梯度优化问题第6页

优化｜复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法

1.简介对于无约束的非凸优化问题，算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2)；在目标函数光滑时，这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到.对于带约束的非凸优化问题

运筹OR帷幄·2024-02-09 08:36

形态学算法之边界提取的简单python实现——图像处理

边缘检测算法通过识别图像中的亮度梯度来查找边缘。常用的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts和Canny等。Sobel、Prewitt、Roberts算子：这些算子通过计算图

筱筱西雨·2024-02-09 06:47

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

Pytorch | Tensor张量

来源：知乎—秦一地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39935050501Tensor的裁剪运算对Tensor中的元素进行范围过滤常用于梯度裁剪（gradientclipping

机器学习与AI生成创作·2024-02-08 20:29

PyTorch 的张量与 numpy对比

numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。

yanglamei1962·2024-02-08 16:01

157基于matlab的GVF-snake算法能自动收敛到目标区域

关键技术GVFsnake模型算法matlab源程序，GVF是根据光流场原理,利用变分方法,从图像中得到的一种向量场,该向量场被称为梯度矢量流(GVF)场。

顶呱呱程序·2024-02-08 11:15

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

本文将介绍另一种技术:梯度检查点（gradientchec

javastart·2024-02-08 09:38

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-08 07:35

（2）基础

包含三个部分：data（数据）、grad（梯度）、grad_fn（操作

顽皮的石头7788121·2024-02-08 04:19

春节宅家必备！仅需26元/月，与好友共战《幻兽帕鲁》！

因为游戏自身优化问题，不少玩家也遭遇了卡顿、闪退、延迟高等问题。针对此，有不少玩家自行搭建服务器和好友畅玩《幻兽帕鲁》。

kafei218vin·2024-02-08 04:56

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

梯度提升树系列3——利用GBDT进行回归分析

目录写在开头1.回归问题的基本概念1.1回归分析的定义和目的1.2GBDT在回归中的特点2房价预测模型案例研究2.1数据准备和预处理2.2模型构建和评估方法2.3具体代码3模型调优和评估3.1参数调优的详细策略3.2模型性能评估的详细方法3.3模型优化3.4可视化写在最后写在开头回归分析在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色。它允许我们预测数值型目标变量，并揭示自变量与目标之间的关系。在本文中，我们将

theskylife·2024-02-07 23:58

梯度提升树系列4——GBDT在排序问题中的应用

目录写在开头1学习排序的基础1.1排序问题的定义1.2GBDT在排序中的应用场景1.3结合GBDT的排序模型2.搜索引擎应用实例2.1案例背景2.2数据构建2.3具体实现代码3.模型评估和优化策略3.1常见的评估指标3.1.1评估指标举例3.1.2评估指标示例3.2优化方法和技巧写在最后排序问题在信息检索、推荐系统等领域发挥着举足轻重的作用。它们帮助系统高效地从大量信息中挑选出用户最可能感兴趣的内

theskylife·2024-02-07 23:58

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

本文将深入探讨如何使用梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）进行特征选择，并强调这一方法在实践中的重要性和效果。

theskylife·2024-02-07 23:56

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

这些网络引入了残差学习的概念，解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使

程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

Android智能识别 - 银行卡区域裁剪

机器学习2.智能识别需要的基础1>：c/c++语法编程基础；2>：opencv常用基础；3>：图像的算法基础；3.银行卡识别步骤第一步：从相册或者拍照一张银行卡图片，然后截取到银行卡区域；a：轮廓增强（梯度增强

世道无情·2024-02-07 22:58

大规模机器学习简介

要找到最佳拟合，我们需要解决以下形式的优化问题：这里的表示欧几里得范数，也就是常说的L2范数，

思诺学长·2024-02-07 21:47

《深度学习入门：基于python的理论与实现》读书笔记

求梯度的函数：f是需要求梯度的函数，x是求梯度的点image.pngdefnumerical_gradient(f,x):h=1e-4#0.0001grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组

莫里衰·2024-02-07 21:32

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。

编程到天明·2024-02-07 15:59

2021最新MySQL性能优化问题

今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句)，我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。1.为查询缓存优

码农K·2024-02-07 14:18

【代码分享】计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化

首先，在底层运行优化问题中，通过建立各设备模型及

电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

在深度学习中，自动微分对于有效地计算和更新模型参数至关重要，特别是在反向传播算法中用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。

科学禅道·2024-02-07 10:05

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

这个模块提供了多种常用的优化器（Optimizer），如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。

科学禅道·2024-02-07 10:05

Mysql-数据库压力测试

njnu@liyong·2024-02-07 08:10

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

目录一、卷积神经网络1.特征2.结构二、循环神经网络1.网络结构2.应对梯度消失问题三、CN

半亩花海·2024-02-07 07:18

【转载】详解残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过

yepeng2007fei·2024-02-07 05:15

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

【数字图像处理】2021期末复习考试重点大纲

4、对于一张灰度图像，其梯度是如何定义的？图像梯度的物理意义是什么？3.

Rose J·2024-02-07 00:50

读书进行时||猜猜它是谁？（续）

这种气候冬夏气温对比强烈，夏季南北温差小，冬季温度梯度大，纬度越高，表

韶华不负韶华·2024-02-06 22:10

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用：使得经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

GradNorm理解

主要参考这一篇，GradNorm：GradientNormalizationforAdaptiveLossBalancinginDeepMultitaskNetworks，梯度归一化_gradnorm-CSDN

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

深度强化学习系列【1】- 强化学习的背景、基础理论等

发展与理论变迁1.1序1.2AlphaGo的崛起1.3Waymo(谷歌收购)加州公共道路无人驾驶项目获批1.4关于生物的神经元数1.5AI的主要类别2.一些典型的问题2.1如何求解-连续、离散空间下的序列决策优化问题

cnjs1994·2024-02-06 17:52

对话系统介绍和基础神经网络模型(二)

接上一篇对话系统介绍和基础神经网络模型（一）2.2.2、长短期记忆网络（LSTM）LSTM（如图2-3）通过引入门机制来解决梯度消失问题，输入门、遗忘门、输出门被用来决定从当前输入和过去的记忆中应该保留多少信息

浅白Coder·2024-02-06 17:24

Leetcode动态规划题解2——线性dp

因为问题是求解线性序列上的最优化问题，所以会有一些规律能够帮助我们更快地解题，主要体现在解题步骤上。确定状态：我们已经讲过，状态就是问题

微醺的老虎·2024-02-06 11:29

LightGBM特征重要性和可视化

LightGBM是微软开发的一种高效的梯度提升框架，由于其处理各种机器学习任务的速度和准确性而广受欢迎。LightGBM以其卓越的速度和内存效率，在众多领域中找到了实际应用。

python收藏家·2024-02-06 11:19

【优化调度】基于粒子群算法求解水火电调度优化问题含Matlab源码

1简介粒子群算法因其原理简单,易于编程,适于并行计算等优点而得到了广泛的应用.本文探讨和分析了Matlab粒子群算法工具箱,并提出了基于该工具箱来实现水电站优化调度计算的方法.计算实例表明,Matlab粒子群算法工具箱可以很好地用于解决水电站优化调度问题,可获得比动态规划算法更好的精度.1算法介绍1.1关于速度和位置粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置

matlab科研助手·2024-02-06 09:04

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

2.2学习总结8

0-1背包问题0-1背包问题是一个经典的组合优化问题，其问题描述为：有一组物品，每个物品有重量和价值两个属性。现在有一个背包，它能承受的最大重量为W。

᭄Yoloꦿ᭄·2024-02-06 07:29

如何选择旅游路线，使得假期旅游路费最少？

这里就需要引入一个著名的优化问题——旅行商问题。本文将介绍TSP的基础知识，并使用MTZ消除子环方法优化一个简单的TSP问题的示例。

MindOpt_003·2024-02-06 06:28

阅读笔记——《RapidFuzz: Accelerating fuzzing via Generative Adversarial Networks》

恣睢s·2024-02-06 06:52

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

汀、人工智能·2024-02-06 06:51

「深度学习」门控循环单元GRU

一、梯度消失问题梯度消失：基础的RNN模型不善于处理长期依赖关系，有很多局部影响，很难调整自己前面的计算。y^{}仅仅受自己附近的值影响。

Sternstunden·2024-02-06 06:41

Xgboost

算法释义Xgboost是一种带有正则化项，并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。

大雄的学习人生·2024-02-06 03:05

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。

登龙zZ·2024-02-06 02:04

动手学深度学习-13 循环神经网络进阶

循环神经网络进阶GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系•重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；•更新⻔有助于捕捉时间序列

Xavier学长·2024-02-06 00:52

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。

Liam_ml·2024-02-05 23:02

【转】梯度算法收藏

链接地址：https://blog.csdn.net/u013282174/article/details/79714588

mrcricket·2024-02-05 22:28

推荐频道

梯度优化问题