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梯度优化问题
探索贪心算法:解决
优化问题
的高效策略
它广泛应用于各种
优化问题
,如最短路径、最小生成树、活动选择等。本文将介绍贪心算法的基本概念、特点、应用场景及其局限性。
快乐非自愿
·
2024-08-29 16:53
贪心算法
算法
【技术博客】生成式对抗网络模型综述
判别器所作的其实就是一个二分类任务,我们可以计算他的损失并进行反向传播求出
梯度
,从而
MomodelAI
·
2024-08-29 13:23
L1正则和L2正则
Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线(菱形),这两个组成了最终的目标函数.在
梯度
下降的过程中
wangke
·
2024-08-29 10:19
EMGU.CV入门(十四、图像轮廓)
一、轮廓1.1边缘和轮廓的区别边缘:离散的,断开的轮廓:整体的,连续的边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即
梯度
变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化。
LyRics1996
·
2024-08-28 19:30
计算机视觉
opencv
图像处理
EMGU.CV
c#
【算法】动态规划
动态规划作为运筹学的一个分支,专注于解决决策过程的最
优化问题
。20世纪50年代初
小匠码农
·
2024-08-28 14:57
数据结构与算法
算法
动态规划
【ShuQiHere】SGD vs BGD:搞清楚它们的区别和适用场景
在众多优化算法中,
梯度
下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere
·
2024-08-28 13:20
机器学习
python
人工智能
【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
局部极小值与鞍点
梯度
为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的
梯度
都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。
MoyiTech
·
2024-08-28 11:38
人工智能
学习
笔记
反向传播算法:深度神经网络学习的核心机制
反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了
梯度
下降优化和链式法则,通过计算损失函数关于网络参数的
梯度
来更新网络权重。1.损失函数
2402_85758936
·
2024-08-28 08:22
算法
dnn
学习
【机器学习】
梯度
下降算法
梯度
下降算法这篇博客更加详细,以下只是我个人的理解
梯度
下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客
梯度
下降算法是一种优化算法,通过
梯度
下降找到函数最小值时的自变量值。
de-feedback
·
2024-08-27 18:50
机器学习
算法
人工智能
神经网络深度学习
梯度
下降算法优化
【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[
梯度
下降法及其优化算法],这一篇就足够(很全很详细)_
梯度
下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069
海棠如醉
·
2024-08-27 15:00
人工智能
深度学习
局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
当参数对损失微分为零的时候,
梯度
下降就不能再更新参数了,训练就停下来了,损失不再下降了,此时
梯度
接近于0。我们把
梯度
为零的点统称为临界点(criticalpoint)。
千740
·
2024-08-27 09:23
人工智能
深度学习
机器学习
Python实现贪心算法
目录贪心算法简介贪心算法的基本思想贪心算法的应用场景活动选择问题Python实现活动选择问题代码解释活动选择问题的解贪心算法的正确性分析贪心算法的其他应用贪心算法的局限性贪心算法的优化与变种总结贪心算法简介贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在求解最
优化问题
时的常用算法
闲人编程
·
2024-08-27 07:38
python
python
贪心算法
开发语言
活动问题
算法
24.8.24学习心得
x.grad.zero_()y=x.sum()y.backward()x.gradtensor([1.,1.,1.,1.])因为y是x中所有元素的总和,所以x的每个元素对y的贡献都是相等的,因此每个元素的
梯度
都是
kkkkk021106
·
2024-08-27 05:00
学习
OpenCV中的轮廓检测cv2.findContours()
文章目录前言一、查找轮廓二、绘制轮廓轮廓面积轮廓周长前言轮廓提取的前提,将背景置为黑色,目标为白色(利用二值化或Canny)边缘检测,例如Canny等,利用
梯度
变化,记录图像中的边缘像素点,返回和源图片一样尺寸和类型的边缘图
Limiiiing
·
2024-08-27 05:58
OpenCV
opencv
python
图像处理
人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数
现在一般求解权值和阈值,都是采用
梯度
下降之类的搜索算法(
梯度
下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动步长(各种法算确定方向和步长的方法不同
小浣熊的技术
·
2024-08-27 04:20
神经网络
matlab
算法
深度学习多GPU训练原理
每个GPU根据自己所分到的数据,计算本地
梯度
所有GPU的本地
梯度
相加(这里的
梯度
只是模型参数的
梯度
,不包括中间变量的
梯度
),得到总的
梯度
。
浦东新村轱天乐
·
2024-08-25 22:31
深度学习
深度学习
人工智能
LSTM--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码
RNN在处理长序列时,由于
梯度
消失或
梯度
爆炸问题,难以捕捉到长期依赖关系,而LSTM通过引入“记忆单元”(memorycell)和“门控机制”(gatin
Ambition_LAO
·
2024-08-25 21:28
lstm
rnn
深度学习
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)附代码案例
它是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代提出的,用于解决
优化问题
,是一种启发式算法。遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化过程中的遗传和变异机制来
优化问题
的解。
Cooku Black
·
2024-08-25 20:21
机器学习
python高级用法
遗传算法
启发式算法
python
python通过Gurobi求解线性规划
使用基本步骤求解线性规划模型代码实现GurobiGurobi是一款强大的商业数学规划求解器,用于解决线性规划(LP)、整数规划(IP)、混合整数规划(MIP)、二次规划(QP)、非线性规划(NLP)等各种
优化问题
vibag
·
2024-08-25 18:09
数学建模
python
算法
机器学习——逻辑回归
目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、
梯度
上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果:四、总结优点:缺点:一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型
wsdswzj
·
2024-08-25 17:06
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习最优化方法之
梯度
下降
1、
梯度
下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时,求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大,而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵,影响精度。
whemy
·
2024-08-25 17:45
深度学习(十一):YOLOv9之最新的目标检测器解读
物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响:解决信息丢失1.2.4可编程
梯度
信息
从零开始的奋豆
·
2024-08-25 13:39
深度学习
深度学习
人工智能
寻参算法之蜘蛛猴优化算法
该算法通过模拟蜘蛛猴在森林中觅食的行为,解决复杂的
优化问题
。自然界中的原型在自然界中,蜘蛛猴在觅食时会通过跳跃和移动寻找食物。蜘蛛猴群体通过信息共享和合作行为,能够高效地找到食物源。
Network_Engineer
·
2024-08-25 13:08
机器学习
启发式算法
算法
深度学习
人工智能
机器学习
粒子群优化算法和强化算法的优缺点对比,以表格方式进行展示。详细解释
以下是它们的优缺点对比,以表格的形式展示:特性粒子群优化算法(PSO)强化学习算法(RL)算法类型优化算法学习算法主要用途全局
优化问题
,寻找最优解学习和决策问题,优化策略以最大化长期奖励计算复杂度较低,
资源存储库
·
2024-08-25 09:44
笔记
笔记
matlab实现
梯度
下降优化算法
梯度
下降(GradientDescent)是一种常用的优化算法,用于寻找函数的局部最小值。在机器学习领域,它常被用来优化模型的参数,比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。
孺子牛 for world
·
2024-08-25 09:13
matlab
算法
开发语言
数学基础 --
梯度
下降算法
梯度
下降算法
梯度
下降算法(GradientDescent)是一种优化算法,主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。
sz66cm
·
2024-08-24 15:25
算法
人工智能
数学基础
Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法
要点使用受控物理变换序列实现可训练分层物理计算|多模机械振荡、非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据,物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的
梯度
|多模振荡对输入数据进行可控卷积
亚图跨际
·
2024-08-24 07:35
算法
Python
神经网络
物理变化
分层物理计算
多模机械振荡
非线性电子振荡
光学谐波
可微分数学模型
动力方程
pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,SGD与Adam优化器)
接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机
梯度
下降基本概念定义:随机
梯度
下降(SGD)是一种
梯度
下降形式
不是浮云笙
·
2024-08-24 05:49
pytorch实战
深度学习
pytorch
人工智能
pytorch中的zero_grad()执行时机
在反向传播(backward())前执行即可zero_grad()用以清除优化器的
梯度
对张量执行backward(),以计算累积
梯度
执行optimizer.step(),优化器使用
梯度
更新参数当优化器更新完成
TomcatLikeYou
·
2024-08-24 05:16
pytorch
人工智能
python
Logistic 回归
文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3
梯度
下降法
零 度°
·
2024-08-23 21:56
机器学习
回归
数据挖掘
人工智能
算法学习6——贪心算法
贪心算法广泛应用于各种
优化问题
,如最短路径、最小生成树、背包问题等。贪心算法的特点局部最优选择:每一步都做出在当前情况下最优的选择。无后效性:一旦某个状态被确定,就不会再被改变或回溯。
零 度°
·
2024-08-23 21:25
算法学习
算法
学习
贪心算法
四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型
机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-
梯度
提升机
暴躁的大熊
·
2024-08-23 19:46
人工智能
人工智能
机器学习
算法
python实现
梯度
下降优化算法
梯度
下降(GradientDescent)是一种常用的优化算法,用于求解无约束
优化问题
。在机器学习中,它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。
孺子牛 for world
·
2024-08-23 15:49
python
算法
机器学习
机器学习·day4
梯度
下降
参考原文地址:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、
梯度
下降?
#include<菜鸡>
·
2024-08-23 10:20
机器学习
机器学习
人工智能
图像处理 -- 角点的概念与作用
角点是指图像中具有局部最大曲率或
梯度
变化明显的位置,通常出现在两条或多条边缘的交汇处。例如,图像中的建筑物拐角、棋盘格的角等位置都可能被检测为角点。
sz66cm
·
2024-08-22 18:44
图像处理
人工智能
网络安全: 模型的脆弱性,鲁棒性和隐私性
例如,模型可能对对抗性攻击或
梯度
泄露攻击敏感。鲁棒性(Robustness):指模型抵御攻击和在恶劣环境下保持性能的能力。提高模型的鲁棒性是增强其抵御攻击能力的关键。
不当菜鸡的程序媛
·
2024-08-22 16:30
学习记录
web安全
安全
【C++】01背包问题暴力,记忆,动态规划解法
背包问题详解与实现目录0-1背包问题详解与实现问题描述问题分析状态定义状态转移方程边界条件算法实现暴力搜索记忆化搜索动态规划空间优化总结思维导图C++学习资源问题描述在算法领域,0-1背包问题是一个经典的
优化问题
吃小南瓜�
·
2024-08-22 06:30
C++
c++
动态规划
开发语言
24 优化算法
目录优化和深度学习深度学习中的挑战局部最小vs全局最小鞍点(saddlepoint)
梯度
消失小结凸性(convexity)凸集凸函数(convexfunction)凸函数优化凸和非凸例子小结
梯度
下降(gradientdescent
Unknown To Known
·
2024-08-22 01:31
动手学习深度学习
算法
【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用
梯度
裁剪5使用混合精度训练
CX330的烟花
·
2024-03-27 04:51
rnn
人工智能
深度学习
算法
python
机器学习
数据结构
深度学习如何入门?
•数学基础:理解线性代数(矩阵运算、向量空间等)、微积分(导数、
梯度
求解等)、概率论与统计学(期望、方差、概率分布、最大似然估计
科学的N次方
·
2024-03-26 16:36
深度学习
路径优化算法 | 基于蚁群的城市路径优化算法应用及其Matlab实现
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法,用于解决如旅行商问题(TSP)等组合
优化问题
。
算法如诗
·
2024-03-25 19:38
路径优化算法(Path
Optimization)
算法
matlab
路径优化算法
神奇的微积分
微积分在人工智能(AI)领域扮演着至关重要的角色,以下是其主要作用:优化算法:•
梯度
下降法:微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的
梯度
,这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。
科学的N次方
·
2024-03-19 05:14
人工智能
人工智能
ai
加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理
目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用
梯度
计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时,可以通过多种方法来加快推理速度
samoyan
·
2024-03-17 16:54
pytorch
pytorch
人工智能
python
Python中的惩罚分析:理论与实践指南
目录写在开头1.理论基础1.1
优化问题
与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型
theskylife
·
2024-03-16 04:35
数据分析
python
开发语言
数据分析
数据挖掘
机器学习
【深度学习笔记】1 数据操作
然而,Tensor提供GPU计算和自动求
梯度
等更多功能,这些使
RIKI_1
·
2024-03-16 02:02
深度学习
深度学习
笔记
人工智能
Canny详解
计算图像
梯度
kxg916361108
·
2024-03-15 06:31
计算机视觉
图像处理
人工智能
图像算法实习生--面经1
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行
梯度
置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?
小豆包的小朋友0217
·
2024-03-14 17:44
算法
深度学习——
梯度
消失、
梯度
爆炸
本文参考:深度学习之3——
梯度
爆炸与
梯度
消失
梯度
消失和
梯度
爆炸的根源:深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想,即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式,指导深度网络权值的更新
小羊头发长
·
2024-03-14 12:07
深度学习
机器学习
人工智能
CatBoost高级教程:分布式训练与大规模数据处理
导言CatBoost是一种高效的
梯度
提升算法,可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中,处理大规模数据集时,分布式训练可以大大加快模型训练的速度,并提高训练效果。
Echo_Wish
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2024-03-13 05:25
Python算法
Python
笔记
分布式
186基于matlab的信号盲源分离算法
基于matlab的信号盲源分离算法,包括变步长盲源分离(EASI),RLS(自然
梯度
和普通
梯度
),并将三种方法分离结果进行对比。程序已调通,可直接运行。
顶呱呱程序
·
2024-03-10 12:10
matlab工程应用
matlab
开发语言
自然梯度和普通梯度
RLS
变步长盲源分离
EASI
信号盲源分离算法
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