梯度优化问题

Opencv第七课--形态学滤波

形态学滤波形态学滤波包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、礼帽、黑帽下面针对这四种形态学操作，说明一下其原理。
计算机视觉__掉队选手·2024-02-04 01:08

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001
犟小孩·2024-02-03 19:37

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，
菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别

的作用和区别1tensor.detach()2tensor.detach_()前言：当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响
Alexa2077·2024-02-03 16:28

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。
tzc_fly·2024-02-03 16:57

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法

梯度下降算法是指什么神经网络谷歌人工智能写作项目：小发猫对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等rfid。
「已注销」·2024-02-03 15:16

【AIGC扫盲】人工智能大模型快速入门

TensorFlow提供了一种称为计算图的编程模型，它允许用户定义复杂的计算并自动计算梯度。此外，TensorFlow还提供了一组丰富的工具，用于可视化模型的结构和性能。
super_journey·2024-02-03 15:04

12.1 关键点提取------Harris原理及代码

我们可以直观的概括下角点所具有的特征：>轮廓之间的交点；>对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征；>该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化；2.角点检测
YANQ662·2024-02-03 14:48

shap，一个神奇的 python 库

SHAP库特别适用于解释复杂的机器学习模型，如随机森林、梯度增强机和深度神经网络。为什么可解释性很重要？可解释性在机器学习中至关重要，主要是因为：‍‍模型透明度
Python_P叔·2024-02-03 14:33

论文阅读：Assessing the Performance of Interactive Multiobjective Optimization Methods: A Survey

.、2021DOI：10.1145/3448301引言多目标优化问题需要同时优化几个相互冲突的目标函数，通常没有任何解决方案可以使所有目标
还是要努力呀！·2024-02-03 09:18

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg·2024-02-03 07:51

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题
人生简洁之道·2024-02-03 07:46

PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍

backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分，它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。
科学禅道·2024-02-03 07:35

机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT

文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法
少云清·2024-02-03 06:23

最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。针对最大熵，提供一份简明的GIS最优化算法实现，并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。
weixin_39669638·2024-02-03 06:20

2024美赛A题完整思路代码分析：建立竞争机理方程+遗传算法优化

A题是自由度比较大的场景限定下的模型构建，相对比较容易，核心是找到现有的成熟的数学模型，然后找到合适的数据进行证明得到结论，估计大部分是目标优化问题。
Kerry_6·2024-02-03 05:08

TensorFlow系列专题（九）：常用RNN网络结构及依赖优化问题

一、常用的循环神经网络结构前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构，这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。1.多层循环神经网络多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构，它的结构也很简单，就是在基本的循环神经网络的基础上增加了隐藏层的数量。图1多层循环神经网络结构多层循环神经网络按时间展开后，每一层的参数和基本的循环神经网络结构一样，参数共享，而不同层的参数则一般不会共享（可以类比
weixin_33734785·2024-02-03 02:13

CS229-DAY2：梯度下降（Gradient Descent）

我们使用训练数据让机器去训练，无论结果是什么，我们会得到一个模型（或好或坏），那么梯度下降算法就是用来对这个模型来进行优化的。
shyayaya·2024-02-03 01:44

推荐收藏！算法工程师面试常考的手撕面试题！

如果你对这些感兴趣，可以文末找我们交流手撕numpy写线性回归的随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）在每次更新时用1个样本，可以看到多了随机两个字，随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本
Python算法实战·2024-02-03 01:43

Fluent 技巧：查找并修改隐藏的设置

例如关闭温度的二阶梯度，需要在命令行中完整输入如下scheme语句（包括英文括号部分）：(rpsetvar'temperature/secondary-gradient?
awayuk11·2024-02-03 01:00

2018-12-06梯度下降 - 学习率

如何选择学习率以确保梯度下降工作正常？一般有两种办法：调试梯度下降。在x轴上绘制具有迭代次数的图。绘制成本函数，J（θ）超过梯度下降的迭代次数。如果J（θ）增加，那么你可能需要减少α。自动收敛测试。
奈何qiao·2024-02-02 20:38

混合精度训练 | fp16 用于神经网络训练和预测

它使用FP16即半精度浮点数存储权重和梯度。在减少占用内存的同时起到了加速训练的效果。
小伟db·2024-02-02 20:34

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

上一篇博客《梯度下降法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了梯度下降法，并用Java实现了一个梯度下降法求回归的例子。
zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

某赛通电子文档安全管理系统 UploadFileToCatalog SQL注入漏洞复现

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·2024-02-02 17:11

某赛通电子文档安全管理系统 UploadFileList 任意文件读取漏洞复现

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·2024-02-02 17:39

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）
Sunflow007·2024-02-02 13:58

数字图像处理——复习

复习考点填空均值滤波计算中值滤波计算无水平方向一阶锐化计算水平方向无方向——交叉微分无方向——Sobel锐化位图存储所需的数据量计算问答什么是采样，简述采样间隔与图像的关系什么是量化，简述量化等级与图像的关系简述中值滤波器对不同类型的噪声抑制效果对于一张灰度图像，其梯度是如何定义的
hzx99·2024-02-02 11:31

数学建模 - 线性规划入门：Gurobi + python

在工程管理、经济管理、科学研究、军事作战训练及日常生产生活等众多领域中，人们常常会遇到各种优化问题。
Terry_trans·2024-02-02 11:27

基于布谷鸟搜索的多目标优化matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理1.布谷鸟搜索算法基础2.多目标优化问题3.基于布谷鸟搜索的多目标优化算法4.解的存储和选择策略5.算法步骤5.完整程序1.
软件算法开发·2024-02-02 09:45

【阿里巴巴】【1688电商广告】1688事业部-高级广告技术专家-杭州

所属部门:淘天集团|学历:硕士|工作年限:6年职位描述负责1688电商广告产品的搜索/推荐系统架构的设计与开发，解决搜索/推荐系统的核心架构优化问题；针对搜索/推荐场景的架构抽象和流程优化，支持大规模机器学习优化
探小虎·2024-02-02 09:25

神经网络的权重是什么？

所以才会有梯度下降的概念，梯度下降是什么？
conch0329·2024-02-02 09:15

深度学习优化器

2、常见优化器2.1.批量梯度下降法BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为
Maann·2024-02-02 09:42

某赛通电子文档安全管理系统 29处 反序列化RCE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·2024-02-02 08:58

深度学习如何入门?

以下是一些建议的步骤来快速入门并逐步深入理解深度学习：1.基础知识准备数学基础：理解和掌握线性代数（矩阵运算、向量空间）、微积分（梯度、导数）、概率论与统计学（概率分布、最大似然估计、贝叶斯推断）是至关重要的
dami_king·2024-02-02 07:45

算法价值3-贪心算法

目录例子1：问题描述：算法步骤：代码：结果：例子2：问题描述：算法步骤：代码：结果：结论：贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种优化问题的算法范式，它通过每一步的局部最优选择来达到全局最优解。
dracularking·2024-02-02 07:28

遗传算法优化VRPTW问题概述

遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能够有效解决组合优化问题。
MATLAB代码顾问·2024-02-02 04:08

统计学习 复习（知识点+习题）

RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘2.Regularization线性回归（二维情况）求解有约束优化问题正则化最小加权二乘不确定答案形式
玛卡巴卡_qin·2024-02-02 01:37

粒子群优化算法简介

重要参数与更新公式04编程实现05高级特性约束处理多目标优化混沌搜索群体拓扑结构自适应参数调整06总结重要参考文献粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，简称PSO）是一种用于求解连续优化问题的进化算法
月下香·2024-02-01 22:13

粒子群优化算法

PSO算法粒子群算法（Particle,SwarmOptimization,PSO）由Kennedy和Eberhart于1995年提出，算法模仿鸟群觅食行为对优化问题进行求解。
行者yy·2024-02-01 22:10

论文阅读《SGNet: Structure Guided Network via Gradient-Frequency Awareness for Depth Map Super-Resolutio》

如图2所示，从梯度图可以看出，它能够很好地表现出图像的结构信息。从频谱图可以看出，高分辨率的深度图和RGB图像都包含了丰富的高频和
CV科研随想录·2024-02-01 17:54

机器学习中矩阵求导规则

维列向量求导结果为m*n维（雅克比矩阵）分母布局（denominatorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维行向量，标量对m*n维矩阵求导结果为m*n维，m维列向量对n维列向量求导结果为n*m维（梯度矩阵
米斯特芳·2024-02-01 16:58

拉普拉斯边缘检测_边缘检测 Laplace算子

拉普拉斯算子（LaplaceOperator）是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。
燕霏·2024-02-01 15:15

OpenCV——Laplacian 算子

Laplacian算子类似二阶Sobel导数，需要计算两个方向的梯度值。例如，在图9-25中：左图是Laplacian算子。右图是一个简单图像，其中有9个像素点
XL是人间理想·2024-02-01 15:43

深度学习有何新进展？

其次，针对深度学习模型的训练和优化问题，出现
博瓦科技·2024-02-01 11:31

[机器学习]LFM梯度下降算法

一.LFM梯度下降算法2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportpandasaspd#1.数据准备#评分矩阵RR=np.array([[4,0,2,0,1],[0,2,3,0,0
不知迷踪·2024-02-01 10:46

【Matlab仿真第一期】蚁群算法在机器人二维路径规划中的应用——栅格地图

机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障任务。应用蚁群算法求解机器人路径优化问题的主要步骤包含以下：（1）输入由0和1组成的矩阵表示机器人需要寻找最优路径的地图
不想当个技术宅·2024-02-01 08:48

resNet

网络结构网络结构亮点1.网络结构突破1000层，但BN成功避免了梯度消失或梯度爆炸的问题（丢弃了droupout）梯度消失/爆炸：a=g(w*x+b)，对于激活函数sigmoid，若每一层w>E，则最终
哇哇哇哇池·2024-02-01 08:40

梯度下降法解决2D映射3D

本人只是业余人士，无意间发现的方法，发出来共同学习1.数据准备这部分不是文章重点，就写随意点了这块不详细说，总之现在手上有相机内外参数、一个折线在三维空间的坐标、该折线在2张2D图中的坐标（测试数据是由3D到2D映射得到）。内外参先进行合并，得到点云坐标系到像素坐标系的4*4仿射变换矩阵transform_matrix_list=[]forcincamera_config:#外参，4*4矩阵c_e
Sprite.Nym·2024-02-01 08:35

算法考试复习

引论算法与数据结构与程序的区别算法是求解问题的过程描述：从蛮力到策略数据结构是数据的组织与存储：从杂乱无章到井然有序程序=算法+数据结构算法描述自然语言伪代码流程图三种不同的计算机问题判断问题（yes,no）例如输入的数是否大于60优化问题
FakeCSer爱去网吧·2024-02-01 08:26

2018-11-08 摘樊登《少有人走的路》

自律1延迟满足（个人观点延迟满足的能力是小时候培养的而成人应该利用梯度奖励自己协助自己高效完成事物）2承担责任的能力人格失调症（外归因,让别人活的很痛苦)神经官能症祥林嫂（把责任归为自己，自己活的很痛苦
Chris的另一个世界·2024-02-01 05:04
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