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梯度下降算法
推荐算法——ALS模型算法分析、LFM算法
文章目录推荐算法——ALS模型算法分析、LFM算法简介ALS算法流程分析LFM
梯度下降算法
-示例推荐算法——ALS模型算法分析、LFM算法简介ALS(AlternatingLeastSquares),即交替最小二乘法
蒋含竹
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2023-10-29 19:26
MachineLearning
Python
大数据
机器学习
推荐算法
ALS
算法分析
吴恩达《机器学习》2-5->2-7:
梯度下降算法
与理解
一、
梯度下降算法
梯度下降算法
的目标是通过反复迭代来更新模型参数,以便最小化代价函数。代价函数通常用于衡量模型的性能,我们希望找到使代价函数最小的参数值。
不吃花椒的兔酱
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2023-10-29 15:31
机器学习
机器学习
学习
笔记
神经网络与深度学习第四章前馈神经网络习题解答
首先看一下CSDN的解释:如果输入x恒大于0,使用sigmoid作为激活函数的神经元的输出值将会处于饱和状态,导致其梯度接近于0,这会使得
梯度下降算法
的收敛速度变慢。
小鬼缠身、
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2023-10-28 22:19
均值算法
算法
Gradient Descent (梯度下降)
重要性
梯度下降算法
在机器学习和深度学习中扮演者重要的角色。
倒着念
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2023-10-28 20:55
【深度学习实验】网络优化与正则化(一):优化算法:使用动量优化的随机
梯度下降算法
(Stochastic Gradient Descent with Momentum)
文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正:动量法Momentuma.init_momentum_statesb.sgd_momentumc.evaluate_lossd.traine.
QomolangmaH
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2023-10-27 19:15
深度学习实验
深度学习
算法
人工智能
pytorch入门第二课——随机梯度下降(SGD)
本文内容为
梯度下降算法
,绘制迭代-损失图。
疯狂java杰尼龟
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2023-10-27 14:42
机器学习
pytorch
随机梯度下降
pytorch深度学习实践(二):
梯度下降算法
详解和代码实现(梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降的对比)
训练过程可视化1.3代码实现二、随机梯度下降(stochasticgradientdescent,SDG)2.1公式与原理2.1.1w的更新2.2代码实现2.3梯度下降和随机梯度下降的优缺点对比2.3.1
梯度下降算法
好喜欢吃红柚子
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2023-10-27 14:34
深度学习
pytorch
算法
python
神经网络
吴恩达机器学习第十周测试
C:在随机
梯度下降算法
执行之前,先要将样本打乱,正确。D:在大量数据样本的情况下,随机梯度下降要比批量梯度下降效率高,正确。第三题答案AD第四题答案CD第五题答案ACD
一叶知秋Autumn
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2023-10-27 07:28
机器学习
机器学习
机器学习
BP网络权值调公式推导(
梯度下降算法
推导)
这要从
梯度下降算法
推导来理解:首先看一下梯度的定义:看不懂也没关系,只要认识梯度的符号▽请看下面的推导过程:可以发现5.19和5.23很相似,就可以将5.19的推论应用到5.23来理
Strive_LiJiaLe
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2023-10-26 03:04
深度学习-图像分类
深度学习
神经网络
全
梯度下降算法
从零实现,基于Numpy
批量梯度下降法BGDGithub批量梯度下降法(BatchGradientDescent,简称BGD)是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新,其数学形式如下:对上述的能量函数求偏导:由于是最小化风险函数,所以按照每个参数θ的梯度负方向来更新每个θ:具体的伪代码形式为:从上面公式可以注意到,它得到的是一个全局最优解,但是每迭代一步,都要用到训练集所有的数据
Lornatang
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2023-10-24 08:36
Reparameterization trick(重参数化技巧)
这个技巧的目的是使模型可微分(differentiable),以便使用梯度下降等反向传播算法来训练模型,也就是将随机采样的过程转换为可导的运算,从而使得
梯度下降算法
可以正常工作。
重剑DS
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2023-10-22 12:31
深度学习
重参数化
VAE
梯度下降
梯度下降算法
作为一个聪明很
SummerTan
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2023-10-20 14:26
回归算法
线性回归模型的MSE成本函数image标准线性方程的闭式解:imageimageimage
梯度下降算法
梯度下降是一种非常通用的优化算法,能够为大范围的问题找到最优解。梯
White_Li
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2023-10-20 09:41
梯度下降算法
(Gradient Descent)
GD梯度下降法的含义是通过当前点的梯度(偏导数)的反方向寻找到新的迭代点,并从当前点移动到新的迭代点继续寻找新的迭代点,直到找到最优解,梯度下降的目的,就是为了最小化损失函数。1、给定待优化连续可微分的函数J(θ),学习率或步长,以及一组初始值(真实值)2、计算待优化函数梯度3、更新迭代4、再次计算新的梯度5、计算向量的模来判断是否需要终止循环三种梯度下降法批量梯度下降法(BatchGradien
怎么全是重名
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2023-10-19 21:56
ML——algorithm
算法
机器学习
人工智能
机器学习算法学习一:线性回归
知识点:线性回归概念
梯度下降算法
l批量
梯度下降算法
l随机
梯度下降算法
l算法收敛判断方法1.1线性回归在统计学中,线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析
Mojoooo
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2023-10-19 03:44
机器学习
机器学习
算法
回归
【PyTorch深度学习实践】02_梯度下降
文章目录梯度下降1.
梯度下降算法
实现代码2.随机梯度下降实现代码3.小批量随机梯度下降梯度下降1.
梯度下降算法
之前可以使用穷举的方法逐个测试找使损失函数最小的点(即找最优权重),但权重过多时,会使穷举变得非常困难
青山的青衫
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2023-10-17 00:32
#
Pytorch
深度学习
pytorch
PyTorch深度学习实践——3.梯度下降&随机梯度下降
PyTorch深度学习实践——3.梯度下降&随机梯度下降课程链接:《PyTorch深度学习实践》3.
梯度下降算法
梯度下降(GradientDescent)算法:w按梯度下降方向移动,这样一定次数的移动后就会移动到最优解
皮肤科大白
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2023-10-17 00:31
pytorch
python
pytorch
深度学习
python
《PyTorch深度学习实践》刘二大人 第3讲
梯度下降算法
梯度下降算法
importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward(x):returnw*
Grairain
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2023-10-17 00:01
PyTorch
深度学习实践
深度学习
pytorch
算法
PyTorch深度学习实践03——
梯度下降算法
本节学习使用
梯度下降算法
自动更新权重,目标是求出使cost最小的权重组合优化问题:求解使得目标函数(cost)最小的权重组合的任务(即第二行式子所示)梯度下降(GD)、随机梯度下降(SGD),小批量随机梯度下降
UnFledged
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2023-10-17 00:00
PyTorch深度学习实践
深度学习
pytorch
算法
《PyTorch深度学习实践》第三讲
梯度下降算法
《PyTorch深度学习实践》第三讲
梯度下降算法
问题描述梯度下降问题分析编程实现代码实现效果随机梯度下降问题分析编程实现代码实现效果参考资料问题描述梯度下降问题分析编程实现代码importmatplotlib.pyplotasplt
稚皓君
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2023-10-17 00:23
PyTorch深度学习实践
深度学习
pytorch
算法
PyTorch深度学习实践
PyTorch深度学习实践1.概述2.线性模型3.
梯度下降算法
4.反向传播5.用Pytorch实现线性回归6.Logistic回归分类问题7.处理多维特征的输入8.加载数据集9.多分类问题10.卷积神经网络
焦妮敲代码
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2023-10-15 14:00
#
深度学习
深度学习
pytorch
机器学习
机器学习——梯度下降、梯度下降的线性回归算法
一、梯度下降****梯度下降是一个用来求函数最小值的算法,我们将使用
梯度下降算法
来求出代价函数J(θo,θ1)的最小值。
BioLearner
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2023-10-14 17:30
机器学习算法进阶——回归算法
回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础:最小二乘、正则化、过拟合
梯度下降算法
局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类:Softmax回归回归实践
糖糖Amor
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2023-10-14 14:21
机器学习算法
随机梯度下降
梯度下降算法
在机器学习或深度学习中,模型的训练在一般都会被转换为求使得目标函数函数值最小的参数组合的优化问题,简而言之就是优化参数,梯度下降法是优化参数的一种方法。
我是任玉琢
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2023-10-13 19:09
独家 | 使用TensorFlow 2创建自定义损失函数
标签:TensorFlow2,损失函数图1:
梯度下降算法
(来源:公共域,https://commons.wikimedia.org/w/index.php?
数据派THU
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2023-10-13 00:13
python
人工智能
深度学习
机器学习
神经网络
【使用 TensorFlow 2】03/3 创建自定义损失函数
图1:实际应用中的
梯度下降算法
二、关于代价函数神经网络学习将训练数据中的一组输入映射到一组输出。它通过使用某种形式的优化算法来
无水先生
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2023-10-13 00:40
TensorFlow_2.14
人工智能
深度学习
人工智能
tensorflow
深度学习
TensorFlow入门(二十二、梯度下降)
使用过程中,
梯度下降算法
以函数上当前点对于梯度(或者是近似梯度)反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。因此,它可以快速求解出某个函数的极小值或最小值。
艺术就是CtrlC
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2023-10-12 15:51
TensorFlow入门
tensorflow
人工智能
python
深度学习
吴恩达深度学习第二门课第一周总结
一、梯度消失/爆炸及解决办法在训练神经网络时,有时候会遇到导数或坡度(dW,db)变得特别大或特别小,即我们说的梯度爆炸或梯度消失,结果使得
梯度下降算法
花费更长的时间甚至训练失败。
半个女码农
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2023-10-12 00:37
深度学习
神经网络
吴恩达深度学习
正则化
优化器:Adam与AdamW
Adam和AdamW是两种常用的优化器,它们都是基于
梯度下降算法
的优化器,用于训练神经网络。它们之间的主要区别在于权重衰减(WeightDecay)的处理方式。
佐咖
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2023-10-10 09:52
深度学习
人工智能
深度学习
算法
性能优化
PyTorch深度学习-
梯度下降算法
学习视频链接(刘二大人):https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys分治法:搜索时先进行稀疏搜索,相当于求局部最优点
梯度下降算法
:得到的不一定是全局最优,但一定是局部最优的更新权重的方法
小源0
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2023-10-08 07:22
python机器学习
深度学习
pytorch
算法
深度学习入门:
梯度下降算法
梯度下降可以简单理解为你人站在山上,想要最快下山,那么这个时候你要做的就是在一步一步下山的同时保证向下走的每一步都是最陡的。梯度下降就是上述的这么简单。要完成上述最快下山的第一个问题就是,你站在山上,可以朝着因为圆心360°的方向前进,如何确定朝着那个方向走就是最陡的呢?这就引出了梯度以及导数(对于三维空间,涉及到的就是方向导数)。1.导数(1)二维空间对应到现实生活,就是滑滑梯,只要你在滑梯上往
DADALalalala123
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2023-10-07 10:07
深度学习
深度学习
【无标题】
3.在
梯度下降算法
中,如果学习率太大,loss不是来回震荡,而是爆炸。
FlyingAnt_
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2023-10-06 20:53
人工智能
机器学习
机器学习——梯度下降法
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。
yaochen2507
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2023-10-06 13:16
机器学习
梯度下降
梯度下降参数不收敛_数据分析|
梯度下降算法
OX00统计学习三要素统计学习三要素:模型、策略、算法模型(=假设空间=所有备选模型):决策函数(y=f(x)),条件概率分布,两种形式(一种是判别式模型,一种是生成式模型)策略:确定标准,决定最优标准最重要是确定损失函数:测试值与真实值之间差别的惩罚。算法:如何选择最优模型;OX01常见的最优化算法判别模型:感知机,k近邻,决策树,逻辑回归,支持向量机,条件随机场,最大熵模型。生成模型:朴素贝叶
weixin_39622891
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2023-10-06 13:45
梯度下降参数不收敛
python 矩阵乘法梯度下降_python – Scipy – 如何进一步优化随机梯度下降的稀疏矩阵码...
我正在使用Scipy的稀疏矩阵实现推荐系统的随机
梯度下降算法
.这是第一个基本实现的样子:N=self.model.shape[0]#noofusersM=self.model.shape[1]#noofitemsself.p
易近民
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2023-10-06 13:15
python
矩阵乘法梯度下降
python 矩阵乘法梯度下降_Scipy如何进一步优化随机梯度下降的稀疏矩阵代码
我正在用Scipy实现推荐系统的随机
梯度下降算法
。
IT大咖说
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2023-10-06 13:45
python
矩阵乘法梯度下降
Pytorch学习笔记——
梯度下降算法
随机
梯度下降算法
的Python代码实现。与
梯度下降算法
不同的是随机
梯度下降算法
,随机
梯度下降算法
(SGD,StochasticGradientDescent)是从样本中每轮随机选一个。
DK_521
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2023-10-03 23:46
Deep
Learning
pytorch
算法
深度学习
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。随机梯度下降法(StochasticGradientDescent,简称SGD)正是为了解决批量梯度下降法这一弊端而提出的。对上述的能量函数求偏导:由于是最小化风险函数,所以按照每个参数θ的梯度负方向来更新每个θ:具体的伪代码形式为:随机梯度下降是通过每个样
Lornatang
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2023-10-02 09:50
机器学习笔记
1.线性回归模型2.损失函数3.
梯度下降算法
多元特征的线性回归当有多个影响因素的时候,公式可以改写为:
半岛铁盒@
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2023-10-02 07:01
机器学习
笔记
人工智能
mmpretrain学习笔记
深度学习模型的训练涉及几个方面1、模型结构:模型有几层、每层多少通道数等2、数据:数据集划分、数据文件路径、批大小、数据增强策略等3、训练优化:
梯度下降算法
、学习率参数、训练总轮次、学习率变化策略等4、
Make_magic
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2023-09-30 06:49
神经网络
深度学习
计算机视觉
人工智能
pytorch
分类
归一化(Normalizer)
这种归一化方法对异常值比较敏感2.零均值归一化这里我在farster-rcnn里面见过使用方法,进行数据预处理为啥要进行归一化1.因为不同的特征差异不具有可比性不进行归一化,由于不同特征差异较大,采取
梯度下降算法
寻找最优解的过程中
完◎笑
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2023-09-30 01:31
机器学习
深度学习-优化器
1.梯度下降最开始的
梯度下降算法
,更新权重的方法是theta=theta-learning_rate*gradient(loss),loss是损失函数。
歌者文明
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2023-09-28 20:39
深度学习
人工智能
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
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2023-09-28 13:28
2023
AI
算法
pytorch 深度学习实践 第三讲
梯度下降算法
第三讲
梯度下降算法
gradientDescentpytorch学习视频——B站视频链接:《PyTorch深度学习实践》完结合集哔哩哔哩bilibili以下是视频内容的个人笔记,主要是
梯度下降算法
的理解和简单公式实例
会游泳的小雁
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2023-09-28 13:08
pytorch学习
python
pytorch
随机梯度下降
Deep Learning|神经网络原理学习笔记(5) :随机
梯度下降算法
SGD(附手绘图)、离线学习与在线学习
快开学了,今天一天都静不下心。不如趁着美好的黄昏来更一篇叭。(写了整整一晚上也是没谁了)惯例推音乐:今天是一首温柔的迷幻摇滚,我正在摇头晃脑的写希望听到这首歌的盆友们也能摇头晃脑的看完这篇博客(´^`)歌手:椅子乐团TheChairs歌名:Rollin’On❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤分割线1.真实模型的梯度更新规则在上一篇里我们说到如何用
知识它难道硌你脑子吗
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2023-09-28 13:38
神经网络
机器学习
算法
深度学习
人工智能
python
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
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2023-09-28 13:07
深度学习笔记
费曼笔记本
逻辑回归
算法
机器学习
一些常见的算法
梯度下降算法
:这是一种迭代法,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数时,梯度下降是最常采用的方法之一。离散微分算法:一种模拟调节器的离散
嵌入式新手小张
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2023-09-24 10:48
算法
算法
优化器的选择
1.什么是优化器2.
梯度下降算法
3.基于动量的梯度下降4.实用优化器的选择4.1Adagrad优化器4.2Rmsprop4.3AdaDelta优化器4.4Adam优化器5.总结本章大量内容来自:《深度学习轻松学
怼怼是酷盖
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2023-09-24 00:41
推荐系统
python
人工智能
pytorch学习------常见的优化算法
优化算法介绍1、
梯度下降算法
(batchgradientdescentBGD)每次迭代都需要把所有样本都送入,这样的好处是每次迭代都顾及了全部的样本,做的是全局最优化,但是有可能达到局部最优。
韭菜盖饭
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2023-09-22 22:59
神经网络
pytorch
学习
算法
深度学习修炼(一)线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、
梯度下降算法
通俗理解
2.4.2
梯度下降算法
2.4.3随机
梯度下降算法
2.4.4小批量
梯度下降算法
如图是神经网络训练的一般过程总结图今天从线性分类器开始为什么我们从线性分类器开始
Qodi
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2023-09-22 01:14
计算机视觉CV
机器学习
深度学习
python
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