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梯度下降法姿态解算
ubuntu20.04 ros http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu
imuCalibrationroshttp://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu使用imu_utils进行IMU的误差标定以及IMU
姿态解算
_非晚非晚的博客
MarkovLGXu
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2023-08-31 10:54
学习
人工神经网络的学习方式
调整权重使用的方法有
梯度下降法
,和随机
梯度下降法
两种。GradientDescent简称GD。stochasticGradientDescent简称SGD。两者的差异在于效率和收敛速度。
懒生活
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2023-08-30 22:13
神经网络中的优化算法
【嵌牛正文】首先,我们惯用的方法是“
梯度下降法
”,称为GradientDecent,就是把所有的训练样本丢进去训练一次之后,把W和b更新一次,然后重复这个过程,具体重复多少次就看我们的“迭代次数”是多少
张小文_f7d4
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2023-08-30 19:47
各种 Optimizer 梯度下降优化算法总结
写在前面当前使用的许多优化算法,是对
梯度下降法
的衍生和优化。在微积分中,对多元函数的参数求偏导数,把求得
无忧获客01
·
2023-08-30 19:24
机器学习第五周-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代了。顾名思义,梯
繁华落幕_0f7c
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2023-08-29 18:36
机器学习笔记之优化算法(十九)经典牛顿法的收敛性分析
机器学习笔记之优化算法——经典牛顿法的收敛性分析引言回顾:算法的收敛性分析Wolfe\text{Wolfe}Wolfe准则的收敛性分析
梯度下降法
在凸函数的收敛性分析
梯度下降法
在强凸函数的收敛性分析经典牛顿法的收敛性分析收敛性定理介绍证明过程关于隐含条件的说明引言上一节整体介绍了经典牛顿法
静静的喝酒
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2023-08-27 19:09
数学
机器学习
深度学习
经典牛顿法
牛顿法收敛性分析
梯度下降法收敛性分析
机器学习与数学基础知识(二)
本文是机器学习与数学基础知识的第二集视频,主要内容是微积分选讲,共三部分知识点,与机器学习直接相关的是第二部分知识点微积分中的两个机器学习算法——牛顿法和
梯度下降法
。
22世纪冲刺
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2023-08-27 09:18
机器学习与数学基础知识
机器学习
机器学习与数学基础知识
微分
牛顿法
梯度下降法
回归分析学习
回归分析什么是回归分析简单线性回归线性回归(linearregression)线性假设如何拟合数据线性回归的基本假设损失函数(lossfunction)最小二乘法(LeastSquare,LS)
梯度下降法
lov_vol
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2023-08-27 06:39
机器学习
回归
学习
数据挖掘
回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度(SGD、BGD)、逻辑回归(牛顿法)、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet
目录线性回归梯度下降算法构建损失函数
梯度下降法
LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法:牛顿法切线法另一种理解方式改进:
XuZhiyu_
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2023-08-26 11:45
学习笔记
算法
python
机器学习
人工智能
最优化方法——
梯度下降法
、牛顿法、LM算法
一、
梯度下降法
介绍:在机器学习中应用十分的广泛,主要目的是通过迭代的方式找到目标函数的最小值(极小值)。
ha_lee
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2023-08-26 00:36
笔记
算法
机器学习
深度学习
机器学习笔记之优化算法(十七)
梯度下降法
在强凸函数的收敛性分析
机器学习笔记之优化算法——
梯度下降法
在强凸函数的收敛性分析引言回顾:
梯度下降法
在强凸函数的收敛性二阶可微——
梯度下降法
在强凸函数的收敛性推论引言上一节介绍并证明了:
梯度下降法
在强凸函数上的收敛速度满足Q
静静的喝酒
·
2023-08-25 16:16
数学
机器学习
深度学习
梯度下降法的弊端
二阶可微函数
利普希兹连续
强凸函数
特征值分解
PyTorch基础知识
一.常用优化方法最小二乘法,牛顿法,拟牛顿法,
梯度下降法
二.tensor和numpyarray的相互转换定义一个numpyarraynp_data=np.arange(6).reshape((2,3))
几时见得清梦
·
2023-08-25 11:23
机器学习--特征缩放/均值归一化
特征缩放(featurescaling)其中,特征缩放(featurescaling)大致的思路是这样的:梯度下降算法中,在有多个特征的情况下,如果你能确保这些不同的特征都处在一个相近的范围,这样
梯度下降法
就能更快地收敛
runnerxin
·
2023-08-25 05:54
机器学习
机器学习
神经网络基础-神经网络补充概念-44-minibatch
梯度下降法
概念小批量
梯度下降法
(Mini-BatchGradientDescent)是
梯度下降法
的一种变体,它结合了批量梯度下降(BatchGradientDescent)和随机梯度下降(StochasticGradientDescent
丰。。
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2023-08-23 06:00
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
极限学习机(ELM)的原理和matlab代码实现
由于
梯度下降法
需要多次迭代,从而达到修正权值和阈值的目的,因此训练过程
配电网和matlab
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2023-08-23 00:17
matlab
机器学习
极限学习机
深度学习基本理论下篇:(梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核)、深度学习面试
18、请说明Momentum、AdaGrad、Adam
梯度下降法
的特点Momentum、AdaGrad、Adam是针对SGD梯度下降算法的缺点的改进算法。
会害羞的杨卓越
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2023-08-22 09:44
人工智能
深度学习
计算机视觉
人工智能
机器学习笔记之优化算法(十六)
梯度下降法
在强凸函数上的收敛性证明
机器学习笔记之优化算法——
梯度下降法
在强凸函数上的收敛性证明引言回顾:凸函数与强凸函数
梯度下降法
:凸函数上的收敛性分析关于白老爹定理的一些新的认识
梯度下降法
在强凸函数上的收敛性收敛性定理介绍结论分析证明过程引言本节将介绍
静静的喝酒
·
2023-08-21 13:19
数学
机器学习
深度学习
优化算法
强凸函数收敛速度
强凸函数
白老爹定理
二次上界与二次下界的关系
BN和LN之间的关系
转载于https://zhuanlan.zhihu.com/p/518047927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
壹晴天
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2023-08-21 08:59
pytorch学习
pytorch
改善神经网络——优化算法(mini-batch、动量
梯度下降法
、Adam优化算法)
改善神经网络——优化算法梯度下降Mini-batch梯度下降(Mini-batchGradientDescent)指数加权平均包含动量的梯度下降RMSprop算法Adam算法优化算法可以使神经网络运行的更快,机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量迭代的过程,你需要训练诸多模型,才能找到合适的那一个,所以,优化算法能够帮助你快速训练模型。其中一个难点在于,深度学习没有在大数据领域发挥最大
Luo_LA
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2023-08-20 22:44
机器学习
神经网络
算法
batch
神经网络基础-神经网络补充概念-49-adam优化算法
概念Adam(AdaptiveMomentEstimation)是一种优化算法,结合了动量
梯度下降法
和RMSProp的优点,用于在训练神经网络等深度学习模型时自适应地调整学习率。
丰。。
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2023-08-20 20:10
神经网络补充
神经网络
神经网络
算法
人工智能
神经网络基础-神经网络补充概念-47-动量
梯度下降法
概念动量
梯度下降法
(MomentumGradientDescent)是一种优化算法,用于加速梯度下降的收敛速度,特别是在存在高曲率、平原或局部最小值的情况下。
丰。。
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2023-08-20 12:23
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络基础-神经网络补充概念-43-
梯度下降法
概念
梯度下降法
(GradientDescent)是一种优化算法,用于在机器学习和深度学习中最小化(或最大化)目标函数。它通过迭代地调整模型参数,沿着梯度方向更新参数,以逐步接近目标函数的最优解。
丰。。
·
2023-08-18 23:03
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
感知机模型(Perceptron)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习
本文包括:1.走近感知机-感知机与童话2.重要概念3.感知机模型的数学形式4.构建感知机的损失函数5.如何取得损失函数最小值-随机
梯度下降法
6.感知机模型对偶形式Python复现,使用了随机
梯度下降法
,
舟晓南
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2023-08-18 07:56
基于灰狼优化(GWO)、帝国竞争算法(ICA)和粒子群优化(PSO)对
梯度下降法
训练的神经网络的权值进行了改进(Matlab代码实现)
本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述在神经网络训练中,使用传统的
梯度下降法
可能会受到局部极值问题的影响,导致训练结果不够稳定或收敛速度较慢。
然哥依旧
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2023-08-17 23:23
算法
神经网络
matlab
Task07:优化算法进阶;word2vec;词嵌入进阶
以上是
梯度下降法
的最基本形式,在此基础上,为了使
梯度下降法
收敛更加迅速和稳定,研究人员提出了多种变种,其中最优秀的要数Momentum,RMSprop,和Adam等。
Crystality
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2023-08-17 16:45
神经网络基础-神经网络补充概念-23-神经网络的
梯度下降法
概念神经网络的
梯度下降法
是训练神经网络的核心优化算法之一。它通过调整神经网络的权重和偏差,以最小化损失函数,从而使神经网络能够逐渐逼近目标函数的最优值。
丰。。
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2023-08-17 07:26
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
利用matlab实现无约束最优化方法
目录1.最速下降法2.加速梯度法——最速
梯度下降法
的改进3.Newton法-----多维4.阻尼Newton法5、FR共轭梯度法6、变尺度法---DFP算法1.最速下降法最速下降法-----两个特征:1
小白要努力sgy
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2023-08-16 16:48
机器学习
python
数据挖掘
通俗讲解-动量
梯度下降法
原理与代码实例
本站原创文章,转载请说明来自《老饼讲解-BP神经网络》bp.bbbdata.com目录一.动量
梯度下降法
介绍1.1动量
梯度下降法
简介与思想1.2动量
梯度下降法
的算法流程二.动量
梯度下降法
代码实例2.1动量
梯度下降法
实例代码一
老饼讲解-BP神经网络
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2023-08-16 14:39
计算机视觉
人工智能
机器学习
神经网络基础-神经网络补充概念-04-
梯度下降法
概念
梯度下降法
是一种常用的优化算法,用于在机器学习和深度学习中更新模型参数以最小化损失函数。它通过迭代地调整参数,沿着损失函数的负梯度方向移动,从而逐步逼近损失函数的最小值。
丰。。
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2023-08-15 17:51
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
第10周 | 斯坦福 CS229 机器学习
文章目录前言第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2随机
梯度下降法
17.3小批量梯度下降17.4随机梯度下降收敛17.5在线学习
ReturnTmp
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2023-08-14 15:33
#
机器学习
机器学习
人工智能
基于灰狼优化(GWO)、帝国竞争算法(ICA)和粒子群优化(PSO)对
梯度下降法
训练的神经网络的权值进行了改进(Matlab代码实现)
本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述在神经网络训练中,使用传统的
梯度下降法
可能会受到局部极值问题的影响,导致训练结果不够稳定或收敛速度较慢。
长安程序猿
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2023-08-12 22:26
算法
神经网络
matlab
stm32f4 mpu6050与
姿态解算
(仅供自己学习使用,学习笔记)
IMU原理及姿态融合算法详解一.陀螺仪的组成原理1)加速度计2)陀螺仪3)磁力计二.椭球拟合三.姿态的描述1)坐标系载体坐标系当地导航坐标系载体坐标系2)四元数3)欧拉角4)旋转矩阵四.传感器的噪声及去除与误差补偿基本原理误差补偿五.传感器数据融合磁力计数据融合六.滤波七.代码分析与融合一.陀螺仪的组成原理1)加速度计MEMS加速度计利用红色的这部分质量,当这一方向上存在加速度时,利用形变,可以检
骑个大毛驴
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2023-08-12 09:44
笔记
传感器
stm32
RT-Thread实战笔记|MPU6050使用详解及DMP
姿态解算
小伙伴们大家好,好久不更新RT-Thread实战笔记啦,今天来搞一搞MPU6050,话不多说,淦!本章源码获取欢迎文末留言区或者公众号后台回复“MPU6050”即可获取本教程源码MPU6050简介某宝买的,吃灰许久了...有钱,不想受那鸟气的,看这个,自己画一个,对比价格,我劝你买个吧,知道自己行就行了...典型用法:可在官网下载最新的芯片手册和寄存器映射和描述,参看:MPU6050官网基本功能:
小飞哥玩嵌入式
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2023-08-12 09:43
Rt-Thread学习笔记
stm32
嵌入式
机器学习笔记之优化算法(十三)关于二次上界引理
机器学习笔记之优化算法——关于二次上界引理引言回顾:利普希兹连续
梯度下降法
介绍二次上界引理:介绍与作用二次上界与最优步长之间的关系二次上界引理证明过程引言本节将介绍二次上界的具体作用以及它的证明过程。
静静的喝酒
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2023-08-11 20:41
数学
机器学习
深度学习
二次上界
利普希兹连续
凸优化方法
梯度下降法
机器学习笔记值优化算法(十四)
梯度下降法
在凸函数上的收敛性
机器学习笔记之优化算法——
梯度下降法
在凸函数上的收敛性引言回顾:收敛速度:次线性收敛二次上界引理
梯度下降法
在凸函数上的收敛性收敛性定理介绍证明过程引言本节将介绍
梯度下降法
在凸函数上的收敛性。
静静的喝酒
·
2023-08-11 20:10
数学
机器学习
深度学习
凸函数上的收敛性
梯度下降法
利普希兹连续
次线性收敛
凸优化问题
机器学习笔记之优化算法(十一)
梯度下降法
:凸函数VS强凸函数
机器学习笔记之优化算法——
梯度下降法
:凸函数VS强凸函数引言凸函数:凸函数的定义与判定条件凸函数的一阶条件凸函数的梯度单调性凸函数的二阶条件强凸函数强凸函数的定义强凸函数的判定条件强凸函数的一阶条件强凸函数的梯度单调性强突函数的二阶条件引言本节将介绍凸函数
静静的喝酒
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2023-08-10 10:01
机器学习
数学
深度学习
机器学习
凸函数
强凸函数
吴恩达机器学习笔记(自用)
(UnsupervisedLearning)单变量线性回归模型描述(ModelRepresentation)代价函数梯度下降线性回归中的梯度下降凸函数(convexfunction)多变量线性回归多元
梯度下降法
特征缩放
cosθ
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2023-08-09 06:02
机器学习
人工智能
python
深度学习--优化器篇(超保姆级+附代码包含常用各种优化器)
个人通俗理解(仅供参考):为
梯度下降法
配置的一个的"领航员",寻找模型最优解又要避免出现局部最优解,使之能快速高效的达到"目标"以下为使用chatgpt3.5的回答(仅供参考,还挺全乎,直接给我把本文要介绍的优化器优缺点都总结好了
Lian_Ge_Blog
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2023-08-08 16:27
深度学习
技术原理
深度学习
人工智能
pytorch
算法
4_回归算法(算法原理推导+实践)
目标函数(loss/costfunction)3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法5.1梯度方向5.2批量梯度下降算法(BGD)5.3随机梯度下降算法(SGD)5.4BGD和SGD算法比较5.5小批量
梯度下降法
少云清
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2023-08-07 21:52
机器学习
回归
算法
机器学习
7_分类算法—逻辑回归
参数求解1.4Logistic回归损失函数1.5LogisticRegression总结2Softmax回归(多分类问题)2.1Softmax算法原理2.2Softmax算法损失函数2.3Softmax算法
梯度下降法
求解
少云清
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2023-08-07 21:20
机器学习
分类
逻辑回归
数据挖掘
【水文】基于 MNN 训练能力解方程
训练能力解方程简介许久没上,水篇文章,事由同学想由房贷月还款额推测年利率:月还款额=pow(年利率/12+1,期数)*(年利率/12)*贷款总额/(pow(年利率/12+1,期数)-1)这个方程直接求解感觉比较麻烦,考虑使用
梯度下降法
夕阳叹
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2023-08-07 19:33
mnn
人工智能
深度学习
机器学习笔记之优化算法(十)
梯度下降法
铺垫:总体介绍
机器学习笔记之优化算法——
梯度下降法
铺垫:总体介绍引言回顾:线搜索方法线搜索方法的方向Pk\mathcalP_kPk线搜索方法的步长αk\alpha_kαk梯度下降方法整体介绍引言从本节开始,将介绍
梯度下降法
静静的喝酒
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2023-08-06 09:02
机器学习
深度学习
梯度下降法
优化算法
利普希兹连续
凸函数与强凸函数
5/1-3 BP神经网络的改进及MATLAB实现(下)
5/1-3BP神经网络的改进及MATLAB实现(下)文章目录5/1-3BP神经网络的改进及MATLAB实现(下)1.自适应
梯度下降法
(Adagrad)2.动量法(momentum)1.自适应
梯度下降法
(
机器学习成长之路
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2023-08-04 10:48
深度学习与神经网络
matlab
神经网络
机器学习
机器学习15 大规模机器学习
17大规模机器学习内容:17.1大型数据集学习17.2随机
梯度下降法
17.3小批量梯度下降17.4随机梯度下降收敛17.5在线学习17.6映射化简和数据并行17.1大型数据集学习如果我们有一个低方差的模型
黄桃百香果
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2023-08-03 17:04
第2章
梯度下降法
第2章
梯度下降法
深度学习的核心任务就是通过样本数据训练一个函数模型,或者说找到一个最佳的函数表示或刻画这些样本数据。
hwdong
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2023-08-02 10:27
梯度下降算法
目录
梯度下降法
随机
梯度下降法
实验分析mini-batch
梯度下降法
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltw=1.0defforward(x):""":paramx
Q渡劫
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2023-08-01 16:25
Pytorch
神经网络
深度学习
人工智能
python
学习经验分享【NO.17】YOLO训练时固定随机种子
深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数,而使用
梯度下降法
最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感。
人工智能算法研究院
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2023-07-31 08:39
学习经验分享
深度学习
pytorch
python
Pytorch参数优化
但是模型的参数我们一般是无法看见的,所以我们必须学会对参数的更新,下面,我将介绍两种参数更新的方法下面以
梯度下降法
为例进行展示:手动遍历参数更新在PyTorch中,模型的参数是通过torch.nn.Parameter
Teroin
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2023-07-31 07:38
深度学习
pytorch
深度学习
人工智能
最速梯度下降
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。
无涯2016
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2023-07-30 05:19
深度学习的优化算法
批量
梯度下降法
受电脑GPU限制,在训练网络时,通常不会将所有数据一起训练,为了加快学习速度,我们首先引入批量
梯度下降法
,但是会有震荡问题,如图1的的右图。
阿里山Paris
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2023-07-29 19:09
深度学习
深度学习
算法
人工智能
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