梯度弥散第6页

【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

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

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

晨间日记

一个一个的幻觉产生脑海，慢慢弥散……美好的一天，就这样开始了！今天的晨间日记是把昨天读过的一段读书笔记记下来勉励自己。你需要的不是完美，是精进！每个人都有完美的心态，完美主义者在追求完美方面更是极端。

爱鸟一簇·2024-02-06 09:20

良性谋杀

这里的刚刚仅限于罪孽还未摆动寒夜冰冷的鱼还在奋力吞吐着愉悦我却亲手杀死了荔枝先生汁液飞溅肆意蔓延是他的血一边爬行游走一边枝杈重叠粉色的微甜弥散开来我掩面胸口被这繁茂刺绣出生与死的图案默剧者终被那一弯新月抽干体内所有的暗流涌动我的双眼或许才

写废纸的熊·2024-02-06 08:37

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

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

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：https://www.captainbed.cn/zChatGPT体验地址文章目录前言引言内存计算体系结构深度神经网络（DNN）随机梯度的优化算法二值化神经网络

雪碧有白泡泡·2024-02-05 19:02

2020零碎语六

28.悲伤只是大海中的一朵浪花，开心也是，只是一个是埋葬一个是弥散。29.想想也是，苦一点点愿意，太苦就悲剧了。在悲剧中人是会没有生机的。30.我要简单成什么样才能让你理解我。

潇潇夜雨宁·2024-02-05 18:47

Momentum and NAG

我们知道，一般的梯度下降，是没有这一项的，有了这一项之后，的更新和前一次更新的路径有关，使得每一次更新的方向不会出现剧烈变化，所以这种方法在函数分布呈梭子状的时候非常有效。

馒头and花卷·2024-02-05 16:31

ncc匹配（二，补足旋转）

我们可以算旋转的ncc，基于下面的方法，即就是hog，即梯度角度直方图，我利用下面hog数据，带入ncc公式，搞定：左边是学习到的hog，右

工业机器视觉设计和实现·2024-02-05 14:37

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。常见的代价模型是均方误差（MeanSquaredError，MSE），它衡量了模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。上一章曾经简单得用它预测过房价，MSE可以表示为：J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(h

北堂飘霜·2024-02-05 13:43

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

目录写在开头1.GBDT在二分类问题中的应用详细解析1.1算法流程1.2实现方法1.3优化策略和常见问题1.4具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐3.3Python实现示例写在最后在当今数据驱动的时代，分类问题无疑是机器学习领域中最常见也是最有挑战性的问题之一。从图像识别、文本分类到客户行为预测，分

theskylife·2024-02-05 13:05

梯度提升树系列1——梯度提升树（GBDT）入门：基本原理及优势

对各种类型数据的适应性2.3在数据不平衡情况下的优势2.4鲁棒性与泛化能力2.5特征重要性评估2.6高效处理大规模数据3.与其他算法的比较3.1与随机森林的比较3.2与支持向量机的比较3.3与神经网络的比较写在最后梯度提升树

theskylife·2024-02-05 13:04

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

首先，我们采用梯度提升树模型对社区基础设施、气象条件等多方面因素进行分析，以量化社区抗灾能力。其次，我们通过随机森林回归模型探讨了社区建筑物抗灾能力的关键特征。

2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种

bj_yoga·2024-02-05 12:59

深度学习-随机梯度下降

在训练过程中使用随机梯度下降，但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点，将继续更详细地说明随机梯度下降（stochasticgradientdescent）。

白云如幻·2024-02-05 12:10

磁共振弥散成像(dMRI)分析方法

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。前言人类大脑的早期研究是基于各种侵入性的方法，如解剖或示踪研究，但在90年代早期之前，对活体大脑进行高水平的细节研究仍然具有挑战性。Crick和Jones(1993)在Nature杂志上发表的一篇文章中阐述了这一认识上的差距。文章指出，相比于对猕猴大脑的认识，人们对人类大脑的了解甚至可以用“鲜为人知”来形容，而猕猴的大脑至今仍被广泛用于理

茗创科技·2024-02-05 08:02

特征缩放和交叉验证法随笔

特征缩放和交叉验证法因为特征间数据取值范围相差过大，就会造成梯度下降会走的很远。这样优化时间比较长而且可能造成错误路径。

zidea·2024-02-05 05:37

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧

YY_oot·2024-02-05 05:55

看图写诗 | 星空

星光璀璨点缀了美丽的夜晚点点相伴如此烂漫仿佛在歌唱宇宙的浩瀚明月皎洁点亮了心中那束光焰遥遥相看如此耀眼仿佛在挑战深夜的黑暗祥云弥散包裹着自由与浪漫烟雾淡淡如此迷幻仿佛在绘制生命最美的图案本文参加耶殊陀尼诗社

风吹藤动·2024-02-05 05:27

【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码

负荷预测是其运行和规划的重要依据之一.因此,针对粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine,LSSVM)存在的速度变化梯度方向产生的非最优粒子问题

Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

Ai 算法之Transformer 模型的实现: 一、Input Embedding模块和Positional Embedding模块的实现

但这种模型有梯度爆炸和梯度消失的风险，所以只能做简单的生成任务。LSTM：长短记忆网络。通过引入门控制机制来控制信息传递。有效避免了梯度消失和梯度保障的问题。LSTM可以做些复杂的生成任务。T

千年奇葩·2024-02-04 21:38

动手学深度学习v2-基础优化方法-笔记

最常见的算法——梯度下降当一个模型没有显示解的时候，该怎么办呢？

Alkali！·2024-02-04 19:07

XGB-2: Boosted Trees（提升树）简介

梯度提升树已经存在一段时间，关于这个主题有很多资料。本部分将使用监督学习的元素，以一种自包含和原则性的方式解释提升树。认为这种解释更清晰、更正式，并

uncle_ll·2024-02-04 16:58

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost基于梯度提升框架，但通过引入一系列优化来提升性能和效率。XGBoost的主要特点：性能高效：XGBoost通过并行处理和核外计算来优化计算速度，同时保持高预测精度

uncle_ll·2024-02-04 16:57

3、GAN 架构

1903.06048v3GANs在适应不同数据集方面异常困难,部分原因是训练期间的不稳定以及对超参数的敏感性.引起这种不稳定的一个普遍认为的原因是,当真实和生成分布的支撑没有足够的重叠时,从鉴别器到生成器的梯度将变得无用

C--G·2024-02-04 10:10

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

R-CNN阅读笔记

blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者：hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG（这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法

tang-0203·2024-02-04 02:40

Opencv第七课--形态学滤波

形态学滤波形态学滤波包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、礼帽、黑帽下面针对这四种形态学操作，说明一下其原理。

计算机视觉__掉队选手·2024-02-04 01:08

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001

犟小孩·2024-02-03 19:37

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，

菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别

的作用和区别1tensor.detach()2tensor.detach_()前言：当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响

Alexa2077·2024-02-03 16:28

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。

tzc_fly·2024-02-03 16:57

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法

梯度下降算法是指什么神经网络谷歌人工智能写作项目：小发猫对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等rfid。

「已注销」·2024-02-03 15:16

【AIGC扫盲】人工智能大模型快速入门

TensorFlow提供了一种称为计算图的编程模型，它允许用户定义复杂的计算并自动计算梯度。此外，TensorFlow还提供了一组丰富的工具，用于可视化模型的结构和性能。

super_journey·2024-02-03 15:04

在夜里的胡思乱想

日落西山，橙红色的云霞从天边向另一边弥散，剩余的阳光正在努力扩张，一直延伸到月亮周围。

南橋·2024-02-03 14:52

12.1 关键点提取------Harris原理及代码

我们可以直观的概括下角点所具有的特征：>轮廓之间的交点；>对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征；>该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化；2.角点检测

YANQ662·2024-02-03 14:48

shap，一个神奇的 python 库

SHAP库特别适用于解释复杂的机器学习模型，如随机森林、梯度增强机和深度神经网络。为什么可解释性很重要？可解释性在机器学习中至关重要，主要是因为：‍‍模型透明度

Python_P叔·2024-02-03 14:33

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍

backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分，它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。

科学禅道·2024-02-03 07:35

随笔9

随笔9生活中很多时候，会有太多的纷纷扰扰，吸引自己的注意力，很多时候忘记去感受，只是机械的做着一件一件的事情，当有机会全然投入一件事的时候，那份连接带来的快乐会弥散到你的身体的每一处，你会感觉到存在的美好

刘慧烨·2024-02-03 06:04

机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT

文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法

少云清·2024-02-03 06:23

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