梯度优化问题第10页

潜心研读教材

一、教材的编写思路1.双线并进教材围绕人文主题和语文要素双线组织单元，除了加强不同年段、不同册次之间的纵向联系，体现由易到难、由浅入深的发展梯度，教材还着力加强单元内部的横向联系，使各板块内容形成合力，

寒烟冷月·2024-01-27 19:54

边缘计算卸载算法--CD梯度下降

梯度下降卸载算法背景：我实现该算法是在边缘计算单个工作流任务环境中，下面可以看到此背景下的java代码实现。此处假设我们的工作流任务中只有3个任务节点（构成一个有向无环图），下面基于此假设分析算法。

achu19·2024-01-27 17:18

机器学习（13）——adaboost

下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

深度学习之反向传播

为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度，例如，其损失函数的梯度就是，我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度，继而进行使用梯度下降算法是参数（权重）更新

丘小羽·2024-01-27 14:50

DP（动态规划）是什么？

20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的

YoungGeeker·2024-01-27 14:08

Ceres 源码阅读之 TrustRegionMinimizer::Minimize 函数简析

Part.IIntroductionPart.II源码剖析Chap.ITrustRegionMinimizer类介绍Chap.IIMinimize函数介绍Part.IIntroductionCeres中求解优化问题的迭代求解方法

流浪猪头拯救地球·2024-01-27 12:58

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

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，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

清☆茶·2024-01-27 10:41

新书速览|小学生C++创意编程（视频教学版）

书中的案例难度梯度设计合理，既能够满足孩子的挑战欲，

全栈开发圈·2024-01-27 09:47

最优化基础 - （最优化问题分类、凸集）

系统学习最优化理论什么是最优化问题？

Big David·2024-01-27 09:38

【MATLAB源码-第127期】基于matlab樽海鞘算法(SSA)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述樽海鞘算法（SalpSwarmAlgorithm,SSA）樽海鞘算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟樽海鞘在海洋中的社会行为来解决优化问题。

Matlab程序猿·2024-01-27 08:25

【MATLAB源码-第126期】基于matlab的樽海鞘算法(SSA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述樽海鞘算法（SalpSwarmAlgorithm,SSA）樽海鞘算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟樽海鞘在海洋中的社会行为来解决优化问题。

Matlab程序猿·2024-01-27 08:25

SIFT特征提取及其opencv实现

方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或

小方爱自律·2024-01-27 07:29

机器学习 | Python算法XGBoost

机器学习|Python算法XGBoostXGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，其性能很大程度上依赖于模型参数的选择。

天天酷科研·2024-01-27 07:22

机器学习 | Python算法LightGBM

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，专门用于解决分类和回归等问题。

天天酷科研·2024-01-27 07:52

某赛通电子文档安全管理系统 hiddenWatermark/uploadFile 文件上传漏洞复现

防止内部员工泄密和外部人员非法窃取企业核心重要数据资产，对电子文档进行全生命周期防护，系统具有透明加密、主动加密、智能加密等多种加密方式，用户可根据部门涉密程度的不同（如核心部门和普通部门），部署力度轻重不一的梯度式文档加密防护

OidBoy_G·2024-01-27 07:50

第29章反称张量，梯度，旋度

接下来就是梯度，这里也是一个张成空间，是对之前的偏导数构成的矩阵，形成的张量空间，这

挥刀杀G·2024-01-27 02:28

论文阅读：求解约束多目标区间优化的交互多属性决策NSGA-II算法

求解约束多目标区间优化的交互多属性决策NSGA-II算法作者：陈志旺,陈林,白锌,杨七,赵方亮期刊：控制与决策、2015.05DOI：10.13195/j.kzyjc.2014.0455内容简介针对约束多目标区间优化问题

还是要努力呀！·2024-01-27 02:40

利用Matlab解决线性规划问题并绘制特定形状的空间曲面（约束区域的绘图）

这应该就是一个高中常见的二元优化问题，但是高中碰到这种问题一般都需要一个个点去尝试，看看最后到底哪个点的值更大，这里我们有matlab绘图的话，就可以直接从图上看出来到底哪个是极值首先我敲下了x2=4:

�Sintol·D·Kevin·2024-01-26 23:44

Android源码设计模式学习笔记-适配器模式

从最早的ListView,GridView到现在最新的RecyclerView都需要使用Adapter,并且在开发过程中遇到的优化问题，出错概率较大的地方也基本都出自Adapter,这也是一个让人又爱又恨的角色

e小e·2024-01-26 18:41

Pytorch分布式训练：DDP

DDP的大致原理是模型进行拷贝，数据多路输入在模型中求梯度、求多个模型的均值梯度统一做反向传播，大致的前向传播如下图，反向太复杂了不描写，感兴趣

Silver__Wolf·2024-01-26 18:04

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因：不看输出层，将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归（求

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））

个人随笔第三列是jupyter记事本官方github上啥都有（代码、jupyter记事本、胶片）https://github.com/d2l-ai多体会【梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

凸优化问题：基础定义

“一旦将一个实际问题表述为凸优化问题，大体上意味着相应问题已经得到彻底解决，这是非凸的优化问题所不具有的性质。”

TensorME·2024-01-26 16:28

AGI时代的奠基石：Agent+算力+大模型是构建AI未来的三驾马车吗？

prompt；Copilot；AGI；ChatGPT；LLM；AIGC；CoT；Cortex；Genius；MetaGPT；大模型；人工智能；通用人工智能；数据并行；模型并行；流水线并行；混合精度训练；梯度累积

高性能服务器·2024-01-26 15:02

神经网络：怎么解决网络不工作

它看起来很好：梯度在变化，损失也在下降。但是预测结果出来了：全部都是零值，全部都是背景，什么也检测不到。我质问我的计算机：「我做错了什么？」，它却无法回答。

nightwish夜愿·2024-01-26 13:20

城市规划为什么总是背锅侠

但是，每一个规划几乎都是承担无数的目标，但却不存在一个能够最大限度包容这些目标的行动路线”——迈耶森、班菲尔德城市规划本质上是一个有约束的多目标优化问题，几乎不存在最优解，找一个角度去攻击城市规划方案存在的问题总是相当的容易

深度思考er·2024-01-26 12:56

LLM-模型大小：GPU显卡内存大小、模型大小、精度、batch_size关系

对于LLaMa-6b模型来说1、训练时模型本身参数、梯度值、优化器参数值需要的内存大小为：2、每个样本需要的内存大小（）：3、基于第1/2条，对于A100显卡（80GBRAM）来说，batch_size

u013250861·2024-01-26 11:22

机器学习的精髓-梯度下降算法

目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法，用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数，以逐步减小函数值。

wyw0000·2024-01-26 11:13

【01】深度学习——数学基础 | 线性代数 | 微积分 |概率

(Matrix)1.3.1矩阵转置1.3.2矩阵乘法1.3.3矩阵乘法的性质1.4张量（Tensor）2.微积分2.1极限2.2导数2.2.1导数和极限2.2.2导数和极限2.3微分2.4偏导数2.5梯度

花落指尖❀·2024-01-26 10:53

pytorch 测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率

pytorch测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率之前：pytorch测试模型时只用了withtorch.no_grad()，如下图withtorch.no_grad():#下面是没有梯度的计算

lanlinbuaa·2024-01-26 07:02

回溯算法之N皇后

一什么是回溯算法回溯算法（BacktrackingAlgorithm）是一种用于解决组合优化问题的算法，它通过逐步构建候选解并进行验证，以寻找所有满足特定条件的解。

「PlanA」·2024-01-26 06:05

【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic

文章目录前言案例背景数据集介绍加载数据集探索性数据分析（EDA）可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型随机森林模型梯度提升树模型预测

撕得失败的标签·2024-01-26 04:24

单调性的应用

1单调性应用场景：常应用于双指针的进一步优化问题中含义：针对指针i1>ii1>ii1>i一定有j1>=jj1>=jj1>=j或者j1xx1>xx1>x,则至少有y1>=yy1>=yy1>=y（优化的重要性质

甚也不会·2024-01-26 02:53

【听吴正宪老师上课】日精进读书打卡第014天

特别是检测题，必须有梯度，这样做的目的，除了我们

永远做热能满满的自己·2024-01-26 00:35

模型之地图染色与时间表制定

地图染色与时间表制定“优化问题中的颜色选择和课程安排：最小颜色数和时间冲突的解决”设想你正在绘制一幅地图，地图上分成了若干区域，你希望为这些区域选取颜色。

忆梦九洲·2024-01-25 23:58

美国大学生数学建模竞赛赛题特点

美国大学生数学建模竞赛赛题特点•赛题灵活度高，内容广泛：反恐、防灾、环境、健康医疗、交通、新能源等等；•开放性大，评价类问题多且复杂；•离散型优化问题多（除A题）：如：2016B太空碎片的处理，2018D

Code_King1·2024-01-25 23:04

深度之眼Pytorch框架训练营第三期（1）——张量简介与创建

与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，包含五个属性：在这里插入图片描述data：被包装的Tensorgrad：data的梯度

aidanmomo·2024-01-25 22:58

强化学习 - Policy Gradient Methods（策略梯度方法）

什么是机器学习策略梯度方法（PolicyGradientMethods）是一类用于解决强化学习问题的算法，其目标是直接学习策略函数，而不是值函数。

草明·2024-01-25 21:53

YOLOv8全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU | 2024年最新IoU

本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数MSCOCO和PASCALVOC数据集实现涨点收录YOLOv8原创自研

AI小怪兽·2024-01-25 20:39

《速通机器学习》- 经典分类模型

由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络（误差反传网络）实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度及PPO算法策略梯度PolicyGradient基础知识策略梯度的计算细节TipsTip1：AddaBaselineTip2：AssignSuitableCredit策略梯度优化的技巧Reinforce

wield_jjz·2024-01-25 14:03

强化学习--梯度策略

强化学习强化学习--梯度策略强化学习1Keywords2Questions1Keywordspolicy（策略）：每一个actor中会有对应的策略，这个策略决定了actor的行为。

无盐薯片·2024-01-25 14:02

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_

爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经

十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

贪心算法C++

一般来说，每个最优化问题都包含一组“限制条件”和一个“目标函数”，符合限制条件的问题求解方案称为可行解，使目标函数取得最佳值（最大或最小）的可行解称为最优解。

zhou_QWQ·2024-01-25 11:54

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例

weixin_30492601·2024-01-25 08:22

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

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