梯度弥散第13页

实现特征缩放/归一化和标准化

什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候，需要保证特征具有相近的尺度，这有助于梯度下降算法更快的收敛。

泛酸的桂花酒·2024-01-17 09:31

【小笔记】算法基础超参数调优思路

两个极端：假设内存/显存足够大，每次都是使用全量数据进行梯度计算，此时训练效率最高，但训练极容易陷入鞍点（局部最优）而无法跳出，表现出来就是loss还比较高，但是已经开始收敛了

落叶阳光·2024-01-17 08:39

08- OpenCV：形态学操作（膨胀与腐蚀、提取水平与垂直线）

目录前言一、膨胀（Dilation）与腐蚀（Erosion）二、形态学操作1、开操作（Opening）2、闭操作（Closing）3、形态学梯度（MorphologicalGradient）4、顶帽（tophat

Ivy_belief·2024-01-17 08:55

深度学习基础知识整理

这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

adam优化器和动量

原始的SGD加上动量（惯性，每一次更新根据前面所有结果，使结果更快收敛）AdaGrad与SGD的核心区别在于计算更新步长时，增加了分母：梯度平方累积和的平方根。

潇洒哥611·2024-01-17 06:15

博尔赫斯《深沉的玫瑰》

难以置信，我也是一把剑的回忆，是弥散成金黄的孤寂的夕阳、阴影和空虚的缅想。我是从港口看船头的人；我是时间耗损的有限的书本，有限的插图；我是羡慕死者的人。更奇怪的是我成了在屋子里雕砌文字的人。

未思量·2024-01-17 06:32

可可啊！我对不起你

我咳嗽，咳嗽，不停地咳嗽，在那堆满文件的办公室里，在那人来人往的地铁站里，在那灯影弥散的卧室里，我不停地咳嗽，然后，又不停地点起一支烟，接着不停地咳嗽。

寇马克·2024-01-17 05:57

协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)

关于CMA-ES，其中CMA为协方差矩阵自适应(CovarianceMatrixAdaptation)，而进化策略（Evolutionstrategies,ES）是一种无梯度随机优化算法。

努力发光的程序媛·2024-01-17 05:49

Linemod算法小结

图1.linemod特征图解如图1所示，linemod特征采用彩色图像的梯度信息结合物体表面的法向特征作为模板匹配的依据。Linemod可以实现在几千个模板在图片上滑窗搜索达

SimpleUmbrella·2024-01-17 04:57

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

屠夫章

肥猪不断挣扎，哼哼唧唧，最后没了声息，一股腥臭味弥散开来。待到血流得差不多时，屠夫章松开手，掏出一块黑布，将尖刀上的血抹去。

菅田猎·2024-01-17 02:13

深度学习机器臂控制_基于深度强化学习的机器人手臂控制

吕萍丽【期刊名称】《福建电脑》【年(卷),期】2019(035)001【摘要】基于深度强化学习策略,研究了机器人手臂控制问题.以两节机器人手臂为对象,给出奖励函数和移动方式等.结合深度学习与确定性策略梯度强化学习

觉主小VV·2024-01-16 22:54

注意力机制在神经网络中的作用与影响

目录前言1注意力机制与信息瓶颈问题1.1信息瓶颈问题的本质1.2RNN模型引入注意力机制1.3注意力机制的作用2解决梯度消失问题2.1传统RNN结构中的梯度消失难题2.2注意力机制对梯度消失问题的缓解2.3

cooldream2009·2024-01-16 19:49

运筹说第103期 | 非线性规划经典例题讲解

在实际工作中，我们能发现非线性规划在经济管理中有着许多应用，本期小编选择了其中一些典型例子，包括一维搜索的两种求解方法、梯度下降法以及库恩塔克条件，进行详细讲解。一、一维搜索求

运筹说·2024-01-16 15:45

为什么CNN反向传播计算梯度时需要将权重旋转180度

参考博客https://manutdzou.github.io/2016/05/17/Why-computing-the-gradients-CNN,-the-weights-need-to-be-rotated.html该博客中介绍的较为详细，需要有基本的机器学习知识可以看懂，本菜对自己其推导的过程中做少量的注解。首先是其中关于卷积核翻转180°和误差δ卷积这一部分，刚开始看的一脸懵逼，为什么2

spectre_hola·2024-01-16 15:29

三行诗｜《咖啡》

呡一口，舌尖带着胃都温暖了，口腔里淡淡的苦涩轻轻的弥散开，人也瞬间精神了。随着咖啡在唇齿间慢慢的溢开和释放，在咽下去的那一刻开始，嘴里已然是淡淡的香，让人回味无穷。回味这杯咖啡，回味

柠檬树下风清扬·2024-01-16 13:52

一听一得

题目的设计有梯度。通过观看，我看到儿童的积极地参与，积极回答。这说明

丽卿_8a07·2024-01-16 13:04

深度学习：混合精度训练

深度学习：混合精度训练前言混合精度训练核心技术权重备份损失缩放梯度裁剪动态调整学习率优势与弊端代码示例参考文献前言浮点数据类型主要分为双精度Double（FP64）、单精度Float（FP32）和半精度

AI Player·2024-01-16 12:31

GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记

介绍集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器，像AdaBoost,GBDT等都属于“加性模型”(AdditiveModel)，即基学习器的线性组合。AdaBoost：先从初始训练集训练出一个基学习器，然后基于基学习器的在这一轮的表现，在下一轮训练中给预测错的训练样本更大权重值，以达到逐步减少在训练集的预测错误率。GBDT：先产生一个弱学习器(CART回归树模型)，训

桂花很香,旭很美·2024-01-16 11:12

17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)

梯度提升回归树:梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。

处女座_三月·2024-01-16 11:05

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

什么是机器学习梯度提升回归（GradientBoostingRegression）是一种集成学习方法，用于解决回归问题。它通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树）来逐步提升模型的性能。

草明·2024-01-16 11:02

深度学习面试100题（1-10）

梯度下降算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

机器学习_梯度下降

文章目录什么是梯度梯度下降梯度下降有什么用什么是梯度计算梯度向量其几何意义，就是函数变化的方向，而且是变化最快的方向。对于函数f(x)，在点(xo,yo)，梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。

you_are_my_sunshine*·2024-01-16 10:05

从零开始训练神经网络

训练（随机梯度下降）我已经定义了向前和向后传递，但如何开始使用它们？我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。

AI-智能·2024-01-16 10:42

LLM之幻觉（二）：大语言模型LLM幻觉缓减技术综述

LLM幻觉缓减技术分为两大主流，梯度方法和非梯度方法。梯度方法是指对基本LLM进行微调；而非梯度方法主要是在推理时使用Prompt工程技术。

wshzd·2024-01-16 09:21

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

我们将解决RNN面临的挑战，例如梯度消失问题，并探索长短期记忆（LSTM）和门控

无水先生·2024-01-16 08:42

喜讯！MIAOYUN正式获封“专精特新”中小企业称号！

“专精特新”企业是指具有“专业化、精细化、特色化、新颖化”四类特征的企业，是开展优质中小企业梯度培育工作的重要内容，可分

秒云MIAOYUN·2024-01-16 08:54

《易经》阴阳与春雨冥想

阴阳的最简单的概念就是指日光的向背，向日为阳，背日为阴，后逐渐统一认知为“运动的，外张的，上升的，弥散的，温热的，明亮的，兴奋的，显性的”一般是阳，“静止的，内缩的，下降的，凝聚的，寒冷的

拿壶酒来·2024-01-16 08:17

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4

Dymc·2024-01-16 08:50

机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理

3XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4XGBoost与GDBT的区别5小结1最优模型的构建方法XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树

赵广陆·2024-01-16 07:18

机器学习-集成学习XGBoost

在本文中，我们将介绍XGBoost的基本原理、常见的应用和一些实践经验.基本原理XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTre

太阳是白的·2024-01-16 07:16

机器学习之集成学习 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）附代码

概念XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种用于机器学习的开源软件库，它实现了梯度提升框架。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 06:44

YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用

这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用：训练集（TrainingSet）：用于模型的训练，即通过反向传播和梯度下降等优化算法来调整模型的权重，使其能够从数据中学到有用的特征和模式。

Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

批量归一化

出现的问题就是梯度在上面的时候比较大，在下面就比较小，上面就会很快收敛，下面收敛很慢，每次更新下面的靠近数据的东西，这些东西会尝试去抽取那些比较底层的特征，比如局部边缘等很简单的纹理信息，上面就是一些高层语义的信息

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:42

【Python】Sigmoid和Hard Sigmoid激活函数对比总结及示例

函数形状相对平滑，有助于减小梯度消失问题。缺点：在输入非常大或非常小的值时，会出现梯度消失的情况，导致网络训练困难。计算量大，因为需要计算指数函数。输出不是以0为中心，有时会影响网络的训练。Har

木彳·2024-01-16 06:01

杂念，一只找工作的小熊

飘散着浪漫的味道，弥散在这后疫情时代、飘到我这个还在找工作的孤独的小熊眼前。孤独的小熊，存在于一个小村庄里面，空有着大大的梦想，却没有相应的实力，是个纯属的弟弟。

迷路的一只小熊·2024-01-16 02:32

Train/Dev/Test sets的比例选择；防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout；梯度消失和梯度爆炸的概念和危害；梯度初始化；梯度检查

Train/Dev/Testsets的比例选择一般地，我们将所有的样本数据分成三个部分：Train/Dev/Testsets。Trainsets用来训练你的算法模型；Devsets用来验证不同算法的表现情况，从中选择最好的算法模型；Testsets用来测试最好算法的实际表现，作为该算法的无偏估计。在样本数量不是很大的情况下，例如100,1000,10000：常设置Trainsets和Testset

stay or leave·2024-01-16 02:01

腊八粥

图片发自App腊八粥的甜香，弥散了整个村庄。齐备了五谷杂粮，注入了细语柔肠。图片发自App图片发自App核桃大枣与花生，红豆黑豆和高粱，颗颗饱满粒粒涨。细熬慢煮香气荡。

细雨微风起·2024-01-15 20:19

逻辑回归（解决分类问题）

逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计，从而得到一个可以用于分类的模型。一、逻辑回归入门在分类肿瘤的例子中，我们将肿瘤分为恶性肿瘤

Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

2019-03-24

地震的那天夜晚星星铺满了整个天空奶奶摇着蒲扇轻轻哼着歌空气中弥散着栀子的清香女孩赤脚走近仿若妈妈还在身边她想她可以住进石头里吗？那样的话是不是可以躲过悲伤

毛球的巧克力·2024-01-15 12:20

论文精读:GHM:Gradient Harmonized Single-stage Detector

在这项工作中，我们首先指出，这两个不协调的本质影响可以用梯度来总结。此外，我们提出了一种新的梯度协调机制(GHM)来作为不协调的对冲。

樱花的浪漫·2024-01-15 09:21

geemap学习笔记045：单波段图像梯度计算

前言求图像的梯度，一般是指在灰度图像或者彩⾊图像上的操作。数字图像是离散的点值谱，也可以叫⼆维离散函数。图像的梯度就是这个⼆维离散函数的求导。

静观云起·2024-01-15 09:51

geemap学习笔记047：边缘检测

计算提取水平和垂直方向的一阶导数值并计算梯度幅值，较小幅度的梯度则会被抑制。1导入库并显示地图importeeimportgee

静观云起·2024-01-15 09:42

PyTorch中的AOTAutograd、PrimTorch和TorchInductor

这是一种新的自动微分方法，它在编译时而不是运行时计算梯度。这使得它可以更有效地处理大型计算图。

NLP工程化·2024-01-15 08:27

机器学习---xgboost算法

1.xgboost算法原理XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:49

【数据预处理】什么时候需要数据归一化？

数据标准化作用：模型求解需要，归一化可以加快梯度下降的速度，即模型收敛速度。无量纲化避免数值问题，避免因过大或过小的异常值引发的数值问题，去除奇异样本数据导致的不良影响。

dataloading·2024-01-15 07:13

大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程

二、深度学习与梯度消失问题梯度消失问题定义为什么会出现梯度消失？激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（ResidualBlocks）基础残差块的核心思想结构组成残差块

星川皆无恙·2024-01-15 06:14

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。

下一个拐角%·2024-01-14 22:02

二维泊松方程求解-SIP-最速下降法-共轭梯度

1.直接解法：LU分解在前面的内容中曾经提到，使用有限差分或有限体积法通过隐式离散得到的求解形式，其中为系数矩阵。在一定条件下，能够通过因式分解为，其中为下三角矩阵，为上三角矩阵。这样的分解方式在高斯消元中十分有用，对的求解可分为以下两步2.迭代法：incompleteLUdecomposition如果存在一个与近似的矩阵，对做LU分解，我们把这样的步骤称为的不完全LU分解，ILU，即其中为小量。

CFD_Tyro·2024-01-14 20:23

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时，会用到一种基础方法即梯度下降法基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi

_int_me·2024-01-14 20:13

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