梯度检验

数据分析-56-深入理解假设检验的步骤和T检验的应用案例

文章目录1假设检验(HypothesisTesting)1.1假设检验的步骤1.1.1提出假设1.1.2选择显著性水平1.1.3选择检验统计量1.1.4计算检验统计量1.1.5确定临界值或p值1.2假设检验的类型
皮皮冰燃·2025-02-20 00:21

【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡

某些优化技术（如梯度累积、算子融合）可能掩盖通信开销，使计算成为主要瓶颈。通信bound场景：模型参数量极大（如千亿级以上），需采用模型并行或流
x66ccff·2025-02-19 18:28

RNA-seq 差异分析的细节详解 (8)

Wald检验的各个步骤DESeq函数依次运行以下函数：dds<-estimateSizeFactors(dds)dds<-estimateDispersions(dds)dds<-nbinomWaldTest
·2025-02-19 15:37

以太网通信(1)UDP —— 数据发送

目录一、以太网通信简介1.OSI七层模型2.以太网数据包解析3.IP首部校验和计算与检验二、以太网通信实例1.整体实验框图2.发送部分时序图3.实验代码及仿真结果总结一、以太网通信简介前文我们讲述了多种通信协议
刻蓇铭鑫·2025-02-19 13:13

传输层协议：TCP 与 UDP

TCP数据传输TCP连接关闭TCP连接复位传输控制块TCP状态转换图TCP连接同时打开与同时关闭序列号与确认号机制SYN泛洪攻击四.TCP可靠性差错控制流量控制拥塞控制五.UDP数据报格式UDP伪首部与检验和计算一
JAZJD·2025-02-19 08:38

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导
wyg_031113·2025-02-19 08:35

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示
wyg_031113·2025-02-19 07:30

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文：利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。

论文简介论文：ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata（ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据）出处：RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要：铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

简介简介：采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测，并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念，能帮助理解深度学习模型的原理。例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的
a小胡哦·2025-02-19 03:27

随机梯度下降一定会收敛么？

1.什么是随机梯度下降？随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36

Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复

鉴别器为双鉴别器结构，一个负责检验完整图像的真假，一个负责检验掩码部分图像的真假。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-18 23:16

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。
紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题

1.梯度裁剪（GradientClipping）：用于防止梯度爆炸。在每次参数更新之前，计算梯度的范数，如果超过某个阈值，则将梯度缩放到这个阈值。这种方法可以防止梯度在反向传播过程中变得过大。
路野yue·2025-02-18 12:40

Pytorch官方文档英语翻译

a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes任意形状1.7explodinggradients梯度爆炸
yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

ssm051网上医院预约挂号系统(文档+源码)_kaic

并且通过开发网上医院预约挂号系统，不仅可以让所学的SSM框架得到实际运用，也可以掌握MySQL的使用方法，对自身编程能力也有一个检验和提升的过程。尤其是通过实践，可以对系统的开发流程加深印象
开心毕设·2025-02-17 21:56

ssm051网上医院预约挂号系统(文档+源码)_kaic

并且通过开发网上医院预约挂号系统，不仅可以让所学的SSM框架得到实际运用，也可以掌握MySQL的使用方法，对自身编程能力也有一个检验和提升的过程。尤其是通过实践，可以对系统的开发流程加深印象
开心工作室·2025-02-17 20:51

机器学习 - 学习线性模型的重要性

微积分：掌握导数、梯度
谦亨有终·2025-02-17 14:29

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
IT古董·2025-02-17 14:57

【机器学习】多元线性回归

本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。
T0uken·2025-02-17 14:26

【转】时间序列分析——基于R，王燕

《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：一、检验：1、平稳性检验：图检验方法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列自相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数
weixin_30780221·2025-02-17 12:41

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计
别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

MD5加密

简介：MD5的全称是Message-DigestAlgorithm5（信息-摘要算法），它是一种单向加密算法，可以将输入的信息加密转换为128位固定长度的散列值，用于检验数据传输过程中的完整性。
计蒙不吃鱼·2025-02-16 14:21

Web项目测试专题（六）压力测试

概述：压力测试检验Web应用在高并发、高负载情况下的表现，帮助预估系统承载能力和发现瓶颈步骤：并发用户测试：增加虚拟用户数测试系统在多人同时使用时的表现负载测试：模拟高负载情况测试系统的稳定性和响应时间峰值测试
2025年一定要上岸·2025-02-15 10:47

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

一、引言：为什么需要优化算法？在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后，在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间，在推荐系统精准推送内容的过程中，优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用，助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
welcome_123_·2025-02-15 08:31

用大模型学大模型02-数学基础 微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧
wyg_031113·2025-02-14 22:39

【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛
应有光·2025-02-14 17:03

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!算法是如何实现这一壮举的。
·2025-02-14 17:24

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

然而，随着网络层数的增加，训练深层网络变得愈加困难，主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。
机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。
小宇爱·2025-02-14 11:16

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

在机器学习和深度学习的领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。
·2025-02-14 09:40

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时，函数空间指数级扩大梯度传播挑战
燃灯工作室·2025-02-14 05:57

Pytorch的自动求导模块

文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入
zoujiahui_2018·2025-02-14 05:57

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

1.关于梯度下降的说法正确的是：A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降（BatchGradientDescent）通常收敛更快。
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

功能测试的范畴与目标

它着重于检验软件产品是否能够依据设计要求及用户期望，精准地实现既定的功能。
机器视觉小小测试员·2025-02-13 23:03

功能测试常用方法概述

在测试过程中，测试人员无需深入了解软件内部结构，仅依据需求规格说明书来设计测试用例，重点检验功能的正确性，涵盖输入数据、预期结果、界面操作、业务流程等多个方面。
机器视觉小小测试员·2025-02-13 23:03

神经网络常见激活函数 9-CELU函数

连续可微指数线性单元：CELU（ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit）,是一种连续可导的激活函数，结合了ELU和ReLU的特点，旨在解决ELU在某些情况下的梯度问题
亲持红叶·2025-02-13 15:37

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

反向梯度传播：当输出值大于0，那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0，那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是，如果输入值是0或小于0，那么输出值的反向增强就没有。
小宇爱·2025-02-13 13:22

【人工智能】Python中的深度学习优化器：从SGD到Adam

本文将介绍深度学习中常用的优化器，从传统的随机梯度下降（SGD）到现代的自适应优化器（如Adam）。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点，并通过Python实现
蒙娜丽宁·2025-02-13 08:13

GraphQL总结

、减少数据冗余和请求冗余，可以更获取和使用数据；2、灵活而强类型的schema，GraphQL是强类型的，他可以帮助开发者避免很多问题；3、由于强类型的使用，GraphQL可以自动化地对收到的数据进行检验
·2025-02-12 22:36

Python中LSTM算法的实现与应用

首先解释了LSTM的工作原理，重点在于其门结构如何有效解决传统RNN的梯度问题，并通过控制信息流动以学习长期依赖。
昊叔Crescdim·2025-02-12 19:01

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

影响：这有助于模型更快地收敛，因为梯度不会因为负值而减小，从而避免负向因素对模型训练的不良影响。结论：这使得
weixin_40941102·2025-02-12 15:08

C# 正则表达式 Regex类的使用

1.检验数字的表达式//数字Regexreg=newRegex(@"^[0-9]*$");//n位的数字Regexreg=newRegex(@"^\d{n}$");//至少n位的数字Regexreg=newRegex
巴黎有个小铁匠·2025-02-12 14:58

2024年10月的TIOBE指数 TIOBE Index for October 2024

开发者可以通过这一指数来检验
和码说·2025-02-12 07:15

深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

informer代码中数据编码包括三部分，位置编码、数据编码、时间编码目标：时序数据有7个特征，通过24个时间点（可以是年、月、日、时、分、秒）的数据预测未来1个时间点的数据一、位置编码1.pe不需要计算梯度
槑槑紫·2025-02-12 05:33

MINITAB中文教程：统计分析与质量管理

该教程旨在为初学者提供一个友好的起点，通过详细的界面介绍、数据管理、基本统计分析、图形制作、质量控制、回归分析、过程能力分析、假设检验、多元统计和质量改进工具等内容的学习，使用户能够通过实例和练习，提高数据分析和质量管理的实际操作技能
聚合收藏·2025-02-12 04:53

软件测试阶段之单元测试

（1）定义：单元测试（又称为模块测试）是针对程序模块(软件设计的最小单位)来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。
魔都飘雪·2025-02-12 03:17

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍
广江鹏·2025-02-11 21:59

DARTS算法笔记（论文+代码）

DARTS通过两次近似，将问题简单化，以减少GPU计算天数，局部最优近似全局最优，有限差分近似求梯度。摘要：在CIFAR-10、ImageNet、PennTreebank和
朴公英不会飞·2025-02-11 19:42
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