梯度优化算法第6页

多维时序 | Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:26

Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量预测

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:26

Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:56

【UAV】基于李亚普诺夫的跟踪和动态编队控制实现水下勘探的先进AUV控制方法附matlab代码

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:25

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会

小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

XGboost集成学习

它是一种GradientBoosting（梯度提升）的改进版，通过使用一系列弱学习器（例如决策树）的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。

亦旧sea·2024-02-13 14:53

XGboost和lightGBM算法对比

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

多目标优化：以嵌套单目标粒子群实现（Python）

文章目录一、算法讲解粒子群复杂约束求解方法多目标优化二、将单目标算法改为多目标一、算法讲解粒子群见链接粒子群算法求解无约束优化问题源码实现粒子群算法求解带约束优化问题源码实现复杂约束求解方法优化算法求解复杂约束问题策略

总裁余(余登武)·2024-02-13 12:58

CEC2017（Python）：五种算法（HHO、RFO、OOA、PSO、GWO）求解CEC2017

一、5种算法简介1、哈里斯鹰优化算法HHO2、红狐优化算法RFO3、鱼鹰优化算法OOA4、粒子群优化算法PSO5、灰狼优化算法GWO二、CEC2017简介参考文献：[1]Awad,N.H.,Ali,M.Z

优化算法MATLAB与Python·2024-02-13 12:27

CEC2013（python）：五种算法（OOA、WOA、GWO、DBO、HHO）求解CEC2013（python代码）

一、五种算法简介1、鱼鹰优化算法OOA2、鲸鱼优化算法WOA3、灰狼优化算法GWO4、蜣螂优化算法DBO5、哈里斯鹰优化算法HHO二、5种算法求解CEC2013（1）CEC2013简介参考文献：[1]LiangJJ

优化算法MATLAB与Python·2024-02-13 12:27

多目标优化（Python）：多目标粒子群优化算法（MOPSO）求解ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6（提供Python代码）

一、多目标粒子群优化算法多目标粒子群优化算法（MOPSO）是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。它基于粒子群优化算法（PSO），通过引入多个目标函数和非支配排序来处理多目标问题。

优化算法MATLAB与Python·2024-02-13 12:57

【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测

【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后，会有一些行人信息的丢失，会造成梯度的消失，造成行人检测不准确

量子-Alex·2024-02-13 10:56

Logistic回归

训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。

洛克黄瓜·2024-02-13 09:27

时间序列预测——BiGRU模型

在RNNs的基础上，GRU（GatedRecurrentUnit）模型通过引入门控机制来解决梯度消失问题，提高了模型的性能。BiGRU模型则是在GRU模型的基础上引入了双向结构，从而

Persist_Zhang·2024-02-13 09:46

深度学习中的前向传播和反向传播

反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。

处女座_三月·2024-02-13 07:56

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测

软工菜鸡·2024-02-13 06:36

多GPU-TensorFlow

数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度，汇总梯度进行全局参数更新。

听风1996·2024-02-13 05:22

《记一次游戏》听课思考

甄老师的课堂思路清晰，课堂环节环环相扣，有梯度，利用学习单，对孩子的指导很有层次。

你是特别的人·2024-02-12 17:18

梯度提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用

目录写在开头1.多任务学习的基础知识1.1多任务学习的概念和优势1.1.1概念1.1.2优势1.2GBDT在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践2.1如何设计多任务学习模型2.2成功案例分享2.2.1推荐系统2.2.2金融风控2.2.3自然语言处理（NLP）3.挑战与解决方案3.1面临的技术挑战和解决策略3.1.1挑战1：任

theskylife·2024-02-12 16:12

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中，我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤，第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。

Jachin111·2024-02-12 15:37

优化梯度下降算法

文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera

stoAir·2024-02-12 14:58

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学

kidling_G·2024-02-12 14:29

C语言经典算法之逻辑回归算法

B.简介在C语言中实现逻辑回归算法，我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率，并使用梯度下降或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下

JJJ69·2024-02-12 13:33

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血，那我就对这个问题多展开一下吧，让鲜血流的更猛烈一些。（害怕.jpg）

woshicver·2024-02-12 11:34

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法

lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。

3points·2024-02-12 11:01

机器学习之局部最优和全局最优

面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

XGBoost算法

XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

算法||如何优化算法？算法如何评价和分析

目录1.一个好的算法所具备的特性2.算法分析‐‐‐评价算法3.算法复杂度4.时间复杂度如何统计在程序中统计算法执行语句数5.空间复杂度6.程序优化的最核心思路：总结1.一个好的算法所具备的特性正确：符合语法，能够编译、链接能够正确处理简单的输入能够正确处理大规模的输入能够正确处理一般性的输入能够正确处理退化的输入能够正确处理任意合法的输入健壮：能辨别不合法的输入并做适当处理，而不会非正常退出可读：

小嘤嘤怪学·2024-02-12 00:17

CNN网络的宽度和深度

CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免梯度消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽

zhnidj·2024-02-11 23:11

【TSP问题】基于遗传算法求解快递运输成本最优化问题GA-MTSP附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:08

【Leach协议】基于MATLAB中实现的无线传感器网络Leach协议

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:08

SMA-CEEMDAN时序分解 | Matlab实现利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

【KELM回归预测】基于天鹰算法优化核极限学习AO-KELM实现瓦斯浓度多输入单输出预测附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

基于傅里叶变换和带通滤波器实现脑电信号EEG目标识别附Matlab实现

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:37

9、神经网络三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），

qxdx.org·2024-02-11 18:03

Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割

1.介绍传统的Unet网络，特征提取的backbone采用的是vgg模型，vgg的相关介绍和实战参考以前的博文：pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的，但网络较为臃肿，容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题

听风吹等浪起·2024-02-11 17:35

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）{两篇文章讲清楚}https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136089968示例演绎机器

政安晨·2024-02-11 15:00

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT

吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

集成学习——梯度提升树（GBDT）1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，通过采用加法模型，不断减小训练过程中产生的残差算法。

wxw_csdn·2024-02-11 14:10

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数（loss）1

theskylife·2024-02-11 14:40

学习笔记 ——GBDT（梯度提升决策树）

一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。

dastu·2024-02-11 14:40

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：梯度提升树

前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT，首先了解了用于回归的GBDT，将损失使用梯度下降法进行减小；用于分类的GBDT要稍微复杂一些，需要对分类损失进行定义

SheltonXiao·2024-02-11 14:39

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

目录写在开头1.主要集成学习算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性3.1.1数据规模与维度3.1.2数据质量3.2性能需求3.2.1准确性3.2.2泛化能力3.3训练效率与资源3.3.1训练时间3.3.2计算资源3.4易用性与调参3.4

theskylife·2024-02-11 14:39

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

使用Python和NetworkX解读影星社会网络;Twitter上谣言传播的信息扩散途径和识别;计算批发及零售业数据交易市场的时空数据价值;MGA：网络的动量梯度攻击;优化跨区医院分布减少结核病死亡;

ComplexLY·2024-02-11 14:05

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)

是Dream呀·2024-02-11 11:15

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