梯度归一化第9页

Initializing Models with Larger Ones

适当初始化有助于模型收敛，并防止梯度消失问题。两个著名的初始化技术，Xavier初始化和Kaim

qgh1223·2024-01-30 15:37

层次分析法（数模）

注意归一化判断矩阵方法1（算数平均法）文字描述：数学公式：几何平均法特征值

Eeeeye_·2024-01-30 14:10

局部响应归一化层（LRN）

于是来个年前最后一更~局部响应归一化层（LocalResponseNormalization）局部响应归一化层简称LRN，是在深度学习中提高准确度的技术方法。

LiBiscuit·2024-01-30 10:09

opencv#39 形态学应用

步骤:S1:对原图像进行膨胀S2:膨胀结果再次进行腐蚀形态学梯度作用:得到轮廓的梯度步骤:S1:对原图像膨胀S2:对原图像腐蚀。这两步都要使用相同的结构元素S3:膨胀结果减去腐蚀结果。

Leeadd1·2024-01-30 09:45

1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文

在输出阶段可以使用sigmoid函数返回01值RNN3种RNN模型简单RNNH就是每层神经元所产生的一个输出信号，输出层产生的信号经过输出函数转化为最终输出随着循环次数的增加就是说简单的RNN模型容易导致梯度消失以及梯度爆炸的问题整体框架类似于数电里的状态机

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:43

yolo将标签数据打到原图上形成目标框

第一章目标：为了查看自己在标注标签时是否准确，写了这段代码来将标注的框打到原图上第二章步骤：进行反归一化得到坐标画出矩形框第二行是目标图片对应的txt,第三行是目标图片第三章全部代码如下：importcv2importnumpyasnplabel_path

New___dream·2024-01-30 08:37

基于 MATLAB 语言的 BP 神经网络的改进算法

神经网络几种改进的算法.阐述了各种BP算法的优化技术原理、优缺点,并就它们的训练速度和内存消耗情况作了比较.建议在多数BP神经网络训练时,先尝试使用Levenberg-Marquardt算法,其次是BFGS算法或共轭梯度法以及

电气_空空·2024-01-30 08:56

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化，梯度下降法

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

Softmax分类器

之前二分类使用的是sigmoid函数进行分类，它可以把输出归一化到[0,1]之间。如果使用Si

chairon·2024-01-30 05:37

Android OpenCV（二）主体识别位置检测

主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。索贝尔算子是把图像中每个像素的上下左右四领域的灰度值加权差，在边缘处达到极值从而检测边缘。在技术

_明川·2024-01-30 02:42

第 382 场周赛解题报告 | 珂学家 | 贪心构造

前言整体评价前三题还是蛮简单的，但是T4真的难，难在思维T1.按键变更的次数思路:模拟可以先归一化，即全部小写classSolution{publicintcountKeyChanges(Strings

珂朵莉MM·2024-01-29 21:28

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt

不知迷踪·2024-01-29 12:07

深度强化学习 _Actor-Critic 王树森课程笔记

\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络1.用TD算法更新价值网络2.用策略梯度算法更新策略网络三

淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

1.梯度/loss爆炸（NaN，Inf）这两天一直在训练自己的GAN模型，训练过程中鉴别器极其不稳定，训练的几个epoch之后经常出现NAN，在加入WGAN中的梯度惩罚和鉴别器的参数裁剪之后，模型似乎变得可以训练了

gyibo_·2024-01-29 12:35

ResNet简介

ResNet(ResidualNetwork)此网络于2015年，国人何先生提出，用于解决随着深度学习的层数加深造成的网络退化现象和梯度消失、梯度爆炸。

追随远方的某R·2024-01-29 11:29

PINN物理信息网络 | 全局自适应物理信息神经网络SA-PINN

在之前的方法中，独立开发的极小极大加权方案[16]与SA-PINNs最为相近，因为它也通过梯度下降来更新权重；然而，这些权重仍然适用于整个损失组件。

算法如诗·2024-01-29 11:17

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

【数据分析】numpy基础第五天

文章目录前言Z-Score标准化Z-Score应用示例Min-Max归一化Min-Max应用示例总结前言第五天是我们的numpy学习计划中的最后一天。

扣柚·2024-01-29 10:24

OpenAI Gym 中级教程——深入强化学习算法

本篇博客将深入介绍OpenAIGym中的强化学习算法，包括深度Q网络（DeepQNetwork,DQN）和深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG）。

Echo_Wish·2024-01-29 10:16

机械学习 - scikit-learn - 数据预处理归一化与标准化- 2

目录关于scikit-learn实现规范化的方法详解一、fit_transform方法1.最大最小归一化手动化与自动化代码对比演示1：2.均值归一化手动化代码演示：3.小数定标归一化手动化代码演示：4.

沐修·2024-01-29 10:16

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

机器学习_集成学习之Boosting(提升较弱的模型，以降低弱模型的偏差)

文章目录介绍AdaBoost算法梯度提升算法(GBDT)极端梯度提升(XGBoost)Bagging算法与Boosting算法的不同之处介绍Boosting的意思就是提升，这是一种通过训练弱学习模型的“

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:54

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

激活函数的导数神经网络的梯度下降法（选修）直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络：第

倏然希然_·2024-01-29 08:48

从爷爷和外公的身体状况看出来区别了

我和表姐两个人几乎以抬的方式才让他顺利坐电梯，有一定梯度的地方，对于爷爷真是难上加难。

小闪在这里·2024-01-29 05:01

PyTorch学习---2.自动求梯度

自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念：方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。偏导数：是多个数（每元有一个）；是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数，因此二元函数就有两个偏导数。

与世无争小菜鸡·2024-01-29 05:53

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵

kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

机器学习：梯度下降法

LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归，梯度下降法求解模型系数

捕捉一只Diu·2024-01-29 05:17

深度强化学习_AlphaGo 王树森课程笔记

AlphaGo一、游戏规则二、设计思路三、Training1.策略网络1.1State(ofAlphaGoZero)1.2PolicyNetwork1.3BehaviorCloning1.4策略梯度2.

淀粉爱好者·2024-01-29 03:53

深度强化学习之策略学习-王树森课程笔记

Policy-basedlearning二、PolicyNetwork三、Policy-BasedReinforcementLearning（策略学习）1.用神经网络近似状态价值函数VπV_{\pi}Vπ2.策略学习的主要思想3.策略梯度算法

淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

Over-the-Air Deep Learning Based Radio Signal Classification

同时，本文还提出一种利用高阶矩和梯度提升树分类器的基线方法，并在一系列的配置和信道衰减条件下对比了这两种算法的性能。

2e07917c964c·2024-01-29 01:47

有趣的数学了解TensorFlow的自动微分的实现

假设您定义了一个函数，并且需要计算它的偏导数和，通常用于执行梯度下降（或某些其他优化算法）。可用的主要选择是手动微分、有限差分近似、正向模式自动微分和反向模式自动微分。

坐望云起·2024-01-28 22:21

梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)

https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c学习率学习率lr(learningrate),梯度下降算法中迭代步长

17420·2024-01-28 21:04

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时，可能需要根据情况调整学习率（learningrate）这个在梯度下降中的重要参数

robin_ze·2024-01-28 21:32

学习速率 learning rate

学习速率的选取策略运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率ααα：如果学习速率太小，则会使收敛过慢。

羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

线性回归：1.假设模型线性模型和线性关系是不同的，线性关系一定是线性模型，而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才，只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

DCNv4：对视觉应用的动态和稀疏算子的重新思考

DCNv4解决了其前身DCNv3的局限性，通过两个关键改进：1.去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态属性和表达力；2.优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。

AI浩·2024-01-28 14:50

中国诗词大会，我来啦 - 草稿

游戏中的诗词量大，难度有梯度。游戏的设置模拟科举考试模式进行，很好玩。建议在群里的老师们空都可以来参加一下，带上孩子，让他们一起体会中国诗词大会的魅力。关注公众号即可参加，还有奖品哦！

凤之子·2024-01-28 13:24

AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。

LabVIEW_Python·2024-01-28 13:37

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法：最优化方法，即寻找函数极值点的数值方法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

图像处理常用算法介绍

Scale-Invariantfeaturetransform)特征重点是了解DOG(DifferenceofGaussian)高斯差分图像是如何生成的，以及求取关键点，求取关键点的主方向，并以此主方向来做坐标系，梯度方向和梯度幅值按新的坐标系进行计算

竹叶青lvye·2024-01-28 12:52

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

python+matlab text（按图的相对位置显示）

python用python画图时，如果想采用归一化的坐标来指定文本框的位置，则需要用到transform=ax.transAxes参数，如ax=plt.gca()plt.text(0.1,0.2,"text

早起CaiCai·2024-01-28 10:28

【机器学习】强化学习（八）-深度确定性策略梯度（DDPG）算法及LunarLanderContinuous-v2环境训练示例...

DDPG算法描述如下：GPT-4TurboCopilotGPT-4DDPG算法伪代码：深度确定性策略梯度（DDPG）算法，用于训练一个智能体解决OpenAIGym中的LunarLanderContinuous-v2

十年一梦实验室·2024-01-28 09:53

深度学习｜6.1 小批量梯度下降

把大数据集分成多批数据，每批数据分别计算他们的损失（可以并发处理，从而节省运行时间），最后将其取平均，作为整体的结果，然后参与到梯度下降的环节中去。

晓源Galois·2024-01-28 09:51

大模型｜基础——长短时记忆网络

文章目录LSTM遗忘门输入门整合信息特点实现神经单元的内部计算门控控制——可以动态选择信息在大数据量的情况下，可有效缓解梯度LSTM遗忘门遗忘门，是否进行遗忘。

晓源Galois·2024-01-28 09:51

特征点匹配 harris

如果窗口内的灰度值（在梯度图上）都有较大的变化，那么这个窗口所在区域就存在角点。

潇洒哥611·2024-01-28 09:17

python离散余弦变换(DCT)

以dct为例，其函数定义如下，其中type表示余弦变换的类别，norm表示归一化模式。

微小冷·2024-01-28 08:12

PyTorch 之 nn.Parameter

通过将张量包装成nn.Parameter，你可以告诉PyTorch这是一个模型参数，从而在训练时自动进行梯度计算和优化。使用方法：首先，你需要导入相应的模块：importtorc

JNU freshman·2024-01-28 08:26

LN，IN，GN，SN归一化原理详解

1LN1.1BN的一些缺点在BatchNormalization中存在以下几个缺点：1对batchsize大小敏感，由于每次计算均值和方差是在同一个batch上，如果batchsize设置的太小，计算出来的均值和方差不足以代表整个数据分布。2BN的计算过程中需要保存某一层神经网络batch的均值和方差等统计信息，对于固定长度的网络结构(DNN、CNN)比较适合，但是对于不定长度的RNN的，训练比较

圆圆栗子君·2024-01-28 04:16

我的隐私计算学习——联邦学习（4）

（六）横向联邦学习—梯度更新聚合云端数据中心的分布式机器学习可以有成百上千的节点，对比横向联邦学习有一定的借鉴意义，都存在着节点更新的同步与异步的问题，节点梯度更新之后的问题、节点掉线的问题、数据的NonIID

Atara8088·2024-01-28 00:54

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