梯度直方图第14页

最优化 | 无约束优化方法 | C++实现

文章目录参考资料1.前言2.梯度下降法2.1原理2.2c++实现2.3共轭梯度法3.牛顿法3.1原理3.2c++实现4.模拟退火算法4.1原理4.2c++实现5.遗传算法参考资料https://blog.csdn.net

CHH3213·2024-01-17 19:17

自适应动量因子梯度下降BP神经网络的人口预测

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载：bp数据人口预测.rar，（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88746563效果图结果分析摘要本文总结B

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-17 19:15

预备知识02-自动微分

微积分这两个不作介绍，可以点击下方链接阅读原文2.3.线性代数—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)2.4.微积分—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)梯度在微积分中

良子c·2024-01-17 18:13

监督学习 - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

什么是机器学习梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习方法，通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高模型的性能。

草明·2024-01-17 18:12

解析Transformer模型

原文地址：https://zhanghan.xyz/posts/17281/进入TransformerRNN很难处理冗长的文本序列，且很容易受到所谓梯度消失/爆炸的问题。

.别拖至春天.·2024-01-17 15:50

【PyTorch简介】5.Automatic Differentiation with `torch.autograd` 自动微分与`torch.autograd`

torch.autograd`自动微分与`torch.autograd`Tensors,FunctionsandComputationalgraph张量、函数和计算图ComputingGradients计算梯度

冰雪storm·2024-01-17 15:15

第十周周报

文章目录摘要ResNet深度学习硬件：CPU和GPU深度学习硬件TPU和其他单机多卡并行多GPU训练总结摘要本周学习了ResNet网络设计思想的由来，解决了对应的梯度爆炸或消失的问题，并基于梯度计算的层面理解

Joy_moon·2024-01-17 15:42

反向传播(Back Propagation)

目录回顾简单模型的梯度计算反向传播计算图链式求导链式法则定理：Forward前馈计算反向传播BackPropagation例子线性模型的计算图计算前馈过程反向传播过程（逆向求导）练习Pytorch中的前馈过程和反向传播过程

chairon·2024-01-17 14:56

梯度下降算法

目录回顾优化问题梯度下降算法梯度计算代码损失曲线图随机梯度下降（StochasticGradientDescent）代码比较思考：回顾对于一个学习系统来说，我们需要找到最适合数据的模型，模型有很多，需要不断尝试

chairon·2024-01-17 14:25

现代数字图像处理---lena图像处理

观察lena图像的直方图，实现lena图像的直方图均衡，观察效果。

启程.py·2024-01-17 14:24

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决

sdu_study·2024-01-17 14:17

如何阅读直方图？

技术最大的特点就是一切都可以用最直观的数字来表现，不管是在数字影像的拍摄过程之中，还是在影像的后期处理时，我们都不可避免的会遇到直方图。我们不需要明白直方图是如何运作的，只需要知道如

LikeAKid·2024-01-17 13:52

2024年1月16日Arxiv热门深度强化学习论文：IDENTIFYING POLICY GRADIENT SUBSPACES

揭秘强化学习之谜，图宾根大学和马普所发现策略梯度的低维奥秘，开启高效AI训练新纪元！

夕小瑶·2024-01-17 10:16

数学建模常见算法的通俗理解（更新中）

1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络（正向流通反向反馈，调整系数，预测结果）2.1粗浅理解2.2算法过程2.2.1划分数据集2.2.2前向传播及反向调整系数（利用梯度下降法

菜只因C·2024-01-17 09:19

实现特征缩放/归一化和标准化

什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候，需要保证特征具有相近的尺度，这有助于梯度下降算法更快的收敛。

泛酸的桂花酒·2024-01-17 09:31

【小笔记】算法基础超参数调优思路

两个极端：假设内存/显存足够大，每次都是使用全量数据进行梯度计算，此时训练效率最高，但训练极容易陷入鞍点（局部最优）而无法跳出，表现出来就是loss还比较高，但是已经开始收敛了

落叶阳光·2024-01-17 08:39

08- OpenCV：形态学操作（膨胀与腐蚀、提取水平与垂直线）

目录前言一、膨胀（Dilation）与腐蚀（Erosion）二、形态学操作1、开操作（Opening）2、闭操作（Closing）3、形态学梯度（MorphologicalGradient）4、顶帽（tophat

Ivy_belief·2024-01-17 08:55

深度学习基础知识整理

这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

adam优化器和动量

原始的SGD加上动量（惯性，每一次更新根据前面所有结果，使结果更快收敛）AdaGrad与SGD的核心区别在于计算更新步长时，增加了分母：梯度平方累积和的平方根。

潇洒哥611·2024-01-17 06:15

第二章器材进阶 - 完美曝光（上）

第二章分为完美曝光、焦外虚化、镜头三个大专题今天开始更新完美曝光学习笔记笔记会分为上中下三篇文章，知识点非常多，大家做好笔记，学习摄影将会是一个枯燥磨练自己的过程，因为本篇文章会涉及许多定义光比、宽容度、直方图对于后面的课程非常重要

猫北南_Eric·2024-01-17 06:59

协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)

关于CMA-ES，其中CMA为协方差矩阵自适应(CovarianceMatrixAdaptation)，而进化策略（Evolutionstrategies,ES）是一种无梯度随机优化算法。

努力发光的程序媛·2024-01-17 05:49

Linemod算法小结

图1.linemod特征图解如图1所示，linemod特征采用彩色图像的梯度信息结合物体表面的法向特征作为模板匹配的依据。Linemod可以实现在几千个模板在图片上滑窗搜索达

SimpleUmbrella·2024-01-17 04:57

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

深度学习机器臂控制_基于深度强化学习的机器人手臂控制

吕萍丽【期刊名称】《福建电脑》【年(卷),期】2019(035)001【摘要】基于深度强化学习策略,研究了机器人手臂控制问题.以两节机器人手臂为对象,给出奖励函数和移动方式等.结合深度学习与确定性策略梯度强化学习

觉主小VV·2024-01-16 22:54

【算法】使用栈解决一系列算法题（匹配、表达式、模拟）（C++）

直方图最大矩形面积问题：给定一个直方图，求最大的矩形面积。进制转换问题：将一个十进制数转换为任意进制的数。迷宫问题：在迷宫中寻找从起点到终点的路径。我们下面会

卜及中·2024-01-16 22:45

注意力机制在神经网络中的作用与影响

目录前言1注意力机制与信息瓶颈问题1.1信息瓶颈问题的本质1.2RNN模型引入注意力机制1.3注意力机制的作用2解决梯度消失问题2.1传统RNN结构中的梯度消失难题2.2注意力机制对梯度消失问题的缓解2.3

cooldream2009·2024-01-16 19:49

Python OpenCV 直方图

参考网址OpenCVPython教程（3、直方图的计算与显示）_sunny2038的专栏-CSDN博客opencv+python统计及绘制直方图-简书#-*-coding:utf-8-*-'''PythonOpenCV

csdn_now·2024-01-16 18:37

运筹说第103期 | 非线性规划经典例题讲解

在实际工作中，我们能发现非线性规划在经济管理中有着许多应用，本期小编选择了其中一些典型例子，包括一维搜索的两种求解方法、梯度下降法以及库恩塔克条件，进行详细讲解。一、一维搜索求

运筹说·2024-01-16 15:45

为什么CNN反向传播计算梯度时需要将权重旋转180度

参考博客https://manutdzou.github.io/2016/05/17/Why-computing-the-gradients-CNN,-the-weights-need-to-be-rotated.html该博客中介绍的较为详细，需要有基本的机器学习知识可以看懂，本菜对自己其推导的过程中做少量的注解。首先是其中关于卷积核翻转180°和误差δ卷积这一部分，刚开始看的一脸懵逼，为什么2

spectre_hola·2024-01-16 15:29

一听一得

题目的设计有梯度。通过观看，我看到儿童的积极地参与，积极回答。这说明

丽卿_8a07·2024-01-16 13:04

深度学习：混合精度训练

深度学习：混合精度训练前言混合精度训练核心技术权重备份损失缩放梯度裁剪动态调整学习率优势与弊端代码示例参考文献前言浮点数据类型主要分为双精度Double（FP64）、单精度Float（FP32）和半精度

AI Player·2024-01-16 12:31

可视化工具使用简介

下面结合鸢尾花数据集介绍绘制直方图、散点图、饼图、密度图和折线图的做法。目的是帮助读者初步认识数据可视化。要入门数据可视化的话

ZShiJ·2024-01-16 11:24

GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记

介绍集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器，像AdaBoost,GBDT等都属于“加性模型”(AdditiveModel)，即基学习器的线性组合。AdaBoost：先从初始训练集训练出一个基学习器，然后基于基学习器的在这一轮的表现，在下一轮训练中给预测错的训练样本更大权重值，以达到逐步减少在训练集的预测错误率。GBDT：先产生一个弱学习器(CART回归树模型)，训

桂花很香,旭很美·2024-01-16 11:12

17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)

梯度提升回归树:梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。

处女座_三月·2024-01-16 11:05

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

什么是机器学习梯度提升回归（GradientBoostingRegression）是一种集成学习方法，用于解决回归问题。它通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树）来逐步提升模型的性能。

草明·2024-01-16 11:02

深度学习面试100题（1-10）

梯度下降算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

机器学习_梯度下降

文章目录什么是梯度梯度下降梯度下降有什么用什么是梯度计算梯度向量其几何意义，就是函数变化的方向，而且是变化最快的方向。对于函数f(x)，在点(xo,yo)，梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。

you_are_my_sunshine*·2024-01-16 10:05

从零开始训练神经网络

训练（随机梯度下降）我已经定义了向前和向后传递，但如何开始使用它们？我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。

AI-智能·2024-01-16 10:42

LLM之幻觉（二）：大语言模型LLM幻觉缓减技术综述

LLM幻觉缓减技术分为两大主流，梯度方法和非梯度方法。梯度方法是指对基本LLM进行微调；而非梯度方法主要是在推理时使用Prompt工程技术。

wshzd·2024-01-16 09:21

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

我们将解决RNN面临的挑战，例如梯度消失问题，并探索长短期记忆（LSTM）和门控

无水先生·2024-01-16 08:42

喜讯！MIAOYUN正式获封“专精特新”中小企业称号！

“专精特新”企业是指具有“专业化、精细化、特色化、新颖化”四类特征的企业，是开展优质中小企业梯度培育工作的重要内容，可分

秒云MIAOYUN·2024-01-16 08:54

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4

Dymc·2024-01-16 08:50

机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理

3XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4XGBoost与GDBT的区别5小结1最优模型的构建方法XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树

赵广陆·2024-01-16 07:18

机器学习-集成学习XGBoost

在本文中，我们将介绍XGBoost的基本原理、常见的应用和一些实践经验.基本原理XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTre

太阳是白的·2024-01-16 07:16

机器学习之集成学习 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）附代码

概念XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种用于机器学习的开源软件库，它实现了梯度提升框架。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 06:44

YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用

这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用：训练集（TrainingSet）：用于模型的训练，即通过反向传播和梯度下降等优化算法来调整模型的权重，使其能够从数据中学到有用的特征和模式。

Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

统计学-R语言-4.6

文章目录前言列联表条形图及其变种---单式条形图条形图及其变种---帕累托图条形图及其变种---复式条形图条形图及其变种---脊形图条形图及其变种---马赛克图饼图及其变种---饼图饼图及其变种---扇形图直方图茎叶图箱线图小提琴图气泡图总结前言本篇文章是对数据可视化的补充文章

柔雾·2024-01-16 06:28

批量归一化

出现的问题就是梯度在上面的时候比较大，在下面就比较小，上面就会很快收敛，下面收敛很慢，每次更新下面的靠近数据的东西，这些东西会尝试去抽取那些比较底层的特征，比如局部边缘等很简单的纹理信息，上面就是一些高层语义的信息

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:42

【Python】Sigmoid和Hard Sigmoid激活函数对比总结及示例

函数形状相对平滑，有助于减小梯度消失问题。缺点：在输入非常大或非常小的值时，会出现梯度消失的情况，导致网络训练困难。计算量大，因为需要计算指数函数。输出不是以0为中心，有时会影响网络的训练。Har

木彳·2024-01-16 06:01

R语言实验1 ：数据的描述性分析

Blossom i·2024-01-16 02:40

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