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梯度优化问题
吴恩达机器学习—大规模机器学习
学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行
梯度
下降的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。
魏清宇
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2024-02-14 21:14
线性回归原理与python实现
线性回归原理:在一堆散点中xiyi,拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数:y=w1x+w0误差函数:MSE(均方误差)L(w1,w0)=Σ(yi-y)^2优化方法:
梯度
下降,autograd,反向传播
o0Orange
·
2024-02-14 16:22
python
线性回归
算法
PyTorch detach():深入解析与实战应用
PyTorchdetach():深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与
梯度
传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在
高斯小哥
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2024-02-14 08:29
PyTorch零基础入门教程
pytorch
人工智能
python
pycharm
机器学习
深度学习
GEE:
梯度
提升树(Gradient Boosting Tree)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行
梯度
提升树(GradientBoostingTree)回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍
_养乐多_
·
2024-02-14 05:07
GEE遥感图像处理教程
boosting
回归
GEE
云计算
javascript
遥感图像处理
Day2:MySQL重构查询
写在前面:在
优化问题
查询上,目的是找到一个最优获取查询结果方法。方案如下:查询转化为另一种写法;修改应用程序代码。
蚂蚁窝大梦想
·
2024-02-14 05:02
深入理解
梯度
加权类激活热图(Grad-CAM)
深入理解
梯度
加权类激活热图(Grad-CAM)项目背景与意义在深度学习领域,模型的预测能力往往是黑盒子,难以解释。
OverlordDuke
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2024-02-14 02:12
深度学习
CAM
梯度
人工智能
python求解非线性多元方程_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解
可以看到这一个问题实际上还是一个
优化问题
,也可以用之前拟合函数的leastsq求解。
weixin_39954908
·
2024-02-14 00:41
python求解非线性多元方程
python fsolve说明_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解
可以看到这一个问题实际上还是一个
优化问题
,也可以用之前拟合函数的leastsq求解。
卖腿毛养你啊
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2024-02-14 00:41
python
fsolve说明
pso算法实现
首先,我们需要定义目标函数,这是
优化问题
的核心。
qq_51497433
·
2024-02-13 23:17
智能算法
算法
蚁群算法实现
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式搜索算法,常用于解决组合
优化问题
,如旅行商问题(TSP)、图的最短路径问题等。
qq_51497433
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2024-02-13 23:46
算法
最
优化问题
06-谢泼德引理
谢泼德引理(Shephard'slemma)是微观经济学中的一个重要结论,可以由包络定理得到。在给定支出函数情况下,对p求偏导可得到希克斯需求函数。12
凡有言说
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2024-02-13 21:35
算法—背包问题
其实背包问题是一个组合
优化问题
:有一个固定大小能够装10W的包以及一组有价值和重量的物品,找到一个最佳解决方案来装总重量不超过10的总价值最大的方案。
zidea
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2024-02-13 21:47
2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
无约束最优化主要有
梯度
下降法牛顿法
梯度
下降法在接近极值的时候会
小郑的学习笔记
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2024-02-13 19:11
Nuxt.js的使用、vue项目不被百度收录怎么办、seo
优化问题
@令狐张豪
还不了解vue为什么不被百度收录或预渲染怎么使用的童鞋们建议点下面链接了解下vue项目不被百度收录怎么办、seo
优化问题
/预渲染的具体使用Nuxt.js介绍、Nuxt.js是什么?
令狐张豪
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2024-02-13 18:53
交通流优化的一种强化学习方法
我们表明交通流
优化问题
可以表述为一个马尔可夫决
当交通遇上机器学习
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2024-02-13 14:40
算法
大数据
编程语言
python
计算机视觉
lightGBM集成学习算法
LightGBM集成学习算法是一种基于
梯度
提升决策树(GradientBoostingDecisionTree)的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的
梯度
提升框架,主要用于解决分类和回归问题。
亦旧sea
·
2024-02-13 14:24
集成学习
算法
机器学习
XGboost集成学习
它是一种GradientBoosting(
梯度
提升)的改进版,通过使用一系列弱学习器(例如决策树)的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。
亦旧sea
·
2024-02-13 14:53
集成学习
机器学习
人工智能
XGboost和lightGBM算法对比
XGBoost(eXtremeGradientBoosting)和LightGBM(LightGradientBoostingMachine)都是一类基于
梯度
提升树(GradientBoostingDecisionTrees
亦旧sea
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2024-02-13 14:50
算法
机器学习入门--多层感知机原理与实践
反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行
梯度
Dr.Cup
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2024-02-13 13:37
机器学习入门
机器学习
人工智能
机器学习入门--BP神经网络原理与实践
BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的
梯度
,然后利用这些
梯度
信息来更新网络的权重和偏置,从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算
梯度
。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup
·
2024-02-13 13:37
机器学习入门
机器学习
神经网络
人工智能
多目标优化:以嵌套单目标粒子群实现(Python)
文章目录一、算法讲解粒子群复杂约束求解方法多目标优化二、将单目标算法改为多目标一、算法讲解粒子群见链接粒子群算法求解无约束
优化问题
源码实现粒子群算法求解带约束
优化问题
源码实现复杂约束求解方法优化算法求解复杂约束问题策略
总裁余(余登武)
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2024-02-13 12:58
最优化实战例子
python
多目标优化(Python):多目标粒子群优化算法(MOPSO)求解ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6(提供Python代码)
一、多目标粒子群优化算法多目标粒子群优化算法(MOPSO)是一种用于解决多目标
优化问题
的进化算法。它基于粒子群优化算法(PSO),通过引入多个目标函数和非支配排序来处理多目标问题。
优化算法MATLAB与Python
·
2024-02-13 12:57
Python
优化算法
python
算法
开发语言
人工智能
强化学习
CSP-动态规划-最长公共子序列(LCS)
一、动态规划动态规划(DynamicProgramming,简称DP)主要用于求解可以被分解为相似子问题的复杂问题,特别是在
优化问题
上表现出色,如最短路径、最大子数组和、编辑距离等。
LOST P
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2024-02-13 10:28
动态规划
算法
c++
【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测
【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后,会有一些行人信息的丢失,会造成
梯度
的消失,造成行人检测不准确
量子-Alex
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2024-02-13 10:56
CV知识学习和论文阅读
YOLO
深度学习
计算机视觉
时间序列预测——BiGRU模型
在RNNs的基础上,GRU(GatedRecurrentUnit)模型通过引入门控机制来解决
梯度
消失问题,提高了模型的性能。BiGRU模型则是在GRU模型的基础上引入了双向结构,从而
Persist_Zhang
·
2024-02-13 09:46
数据分析
Python
深度学习
gru
人工智能
深度学习中的前向传播和反向传播
反向传递就是计算每个参数的
梯度
,然后用于最小化损失函数。在深度学习中,"forward"通常指前向传播(forwardpropagation),也称为前馈传递。
处女座_三月
·
2024-02-13 07:56
深度学习
深度学习
人工智能
神经网络
《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结
In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现
梯度
下降算法,构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测
软工菜鸡
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2024-02-13 06:36
《零基础实践深度学习》
numpy
深度学习
人工智能
大数据
机器学习
飞桨
百度云
多GPU-TensorFlow
数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式,同时使用多个硬件资源计算不同batch数据
梯度
,汇总
梯度
进行全局参数更新。
听风1996
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2024-02-13 05:22
前端技术分享:页面性能
优化问题
复盘
项目背景在code_pc项目中,前端需要使用rrweb对老师教学内容进行录制,学员可以进行录制回放。为减小录制文件体积,当前的录制策略是先录制一次全量快照,后续录制增量快照,录制阶段实际就是通过MutationObserver监听DOM元素变化,然后将一个个事件push到数组中。为了进行持久化存储,可以将录制数据压缩后序列化为JSON文件。老师会将JSON文件放入课件包中,打成压缩包上传到教务系统
有道AI情报局
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2024-02-13 05:16
有道技术团队
前端
性能优化
javascript
模拟退火算法
许学同原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40562999/article/details/80853354【嵌牛导读】著名的模拟退火算法,它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最
优化问题
的方法
aaa8db431342
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2024-02-12 17:36
《记一次游戏》听课思考
甄老师的课堂思路清晰,课堂环节环环相扣,有
梯度
,利用学习单,对孩子的指导很有层次。
你是特别的人
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2024-02-12 17:18
梯度
提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用
目录写在开头1.多任务学习的基础知识1.1多任务学习的概念和优势1.1.1概念1.1.2优势1.2GBDT在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践2.1如何设计多任务学习模型2.2成功案例分享2.2.1推荐系统2.2.2金融风控2.2.3自然语言处理(NLP)3.挑战与解决方案3.1面临的技术挑战和解决策略3.1.1挑战1:任
theskylife
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2024-02-12 16:12
数据挖掘
学习
数据挖掘
机器学习
python
人工智能
34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向
梯度
直方图
什么是方向
梯度
直方图在前面的实验1、实验2中,我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤,第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。
Jachin111
·
2024-02-12 15:37
优化
梯度
下降算法
文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera
stoAir
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2024-02-12 14:58
算法
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
Week10
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
kidling_G
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2024-02-12 14:29
C语言经典算法之逻辑回归算法
B.简介在C语言中实现逻辑回归算法,我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率,并使用
梯度
下降或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下
JJJ69
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2024-02-12 13:33
C语言经典算法
回归
数据挖掘
人工智能
开发语言
c语言
数据结构
算法
LeetCode 动态规划专题 5:0-1 背包问题
这个问题其实是一个有约束的最
优化问题
。思路1:暴力解法。我们最容易想到的是暴力解法,因为每一件物品都可以放进背包,也可以
李威威
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2024-02-12 12:44
梯度
下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?
链接:https://www.zhihu.com/question/68109802编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删作者:夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血,那我就对这个问题多展开一下吧,让鲜血流的更猛烈一些。(害怕.jpg)
woshicver
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2024-02-12 11:34
神经网络
算法
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优
数学中最
优化问题
的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ,使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):
stone_fall
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2024-02-12 11:04
图像处理与机器学习
西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小
localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和,若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”:以一定的概率接受比当前解更差的结果,有助于“跳出”局部极小使用随机
梯度
下降遗传算法
lestat_black
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2024-02-12 11:32
西瓜书
机器学习
机器学习入门之基础概念及线性回归
任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理,学习正态分布,学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数,泰勒展开推导
梯度
下降公式写出
梯度
下降的代码学习
StarCoder_Yue
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2024-02-12 11:01
算法
机器学习
学习笔记
机器学习
线性回归
正则化
人工智能
算法数学
[机器学习]全局最小与局部最小
机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务,基于
梯度
的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。
梯度
法:从某些初始解出发,迭代寻找最优参数值。
3points
·
2024-02-12 11:01
机器学习
机器学习
人工智能
算法
机器学习之局部最优和全局最优
面试:你能解释一下
梯度
下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗?
梯度
下降法通过迭代沿着目标函数的负
梯度
方向更新参数,以寻找最小值。局限性:它可能会陷入局部
华农DrLai
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2024-02-12 11:29
机器学习
人工智能
深度学习
XGBoost算法
XGBoost是一种基于
梯度
提升决策树(GBDT)的算
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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2024-02-12 04:11
机器学习算法
算法
人工智能
机器学习
CNN网络的宽度和深度
CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免
梯度
消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽
zhnidj
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2024-02-11 23:11
【TSP问题】基于遗传算法求解快递运输成本最
优化问题
GA-MTSP附Matlab代码
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍1.问题描述旅行商问题(TSP)是一个经典的组合
优化问题
,它要求在给定一组城市和城市之间的距离的情况下
天天Matlab代码科研顾问
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2024-02-11 21:08
路径规划
matlab
开发语言
9、神经网络 三:学习与评价
目录9.1
梯度
检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重:更新率9.3.4每一层的激活/
梯度
分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶(SGD),
qxdx.org
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2024-02-11 18:03
计算机视觉
梯度检查
清醒检查
婴儿学习过程
超参数优化
二阶方法
Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
1.介绍传统的Unet网络,特征提取的backbone采用的是vgg模型,vgg的相关介绍和实战参考以前的博文:pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的,但网络较为臃肿,容易产生
梯度
消失或者
梯度
爆炸的问题
听风吹等浪起
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2024-02-11 17:35
图像分割
人工智能
计算机视觉
Python实现熵权法:客观求指标数据的权重
它基于信息熵理论,通过计算指标数据的熵值和权重,实现客观、科学地确定指标权重,以辅助决策分析和多指标
优化问题
的解决。
乌漆帅黑
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2024-02-11 16:23
python
开发语言
算法
政安晨:
梯度
与导数~示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解
这篇文章确实需要一定的数学基础,第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章:示例演绎机器学习中(深度学习)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(一):政安晨:示例演绎机器学习中(深度学习)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(一){两篇文章讲清楚}https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136089968示例演绎机器
政安晨
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2024-02-11 15:00
政安晨的机器学习笔记
机器学习
神经网络
人工智能
Python
梯度与导数
TensorFlow
Conda
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