梯度归一化第10页

【MAC】Multi-Level Monte Carlo Actor-Critic阅读笔记

提出的背景：现有的强化学习方法在后端使用的是stochasticgradientdescent（随机梯度下降），基

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:41

神经网络-常用激活函数

这是一个S型曲线，容易理解和使用，但是有缺陷：1）消失的梯度问题，2）输出不是以0为中心的，它会让梯度更新在不同的方向上走太远，输出范围在（0，1），这使优化更困难，3）Sigmoids易饱和杀死梯度，

想跳舞的兔子·2024-01-27 20:53

Java 20年

Java没有明显的用途，但后来以某种方式获得了发展，就像陡峭的下降梯度上的蒸汽火车一样。首先吸引我使用该语言的实际上是小应用程序。在这些“新的和所有流行的”网页之一中嵌入分

dnc8371·2024-01-27 19:35

20年java面试_Java 20年

Java没有明显的用途，但后来以某种方式获得了发展，就像陡峭的向下梯度上的蒸汽火车一样。首先吸引我使用该语言的实际上是小应用程序。在这些“新的和所有流行的

cunhu2961·2024-01-27 19:04

Datawhale 组队学习之大模型理论基础 Task7 分布式训练

8.2.1数据并行数据并行，需要对各个设备上的梯度进行AllReduce，以确保各个

AIzealot无·2024-01-27 19:00

潜心研读教材

一、教材的编写思路1.双线并进教材围绕人文主题和语文要素双线组织单元，除了加强不同年段、不同册次之间的纵向联系，体现由易到难、由浅入深的发展梯度，教材还着力加强单元内部的横向联系，使各板块内容形成合力，

寒烟冷月·2024-01-27 19:54

边缘计算卸载算法--CD梯度下降

梯度下降卸载算法背景：我实现该算法是在边缘计算单个工作流任务环境中，下面可以看到此背景下的java代码实现。此处假设我们的工作流任务中只有3个任务节点（构成一个有向无环图），下面基于此假设分析算法。

achu19·2024-01-27 17:18

机器学习（13）——adaboost

下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

深度学习之反向传播

为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度，例如，其损失函数的梯度就是，我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度，继而进行使用梯度下降算法是参数（权重）更新

丘小羽·2024-01-27 14:50

高光谱图像加载、归一化和增强（jupyter book）

1.获取高光谱图像：我用的是indian_pines的数据集，感兴趣的兄弟可以自行去官方网下载，gt的那个是它的标签哦，别搞错了。2.图像加载：（1）从本地路径加载importscipy.ioassio#文件路径file_path='你的本地路径'#使用scipy加载.mat文件data=sio.loadmat(file_path)#提取高光谱图像数据spectral_image=data['in

是lethe先生·2024-01-27 10:14

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

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，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

清☆茶·2024-01-27 10:41

新书速览|小学生C++创意编程（视频教学版）

书中的案例难度梯度设计合理，既能够满足孩子的挑战欲，

全栈开发圈·2024-01-27 09:47

SIFT特征提取及其opencv实现

方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或

小方爱自律·2024-01-27 07:29

机器学习 | Python算法XGBoost

机器学习|Python算法XGBoostXGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，其性能很大程度上依赖于模型参数的选择。

天天酷科研·2024-01-27 07:22

机器学习 | Python算法LightGBM

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，专门用于解决分类和回归等问题。

天天酷科研·2024-01-27 07:52

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 7】

用户画像应用领域7.2.3用户画像分类7.2.4用户画像构建1.数据源2.用户画像构建粒度3.用户画像构建抽象方法4.用户画像标签创建流程5.用户画像标签构建难点7.2.5用户画像标签的数值处理方法1.数值归一化

小胡涂记·2024-01-27 07:50

某赛通电子文档安全管理系统 hiddenWatermark/uploadFile 文件上传漏洞复现

防止内部员工泄密和外部人员非法窃取企业核心重要数据资产，对电子文档进行全生命周期防护，系统具有透明加密、主动加密、智能加密等多种加密方式，用户可根据部门涉密程度的不同（如核心部门和普通部门），部署力度轻重不一的梯度式文档加密防护

OidBoy_G·2024-01-27 07:50

第29章反称张量，梯度，旋度

接下来就是梯度，这里也是一个张成空间，是对之前的偏导数构成的矩阵，形成的张量空间，这

挥刀杀G·2024-01-27 02:28

深入浅出 diffusion(3)：pytorch 实现 diffusion 中的 U-Net

importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsilu激活函数classSiLU(nn.Module):#SiLU激活函数@staticmethoddefforward(x):returnx*torch.sigmoid(x)归一化设置

木水_·2024-01-26 21:00

Pytorch分布式训练：DDP

DDP的大致原理是模型进行拷贝，数据多路输入在模型中求梯度、求多个模型的均值梯度统一做反向传播，大致的前向传播如下图，反向太复杂了不描写，感兴趣

Silver__Wolf·2024-01-26 18:04

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因：不看输出层，将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归（求

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））

个人随笔第三列是jupyter记事本官方github上啥都有（代码、jupyter记事本、胶片）https://github.com/d2l-ai多体会【梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

AGI时代的奠基石：Agent+算力+大模型是构建AI未来的三驾马车吗？

prompt；Copilot；AGI；ChatGPT；LLM；AIGC；CoT；Cortex；Genius；MetaGPT；大模型；人工智能；通用人工智能；数据并行；模型并行；流水线并行；混合精度训练；梯度累积

高性能服务器·2024-01-26 15:02

MATLAB-txt数据绘制三维图

文章目录前言一、txt数据导入二、画图前言txt文件存储三维坐标点，通过txt文件导入数据并绘制归一化的三维图。

Dust_Just·2024-01-26 14:43

神经网络：怎么解决网络不工作

它看起来很好：梯度在变化，损失也在下降。但是预测结果出来了：全部都是零值，全部都是背景，什么也检测不到。我质问我的计算机：「我做错了什么？」，它却无法回答。

nightwish夜愿·2024-01-26 13:20

LLM-模型大小：GPU显卡内存大小、模型大小、精度、batch_size关系

对于LLaMa-6b模型来说1、训练时模型本身参数、梯度值、优化器参数值需要的内存大小为：2、每个样本需要的内存大小（）：3、基于第1/2条，对于A100显卡（80GBRAM）来说，batch_size

u013250861·2024-01-26 11:22

机器学习的精髓-梯度下降算法

目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法，用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数，以逐步减小函数值。

wyw0000·2024-01-26 11:13

【01】深度学习——数学基础 | 线性代数 | 微积分 |概率

(Matrix)1.3.1矩阵转置1.3.2矩阵乘法1.3.3矩阵乘法的性质1.4张量（Tensor）2.微积分2.1极限2.2导数2.2.1导数和极限2.2.2导数和极限2.3微分2.4偏导数2.5梯度

花落指尖❀·2024-01-26 10:53

pytorch 测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率

pytorch测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率之前：pytorch测试模型时只用了withtorch.no_grad()，如下图withtorch.no_grad():#下面是没有梯度的计算

lanlinbuaa·2024-01-26 07:02

第二章多变量线性回归

其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都

清☆茶·2024-01-26 06:09

【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic

文章目录前言案例背景数据集介绍加载数据集探索性数据分析（EDA）可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型随机森林模型梯度提升树模型预测

撕得失败的标签·2024-01-26 04:24

【听吴正宪老师上课】日精进读书打卡第014天

特别是检测题，必须有梯度，这样做的目的，除了我们

永远做热能满满的自己·2024-01-26 00:35

深度之眼Pytorch框架训练营第三期（1）——张量简介与创建

与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，包含五个属性：在这里插入图片描述data：被包装的Tensorgrad：data的梯度

aidanmomo·2024-01-25 22:58

强化学习 - Policy Gradient Methods（策略梯度方法）

什么是机器学习策略梯度方法（PolicyGradientMethods）是一类用于解决强化学习问题的算法，其目标是直接学习策略函数，而不是值函数。

草明·2024-01-25 21:53

YOLOv8全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU | 2024年最新IoU

本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数MSCOCO和PASCALVOC数据集实现涨点收录YOLOv8原创自研

AI小怪兽·2024-01-25 20:39

《速通机器学习》- 经典分类模型

由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

pytorch之批量归一化和残差网络

5.10批量归一化本节我们介绍批量归一化（batchnormalization）层，它使较深的神经网络的训练变得更加容易[1]。

多彩海洋·2024-01-25 17:48

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络（误差反传网络）实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度及PPO算法策略梯度PolicyGradient基础知识策略梯度的计算细节TipsTip1：AddaBaselineTip2：AssignSuitableCredit策略梯度优化的技巧Reinforce

wield_jjz·2024-01-25 14:03

强化学习--梯度策略

强化学习强化学习--梯度策略强化学习1Keywords2Questions1Keywordspolicy（策略）：每一个actor中会有对应的策略，这个策略决定了actor的行为。

无盐薯片·2024-01-25 14:02

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_

爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经

十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例

weixin_30492601·2024-01-25 08:22

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

淘宝信息流融合混排服务升级

混排作为结果输出前的最后一层处理，主要作用是将不同来源的推荐结果进行归一化的组合排序，一方面是为了获取对于用户推荐效果最优的排序序列，另一方面也能提高推荐的多样性、个性化以及覆盖范围。

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2024-01-25 08:21

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

土堆学习笔记——P28完整的模型训练套路（二）

下面的都在某一轮训练里例如，他们都在foriinrange(epoch):里面，具体看上一节代码#测试步骤开始total_test_loss=0withtorch.no_grad():#取消梯度，不调优

Whalawhala·2024-01-24 23:35

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

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