梯度优化问题

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析
Katie。·2025-03-17 07:38

遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用

生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一，还有很多其他形式的模拟，可以更好地建模各种过程，但它们都源于康威
盼小辉丶·2025-03-17 05:19

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

微积分掌握梯度、
云梦优选·2025-03-16 18:57

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

CatBoost在传统梯度提升决策树（GBDT）基础上，引入了一系列关键技术创新，以提升处理类
supernova121·2025-03-16 12:10

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。
木子算法·2025-03-16 11:32

模拟退火算法详解

其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。
琛哥的程序·2025-03-16 00:18

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换，其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。
热爱电气·2025-03-15 23:07

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点
一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

python opencv轮廓检测_python opencv中的不规则形状检测和测量

我的想法是使用形态梯度沿着冰晶获得良好的边缘并从那里开始工作;形态梯度似乎很有效.importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread('image.png')blur=cv2.
weixin_39584529·2025-03-15 18:04

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。
湫怿·2025-03-15 16:19

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。
yuanpan·2025-03-15 15:45

数学建模之数学模型-3：动态规划

文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下
^ω^宇博·2025-03-15 08:13

如何在Futter开发中做性能优化？

优化策略：3.图片加载优化问题：加载高分辨率图片导致内存溢出。优化策略：4.动画性能优化问题：复杂动画导致UI卡顿。优化策略：5.状态管理优化问题：全局状态变化导致无关Widget重建。
Ever69·2025-03-15 03:20

梯度下降法以及随机梯度下降法

梯度下降法就是在更新weight的时候，向函数值下降的最快方向进行更新，具体的原理我就不再写了，就是一个求偏导的过程，有高数基础的都能够很快的理解过程。
HKkuaidou·2025-03-15 01:39

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
进取星辰·2025-03-14 19:47

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。
X.AI666·2025-03-14 17:28

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

目录微调（Fine-tuning）量化（Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势
时光旅人01号·2025-03-14 15:40

开源项目的企业级性能优化服务：高价值咨询

文章标题《开源项目的企业级性能优化服务：高价值咨询》关键词：开源项目、企业级性能优化、性能评估、性能瓶颈、高可用性、性能优化服务、案例研究、优化策略摘要：本文章深入探讨了开源项目在企业环境中的性能优化问题
AI天才研究院·2025-03-14 11:39

GAN生成对抗网络小记

GAN在理论上可以看作一个极小极大（Minimax）优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
文弱_书生·2025-03-14 11:38

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

一、算法起源与核心思想XGBoost（eXtremeGradientBoosting）由陈天奇于2014年提出，是梯度提升决策树（GBDT）的优化版本。
彩旗工作室·2025-03-14 11:36

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。
yueguang8·2025-03-14 08:19

深度学习 常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum
Humingway·2025-03-14 07:13

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。
无能者狂怒·2025-03-14 04:16

多目标优化算法之NSGA-II、NSGA-III（附Matlab免费代码）

引言NSGA-II和NSGA-III都是非支配排序遗传算法的变种，用于解决多目标优化问题，但它们在多个方面存在差异。
优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-14 02:06

模型训练和推理

训练时需要梯度，推理时不需要怎么理解“梯度”？
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

【梯度下降算法】

梯度下降算法：第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法，到20世纪最优控制理论的发展，直至现代机器学习对优化算法的特殊需求，梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。
蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:01

分布式并行策略概述

每个副本完成自己批次的前向和反向传播计算后，梯度被汇总并同步更新到所有模型副本。优势：易于实现和扩展。可以显著减少训练时间，尤其是当模型较小，而数据集较大时。
灵海之森·2025-03-13 10:11

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。
青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

梯度提升决策树（GBDT）

GBDT（GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），它通过构造一组弱的学习器
binggorun·2025-03-12 09:18

QP 问题（Quadratic Programming, 二次规划）

QP（QuadraticProgramming，二次规划）是一类优化问题，其中目标函数是二次型函数，约束条件可以是线性等式或不等式。
BineHello·2025-03-12 02:22

DP 问题 -- LQR中的DP问题

一、LQR问题定义（最优控制视角）LQR问题是一种特殊的最优控制问题，系统动力学为线性、代价函数为二次型的优化问题：离散时间线性系统：xt+1=Axt+Butx_{t+1}=Ax_t+Bu_txt+1=
BineHello·2025-03-12 02:22

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或
@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

在 cmake_modules 目录下编写 FindG2O.cmake 以集成 G2O

1.简介在使用G2O（GeneralGraphOptimization）库进行优化问题求解时，通常需要在CMake项目中正确配置G2O的头文件和库文件路径。
XU磊260·2025-03-11 19:22

《Natural Actor-Critic》译读笔记

Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现，而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。
songyuc·2025-03-11 11:21

高级java每日一道面试题-2025年2月20日-数据库篇-大表如何优化 ?

我回答:在Java高级面试中讨论大表优化问题时，理解并能详细阐述各种优化策略和技术实现是至关重要的。
java我跟你拼了·2025-03-11 10:09

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。
Wis4e·2025-03-11 07:47

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex
serve the people·2025-03-11 06:09

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。
浊酒南街·2025-03-11 05:32

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均
辰尘_星启·2025-03-10 20:51

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。
肆——·2025-03-10 15:17

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。
Wis4e·2025-03-10 09:09

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

该模型是基于解决因网络加深而出现的梯度消失和网络退化而进行设计的。接下来给大家分享具体思路。
Start_Present·2025-03-10 09:05

支持向量机 SVM 简要介绍

）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题
_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础
gorgor在码农·2025-03-09 22:07

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平
零 度°·2025-03-09 21:25

1.3 最优化的基本概念

系统分类一般来说，最优化算法研究可以分为：构造最优化模型、确定最优化问题的类型与设计算法、实现算法或调用优化算法软件包进行求解。最优化模型的构造与实际问题息息相关。
西瓜毛毛猫·2025-03-09 20:21

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。
Y1nhl·2025-03-09 12:45

OpenCV计算摄影学（16）调整图像光照效果函数illuminationChange()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述对选定区域内的梯度场应用适当的非线性变换，然后通过泊松求解器重新积分
村北头的码农·2025-03-09 09:23

tensorflow keras 报错 ：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何
研志必有功·2025-03-09 06:26

图像处理篇---opencv中的图像特征

优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征1.颜色特征颜色直方图颜色矩2.边缘特征Canny边缘检测HOG（方向梯度直方图
Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35
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