梯度优化问题第17页

凸优化 3：最优化方法

凸优化3：最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP

Debroon·2024-01-10 03:21

分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KV cache

难得一遇的好文，转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/624740065，先做个简单总结：训练时的参数量由以下模型参数、前向的中间激活、后向的梯度、优化器参数组成：模型参数假设

taoqick·2024-01-10 03:13

论文阅读：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

用启发式的方法来解决Linearscalinglearningrate增大batch-size之后，梯度的期望不变，但是方差

涂山容容·2024-01-10 01:26

模型创建与nn.Module

nn.Parameter是一种特殊的张量，它被自动注册为模型的参数，可以进行梯度计算和优化。parameters属性是一个可迭代对象，可以通过遍历它来访问模型的所有参数。modu

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

Sobel算子

图像梯度–Sobel算子dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize)src:：表示图片的路径ddepth：表示图像的深度，一般取值为-1dx和dy分别表示水平和竖直方向，一般水平方向为

易水潇潇666·2024-01-09 23:53

HOG特征人体检测

1.引言HOG（HistogramofOrientedGradient），即方向梯度直方图。它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。

lingllllove·2024-01-09 23:23

opencv入门到精通——图像梯度

目录目标理论1.Sobel和Scharr算子2.Laplacian算子代码一个重要事项目标在本章中，我们将学习：查找图像梯度，边缘等我们将看到以下函数：cv.Sobel()，cv.Scharr()，cv.Laplacian

陈子迩·2024-01-09 23:21

【ITK库学习】使用itk库进行图像分割（三）：分水岭分割算法

itkMorphologicalWatershedImageFilter形态学分水岭滤波器3、itkIsolatedWatershedImageFilter岛屿分水岭滤波器1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器分水岭分割对图像特征基于梯度下降法和沿区域边界分析弱点将像素进行分类

leafpipi·2024-01-09 23:51

人工兔优化算法（ARO）

人工兔算法是一种基于自然界中兔子行为的优化算法，通常用于解决优化问题。这个算法受到了兔子在寻找食物时的行为启发。

莹莹苏莹·2024-01-09 20:30

独家原创：“ARO算法的再进化，BMARO的创新改进与卓越表现“

该算法通过模拟兔子在寻找食物和规遍领地时的智能行为，来解决复杂的优化问题。兔子的探险和寻找食物的行为启发了ARO的设计，其中包括探索性行为、逃避性行为和合作性行为。

莹莹苏莹·2024-01-09 20:30

NSGA-II算法实战（附MATLAB源码）

该算法是由 NSGA 改进而来的，用于解决复杂的、多目标优化问题。NSGA-II在NSGA的基础上引入了非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略。

matlab数学建模加油站+·2024-01-09 20:33

查理.芒格100个思维模型之3：局部最优与全局最优思维模型2020.05.28超有才华第391次百字悟

优化问题的局部最优解是指在临近解集合当中的最优（最大或者最小）解。相对应的是全局最优，指在所有可能解而不仅仅是邻近值当中的最优解。

超有才华·2024-01-09 18:45

【YOLO系列】 YOLOv4之Mish函数

ReLU与Mish相比，Mish的梯度更平滑，有助于更好

江湖小张·2024-01-09 17:57

梯度下降梯度消失梯度爆炸通俗易懂讲解对比

梯度下降、梯度消失和梯度爆炸都是深度学习中的重要概念，它们与神经网络的训练过程密切相关。下面我会尽量用通俗易懂的方式来解释这三个概念，并进行对比。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

机器学模型预训练模型为什么要使用预训练模型呢？

这通常通过定义一个损失函数来衡量模型预测与真实目标之间的差距，并使用优化算法（如梯度下降）来调整模型参数，以最小化这个差距。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

梯度、散度、旋度

目录梯度Gradient——Scalar->Vector散度Divergence——Vector->Scalar旋度Curl——Vector->Vector梯度Gradient——Scalar->Vector

挨代码·2024-01-09 13:31

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新

jcfszxc·2024-01-09 09:49

卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现

我们仍然按照这个步骤开始我们的模型的训练准备一个可迭代的数据集定义一个神经网络将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数imp

霜溪·2024-01-09 09:10

【python】神经网络

构建神经网络的典型流程1.定义一个拥有可学习参数的神经网络2.遍历训练数据集3.处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定的规则更新网络的权重卷积神经网络（pytorch

岩塘·2024-01-09 08:43

探索PyTorch优化和剪枝技术相关的api函数

torch.nn子模块Utilities解析clip_grad_norm_torch.nn.utils.clip_grad_norm_是PyTorch深度学习框架中的一个函数，它主要用于控制神经网络训练过程中的梯度爆炸问题

E寻数据·2024-01-09 07:06

MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人

训练DDPG智能体控制飞行器飞行机器人模型创建集成模型动作与观察创建环境接口重置函数创建DDPG智能体训练智能体DDPG智能体仿真本示例说明如何训练深度确定性策略梯度（DDPG）智能体，并为飞行机器人生成轨迹

王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体

使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RLAgent块。

王莽v2·2024-01-09 01:16

ReLu函数中inplace参数的理解

例如：上面的代码中的意思v(x)进行relu之后赋值给x优点：节省内存缺点：进行梯度回归的时候传回失败，原来的变量被覆盖了，找不到原来的变量。

爱科研的瞌睡虫·2024-01-09 00:57

强化学习的数学原理学习笔记 - 策略梯度（Policy Gradient）

文章目录概览：RL方法分类策略梯度（PolicyGradient）BasicPolicyGradient目标函数1：平均状态值目标函数2：平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理

Green Lv·2024-01-09 00:24

一句话总结卷积神经网络

训练时依然采用了反向传播算法，求解的问题不是凸优化问题。和全连接神经网络一样，卷积神经网络是一个判别模型，它既可以用于分类问题，也可以用用于回归问题，并且支持多分类问题。

城市中迷途小书童·2024-01-09 00:48

Canny算法原理和应用

Canny算法的原理使用高斯滤波器滤波使用Sobel滤波器滤波获得在x和y方向上的输出，在此基础上求出梯度的强度和梯度的角度edge为边缘强度，tan为梯度方向上图表示的是中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向

资料加载中·2024-01-08 20:43

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。

prinTao·2024-01-08 15:16

模拟退火算法

其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题之间的相似性。模拟退火法是一种通用的优化算法，其物理退火过程由以下三部分组成:（1）加温过程。其目的是增强粒子的热运动，使其偏离平衡位置。

爱静的龙猫·2024-01-08 15:53

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

TDforactionvalues)BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降

Green Lv·2024-01-08 15:40

反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

反向传播和梯度下降-1

反向传播是梯度下降的一种，许多教科书中通常互换使用这两个术语。首先，让我们探讨一下梯度。本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

反向传播与梯度下降

反向传播和梯度下降是两个关键步骤，用于计算并更新这些参数。反向传播是一种计算梯度的方法，它基于链式法则来计算每个参数对网络误差的贡献。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:17

李宏毅机器学习第一周_初识机器学习

利用Linearmodel二、定义更复杂的函数表达式三、ReLU函数四、Sigmoid函数与ReLU函数的对比三、反向传播(Backpropagation)一、反向传播的基本思想(正向计算-误差计算-梯度计算

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:04

前端性能优化之图像优化

图像优化问题主要可以分为两方面：图像的选取和使用，图像的加载和显示。

hzulwy·2024-01-08 12:12

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法

维斯德尔·2024-01-08 12:10

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。作用：参数直接决定了

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

第二章神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。

庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。

奈何qiao·2024-01-08 10:55

优化器（一）torch.optim.SGD-随机梯度下降法

torch.optim.SGD-随机梯度下降法importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset

Cupid_BB·2024-01-08 07:29

机器学习周报第九周

Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）来解决梯度消失和梯度爆炸问题

Ramos_zl·2024-01-08 06:02

pytorch集智-2单车预测器

控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优

peter6768·2024-01-08 06:10

优化｜流形优化系列（一）

在流形优化中，优化问题通常是在黎曼流形上进行的，而非欧几里得空间。黎曼流形是带有黎曼度量的流形，该度量为流形上的每个点都定义了一个内积。

运筹OR帷幄·2024-01-08 04:02

记一次堆内外内存问题的排查和优化

背景在性能压测和优化过程中，遇到了以下三个问题：GC次数不变，但耗时翻倍进程内存泄漏，极限情况下会出现OOMKiller杀掉进程的情况Netty堆外内存泄漏（在优化问题1时引入）下面我会从这三个

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2024-01-08 03:49

散射搜索法（Scatter Search， SS）

散射搜索法(Scattersearch,SS)作为一种新兴的演化算法已成功应用到很多领域，如分配、图论、商业软件以及线性排序等问题，目前已成为组合优化问题求解的一个有效方法。

肥了个大西瓜·2024-01-08 03:11

【目标优化】使用scipy.optimize.minimize获取模型最大输出对应的输入值

这是一个优化问题，我自己也找了很久，终于找到找到scipy中的minimize模块。一、scipy.optimize.minimize介绍参考文档scipy.opti

行走的学习机器·2024-01-08 00:38

【数模百科】一篇文章讲清楚TOPSIS算法

在科学研究或者公司决策时，这样的情况也很常见，我们称之为多目标优化问题。这时候，就需要一种方法来帮我们权衡这些不同的目标，找出一个最平衡的、最适合的解决方案。

小树modelwiki·2024-01-08 00:30

快速理解对偶问题

本文转载自支持向量机-模树科技（我不知道为什么有些latex语法无法识别，只能截图了，如果影响观感建议大家还是直接移步数模百科）优化问题可以分成两个角度：原始问题和对偶问题。

小树modelwiki·2024-01-08 00:29

一篇文章讲清楚凸优化问题

本篇文章摘录自数模百科——支持向量机模型-凸优化问题。你是一个快递公司的老板，你们公司有三种车型：小货车，中型卡车和大货车。每种车型都有它的优点和缺点。

小树modelwiki·2024-01-08 00:28

【数模百科】支持向量机中的线性SVM讲解以及实现办法

一篇文章讲清楚凸优化问题-CSDN博客快速理解对偶问题-CSDN博客支持向量机SVM模型里的二元线性分类是什么-CSDN博客支持向量机SVM中的核技巧（核函数）应该怎么理解-CSDN博客读完之后，我们开始今天的内容

小树modelwiki·2024-01-08 00:27

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

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