梯度优化算法

基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割

智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割

智能算法研学社（Jack旭）·2024-09-16 10:21

[实践应用] 深度学习之优化器

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中

YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

数学建模、运筹学之非线性规划

数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值

AgentSmart·2024-09-15 02:24

Python实现梯度下降法

博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？

闲人编程·2024-09-14 23:35

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim

本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。

幻风_huanfeng·2024-09-14 23:32

【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（

wang151038606·2024-09-14 13:21

TensorFlow的基本概念以及使用场景

2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten

张柏慈·2024-09-13 15:03

如何让大模型更聪明？

让大模型更聪明，从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等角度出发，我们可以采取以下策略：一、算法创新优化损失函数：损失函数是优化算法的核心，直接影响模型的最终性能。

吗喽一只·2024-09-13 13:54

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:50

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。

zjwreal·2024-09-12 17:13

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化4.1深度学习中的正则化4

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。

eeee~~·2024-09-11 23:16

深度学习算法，该如何深入，举例说明

微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测！

严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。

莫仝汉·2024-09-11 10:15

opencv13:图像梯度

目标在本章中，将学习：查找图像梯度，边缘等学习以下函数：cv2.Sobel()cv2.Scharr()cv2.Laplacian()理论1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始

uncle_ll·2024-09-11 10:45

2-90 基于matlab的总图专业平面布置优化程序

基于matlab的总图专业平面布置优化程序，输入数据物流流进厂房标号、物流关系数、物流关系标号、物流强度，双目标优化算法计算最优平面布置方案。程序已调通，可直接运行。

'Matlab学习与应用·2024-09-11 08:25

太阳结构之对流层--太阳也一直开着振动模式？

当辐射区顶的实际温度梯度绝对值大于绝热温度梯度绝对值时，即温度变化太快，超过了绝热传导的速度，就会发生对流运动，进而形成对流层（来不及传递能量了，我自己动吧）。

科学的大手·2024-09-11 05:10

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

2401_85743969·2024-09-10 18:46

《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器

分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树

张小生180·2024-09-10 06:01

基于深度学习的对抗样本生成与防御

1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

深圳市专精特新预计9月初申报！申报成功后，有哪些好处？

深圳市专精特新中小企业的认定流程01申报企业登录优质中小企业梯度培育平台02完成《数字化水平评测》03填写《专精特新中小企

深科信项目申报助手·2024-09-09 15:03

基于深度学习的结构优化与生成

传统的优化方法依赖于数值仿真和数学优化算法，

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在本文中，我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan

loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪

加速却甩不掉伤悲·2024-09-08 16:02

fpga图像处理实战-边缘检测（Roberts算子）

Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘，从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。

梦梦梦梦子~·2024-09-08 13:11

系统架构设计师——架构评估（一）

在设计阶段，需要考虑优化算法、高效编码和适当的硬件资源配置来提高系统性能。提升性能提升性能是软件系统中至关重要的方面，尤其是在高负载和高并发的场景下。

吴代庄·2024-09-08 12:58

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

深度学习-OpenCv的运用（4）

文章目录一、图像形态学二、图像形态学的基本概念三、形态学操作的主要类型四、代码实现1.图像腐蚀2.图像膨胀3.开运算-先腐蚀后膨胀4.闭运算-先膨胀后腐蚀5.梯度运算6.顶帽与黑帽五、总结一、图像形态学图像形态学是数学中研究形状

红米煮粥·2024-09-08 10:50

约束优化求解之罚函数法

与无约束问题不同，约束优化问题中自变量xxx不能任意取值，这导致无约束优化算法不能使用。例如梯度法中沿

姑苏隐士·2024-09-07 19:33

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集，用于深度学习和科学计算；2.下面主要介绍torch模块的五个功能：数据加载和处理，GPU加速，建立网络模型，模型的保存和加载，梯度更新和参数优化；上面功能主要用到的子模块如下

sccum·2024-09-07 09:22

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT

统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题

脚步的影子·2024-09-07 06:34

2024 数学建模国赛 C 题模型及算法（无废话版）

目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的

不染53·2024-09-07 06:28

模型剪枝综述

模型剪枝的核心是模型中的权重、激活、梯度等是稀疏的，减少

发狂的小花·2024-09-06 23:20

医学基础知识：主动转运

将某种物质的分子或离子由膜的低浓度一侧向高浓度一侧转运的过程，称为主动转运｡主动转运分为原发性主动转运及继发性主动转运｡(一)原发性主动转运1.原发性主动转运：指离子泵利用分解ATP产生的能量将离子逆浓度梯度和电位梯度进行跨膜转运的过程

小木易丫·2024-09-06 09:20

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解

微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

opencv学习：形态学操作和边缘检测算子

这个函数可以执行开运算、闭运算、梯度运算、膨胀、腐蚀以及顶帽和黑帽转换等。这些操作通常用于图像预处理，如去除噪声、平滑边界、突出特征等。

夜清寒风·2024-09-05 13:34

在下小天n·2024-09-05 13:33

pyro.optim pyro ppl 概率编程优化器 pytorch

任何自定义优化算法也可以在这里找到。

zhangfeng1133·2024-09-05 11:17

openCV【实践系列】2——OpenCV方向梯度直方图

在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数）是有用的，因为在边缘和角落

一只长尾巴·2024-09-05 09:31

DAY60-图论-Bellman_ford

Bellman_ford队列优化算法（又名SPFA）publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan=newScanner(System.in);intn=scan.nextInt

No.Ada·2024-09-04 21:20

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。

小陈phd·2024-09-04 10:07

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

凸优化学习之旅

目录标题专业名词MM算法CCP算法：代码说明SCA算法：连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD（BlockCoordinateDescent

还有你Y·2024-09-04 06:13

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

feifeikon·2024-09-04 00:34

提醒一下技术人，你是不是陷入局部最优了

我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法

ngu2008·2024-09-04 00:46

深度学习基础之循环神经网络

长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

推荐频道