2+4x+4的最大/小值是在其导函数等于0时的x的值即2*x+4=0是x=-2存在最大/小值y
InnoTech·2023-09-16 20:01

Python数据分析入门--线性规划和非线性规划学习笔记

文章目录一、线性规划简介二、线性规划常用求解方法三、线性规划实现流程1.明确问题和变量2.建立数学模型四、Python实现线性规划五、非线性规划简介六、非线性规划常用求解方法1.拉格朗日乘数法2.梯度下降法七
szu_ljm·2023-09-15 02:00

深度学习-详解梯度下降从BGD到ADAM - [北邮鲁鹏]

二、梯度下降的运行过程批量梯度下降法(BGD)随机梯度下降法(SGD)小批量梯度下降法(MBGD)梯度算法的改进梯度下降算法存在的问题动量法(Momentum)动量法还有什么效果？
古董a·2023-09-14 09:16

【线性回归】梯度下降

也就是梯度方向一、梯度下降法算法描述注意：新的θ0、θ1是依据上一次的θ0、θ1同时更新的。
阿瑟琴·2023-09-13 05:16

神经网络 06(优化方法)

二、梯度下降方法梯度下降法简单来说就是一种寻找使损失函数最小化的方法。
Darren_pty·2023-09-13 05:25

2019-03-03

如何让线离点为了使用梯度下降法，我们需要使用连续误差函数，为此还需要
_mora·2023-09-13 01:34

Batch normalization和Layer normalization

深度学习的归一化方法1归一化的目的当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，输入数据的特征分布会不断发生变化，为了保证数据特征分布的稳定性，会加入Normalization。
Mariooooooooooo·2023-09-12 16:51

【AI】机器学习——感知机

文章目录4.1感知机基本概念4.2策略4.2.1数据集的线性可分性4.2.2学习策略目标损失函数的构造关于距离的解释4.3算法4.3.1原始形式损失函数的梯度下降法4.3.2PLA例题4.3.3算法收敛性
AmosTian·2023-09-11 08:14

python实现线性回归的梯度下降法

但损失函数一般都比较复杂，难以从函数本身找到最优的参数，因此实际应用过程中使用得较多的就是梯度下降法。通过逐渐改变参数，使损失函数逐渐收敛，最终确定参数值使损失函数的值最小。
yy辰·2023-09-10 21:46

【深度学习】Mini-Batch梯度下降法

Mini-Batch梯度下降法在开始Mini-Batch算法开始之前，请确保你已经掌握梯度下降的最优化算法。
NormalConfidence_Man·2023-09-10 08:07

机器学习之感知机

感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求
是小橙子呀·2023-09-09 22:54

【AI】机器学习——线性模型（线性回归）

又能构造出功能更加强大的非线性模型文章目录3.1线性模型3.1.1数据3.1.2目标/应用3.2线性回归3.2.1回归模型历史3.2.2回归分析研究内容回归分析步骤3.2.3回归分析分类3.2.4回归模型3.2.5损失函数梯度下降法一元回归模型的梯度下降多元回归模型梯度下降不同特征尺度不同
AmosTian·2023-09-08 10:33

逻辑回归

假设：使用极大似然法来估计模型参数：其对数似然函数为：对求极大值，得到的估计值通常使用梯度下降法和你牛顿法求解
菜鸟learn编程·2023-09-08 03:19

6轴陀螺仪姿态解算

之前看过学长姿态解算相关代码，因为要做平衡车的项目，希望陀螺仪处理数据能够达到很好的效果，大概2个星期前，看的学长代码，当时把大部分代码看懂是用来干什么的，但原理还是一窍不通，没办法，太高深了hhhhh
AI紫夜繁星·2023-09-07 15:28

【数学建模竞赛】优化类赛题常用算法解析

模型分析和求解方法选择：对建立的数学模型进行分析，可以使用数学工具和方法，例如最优化算法、梯度下降法、遗传算法、模拟退火等。根据问题的性质和模型的特点，选择适当的优化方法来求解问题。
CaojunjiaOnly·2023-09-06 23:08

机器学习笔记之最优化理论与方法(七)无约束优化问题——常用求解方法(上)

机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[上]引言总体介绍回顾：线搜索下降算法收敛速度的衡量方式线性收敛范围高阶收敛范围二次终止性朴素算法：坐标轴交替下降法最速下降法(梯度下降法
静静的喝酒·2023-09-06 16:17

转载自http://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html---梯度下降讲解

这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1.梯度在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。
_codedreamer·2023-09-04 22:49

构建机器学习项目

如果例子的效果不理想，你的脑海里会涌现出很多提升准确率的思路：1.收集更多的数据2.增大训练样本多样性3.使用梯度下降法训练更长的时间4.换一种优化算法，比如Adam算法5.尝试更复杂或更简单的神经网络
带刺的小花_ea97·2023-09-04 19:15
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