梯度优化问题第4页

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

华农DrLai·2024-02-19 23:16

苏尼特右旗公安局食药环侦大队继续深入开展拜师学艺活动

从适应科学发展、个人提高进步的梯度来深刻认识，不学不行，不学无“智”，不学退化；学与不学

巴工·2024-02-19 20:56

svg之全局组件，配合雪碧图解决vue2的svg优化问题

这里是vue2中的svg的完整解决方案的另一篇。exportdefault{name:'icon',props:{name:{type:String,required:true,},},}这里这个就是全局的svg组件，代码来自于webpack-懒人神器：svg-sprite-loader实现自己的Icon组件-好好写代码吧-SegmentFault思否老师的代码则是写成这样的形式。其实和上面一个意

强啊啊强·2024-02-19 19:48

支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现

之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性，因此被认为是监督学习中最好的定式算法；支持向量机通过求解一个二次优化问题来最大化分类间隔

Sudden·2024-02-19 18:44

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

·2024-02-19 16:10

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

星光下的胖子·2024-02-19 16:56

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

PyTorch使用Tricks：梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失！！

文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪，使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪

JOYCE_Leo16·2024-02-19 14:07

携手共进促成长，行稳致远教研路—记东明学校英语校本教研

在课堂中，徐心怡老师设计了丰富的多层听以及说的活动，任务设计由浅入深，层层递进，注重任务梯度的设计，引发学生的认知冲突，从而引

张勇杰·2024-02-19 12:17

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数

盼小辉丶·2024-02-19 12:40

强化学习（TD3）

TD3——TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradient双延迟深度确定性策略梯度TD3是DDPG的一个优化版本，旨在解决DDPG算法的高估问题优化点：①双重收集：采取两套

sssjjww·2024-02-19 11:09

OpenCV中的边缘检测技术及实现

该方法结合了多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制和

superdont·2024-02-19 11:37

深度学习-吴恩达L1W2作业

Heywhale.com作业2：吴恩达《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容：-np.exp（x）适用于任何np.arrayx并将指数函数应用于每个坐标-sigmoid函数及其梯度

向来痴_·2024-02-15 09:05

基于LightGBM的回归任务案例

在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后，XGBoost是一种极限梯度提升机器，但通过lightgbm，我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果，并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型

python收藏家·2024-02-15 09:21

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine

OverlordDuke·2024-02-15 02:42

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速

沫2021·2024-02-15 00:38

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

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·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

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·2024-02-14 08:29

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

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·2024-02-14 02:12

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 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·2024-02-14 00:41

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

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_51497433·2024-02-13 23:46

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·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·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·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·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·2024-02-13 14:40

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

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

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·2024-02-13 14:50

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·2024-02-13 13:37

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

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)·2024-02-13 12:58

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

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·2024-02-13 10:28

【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·2024-02-13 10:56

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

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

《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·2024-02-13 06:36

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1996·2024-02-13 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·2024-02-13 05:16

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

aaa8db431342·2024-02-12 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·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·2024-02-12 16:12

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