梯度检验

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

BN通过对mini-batch数据进行归一化，使每层的输入数据分布保持稳定，从而缓解梯度消失/爆炸问题，同时减少对权重初始化的敏感性。
漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

AGI方向研究

**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计
微醺欧耶·2025-02-11 07:44

如何对SpringBoot项目开展单元测试

2.单元测试是开发者编写的一小段代码，用于检验被测代码的一个很小的、很明确的功能是否正确。执行单元测试，就是为了证明这段代码的行为和我们期望是否一致。
耕织·2025-02-10 23:15

leetcode_深度搜索和广度搜索 100. 相同的树

100.相同的树给你两棵二叉树的根节点p和q，编写一个函数来检验这两棵树是否相同。如果两棵树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。
MiyamiKK57·2025-02-10 17:33

第二章：10.1 高级优化算法 Adam

梯度下降的基本概念：梯度下降是一种优化算法，用于最小化成本函数J(w,b)。在每一步中，通过计算成本函数相对于参数w和b的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，来逐步接近成本函数的最小值。
望云山190·2025-02-10 13:56

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction
JL_Jessie·2025-02-10 03:54

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归
旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

数值型特征处理 - 归一化和分桶

而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间，比如年龄段分成0-18，19-30这样的区间消除特征间的量纲差异，使不同特征具有可比性，适用于依赖距离或梯度的模型（如SVM、神经网络、KNN）最大最小归一化（
Ivanqhz·2025-02-09 18:50

【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降

StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降IntroducingSGDAI:StochasticGradientDescent(SGD)isapopularoptimizationalgorithmusedinmachinelearningforfindingtheminimumofacostfunction.Itisavariantofthegradientdesc
manylinux·2025-02-09 17:09

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

作为一个功能强大且经过实战检验的项目，TTS为研究人员和开发者提供了先进的语音合成能力。自发布以来，TTS在GitHub上已获得超过33,000颗星，成为该领域最受欢迎的开源项目之一。
Nifc666·2025-02-09 04:34

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。
算法工程师y·2025-02-08 23:28

Nesterov加速梯度法 (NAG, Nesterov Accelerated Gradient) 算法详解及案例分析

Nesterov加速梯度法(NAG,NesterovAcceleratedGradient)算法详解及案例分析目录Nesterov加速梯度法(NAG,NesterovAcceleratedGradient
闲人编程·2025-02-08 22:27

十八、计算机视觉-canny边缘检测

文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波（GaussianSmoothing）2.梯度计算（GradientCalculation）3.非极大值抑制（Non-maximumSuppression
云峰天际·2025-02-08 19:01

python如何下载os库_python 自带库---os库

python自带库OS文件/目录方法os模块提供了丰富的方法用来处理文件和目录1.os.access(path,mode)-----检验权限模式。
被击中的弹药架·2025-02-08 18:55

问卷数据分析|SPSS实操之信度效度检验

信效度检验只有量表题可以进行一、信度检验SPSS操作1.选择分析--刻度--可靠性分析2.选中每一个自变量/因变量的数据，放入到右边3.此处为结果，项数和克隆巴赫值，记住每一个总的自变量和因变量的项数和值具体可看后面案例分析
小小小菜狗-·2025-02-08 00:16

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

nn.Module会自动管理模型的参数，包括参数的初始化、梯度计算和更新等
PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.
AI量金术师·2025-02-07 14:45

《用DOTS解决实际需求》集锦

思路是先消除使用门槛后，再有梯度挖掘DOTS底层实现，学习过程非常平滑，并精细准备了进度条字幕，想看哪里点哪里
·2025-02-07 13:56

SpringBoot 同一个接口同时支持 form 表单、form-data、json 的优雅写法

}}复制代码但是这样写有弊端代码很丑，具体到解析代码又臭又长只能返回固定map或者自己重新组装参数类无法使用@Valid校验参数，像我这种几十个参数都要检验的简直是灾难优雅版本网上有form表单和json
大厂在职_few·2025-02-07 11:23

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

6、BPTT和BP的区别二、LSTM1、LSTM简介2、LSTM如何缓解梯度消失与梯度爆炸？三、GRU四、参考文献RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN？
Curz酥·2025-02-07 02:52

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）
辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein
盼小辉丶·2025-02-06 09:29

聊聊vscode配置settings.json知其所以然（附大量配置）

正文以下部分插件的配置来自于：《前端web开发高效vscode插件分享（辩证的海量实战检验）》中提到过的插件。自
星野睡不醒·2025-02-06 06:39

人工智能-数据分析及特征提取思路

2.数据分析数据分析的意义包括得到数据得直觉、发掘潜在的结构、提取重要的变量、删除异常值、检验潜在的假设和建立初步的模型。
power-辰南·2025-02-06 03:10

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化：数据并行、模型并行和流水线并行2.3混合精度训练2.4梯度累积
AI天才研究院·2025-02-06 01:59

Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn
怎么这么多名字都被占了·2025-02-05 18:06

PyTorch中的 torch.nn.GRU

与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，并提高了训练效率和性能。在PyTorch中，torch.nn.GRU是一个非常方便的模块，用于构建和训练GRU网络。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

医疗方向的可视化大屏，十分契合医疗行业数据量大的特点

从患者的个人基本信息、过往病史、各项检查检验报告，到医疗机构日常运营产生的物资管理数据、设备运行数据，再到大规模医疗研究中的海量样本数据，这些数据的规模和复杂性不断增加。
大象数据工场·2025-02-05 08:23

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示
ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

GRU是门控循环单元是什么？

GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

机器学习笔记20241017

torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸
tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

[机缘参悟-231]：竞争是社会内在运行的基本规律，抵制、接纳、积极拥抱竞争是三种不同的人生态度

竞争：人生的试炼场在社会的宏大舞台上，竞争犹如一场无处不在的演出，它既是推动社会前行的强劲引擎，也是检验个体能力与心态的试炼场。人们面对竞争，态度各异，有的选择抵制，有的选择接纳，还有的积极拥抱。
文火冰糖的硅基工坊·2025-02-04 00:17

nodejs 安装node-sass

installnode-sass作用检验node-sass是否安装以及是否安装成功安装node-sass配置淘宝镜像安装node-sass的命令作用Sass是一种预处理器脚本语言，可以解释或编译成层叠样式表
kino的编程笔记·2025-02-03 22:33

CTF-SQL注入总结

=$b&&md5($a)==md5($b)){echo$flag;}方法一：利用md5()函数的漏洞绕过即使用数组绕过的方法：由于md5对于字符串检验的时候，遇到数组会返回NULL所以两个数组经过加密后得到的都是
SVicen·2025-02-03 21:25

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

原理：SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点，并利用梯度方向的直方
极客代码·2025-02-03 21:23

微信小程序封装

消息反馈在开发过程中需要向用户反馈消息的场景有很多，如检验接口调用的结果，表单验证的提示消息等，为此我们来对APIwx.showToast进行简单的封装，方便开发中调用：1.1基础封装新建src/utils
←_→·2025-02-03 21:21

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度
欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在
Remoa·2025-02-03 14:53

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：
Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于
nnerddboy·2025-02-03 02:19

100.3 AI量化面试题：解释配对交易(Pairs Trading)的原理，并说明如何选择配对股票以及设计交易信号

目录0.承前1.配对交易基本原理1.1什么是配对交易1.2基本假设2.配对选择方法2.1相关性分析2.2协整性检验3.价差计算方法3.1简单价格比率3.2回归系数法4.交易信号设计4.1标准差方法4.2
AI量金术师·2025-02-02 23:54

性能测试网络风险诊断有哪些？

目录一、网络定位分析手段二、sar命令三、netstat命令以下是几种常见的网络风险诊断方法网络连通性检查带宽与延迟测量丢包率分析网络拓扑结构审查安全设备影响评估协议层面上的优化负载均衡器效能检验云化服务架构下的特殊考量系统应用之间的交换
Feng.Lee·2025-02-02 14:55

LSTM 网络在强化学习中的应用

LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。
AI天才研究院·2025-02-02 14:23

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

目录一、引言二、什么是梯度下降？
Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

pytorch实现循环神经网络

nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决梯度消失问题。nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。
纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

PCB行业龙头企业*IoTDB | 利用 IoTDB 替换HBase，打破查询功能局限性

其中，时序数据主要产生于生产设备采集的运行参数（温度、压力等）和检验设备采集的产品批次信息。
Apache IoTDB·2025-02-02 09:48
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他