梯度直方图第25页

大模型自定义算子优化方案学习笔记：CUDA算子定义、算子编译、正反向梯度实现

01算子优化的意义随着大模型应用的普及以及算力紧缺，下一步对于计算性能的追求一定是技术的核心方向。因为目前大模型的计算逻辑是由一个个独立的算子或者说OP正反向求导实现的，底层往往调用的是GPU提供的CUDA的驱动程序。如果不能对于整个计算过程学习并了解，对于性能优化领域无非是隔靴搔痒，今天也是抽一点时间读了下网上的一些文档和CUDA的文档，整理了学习材料。首先说下为什么要自定义算子，无非是两个原因

Garvin Li·2023-12-19 03:02

FPGA直方图操作

直方图概念和分类图像直方图用作数字图像中色调分布的图形表示。它绘制了每个色调值的像素数。通过查看特定图像的直方图，观看者将能够一目了然地判断整个色调分布。

OpenFPGA·2023-12-19 01:06

【代理模型】KrigingModel

代理模型有多项式响应曲面法，克里金法，梯度增强克里金法（GEK），支持向量机，空间映射，和人工神经网络。

喜欢写代码的小白·2023-12-18 21:00

深度学习-激活函数总结

常见的激活函数有以下几种：1、sigmoid函数sigmoid函数：将输入的值转换成0和1之间的值，并且具有良好的可视化性，但是在函数级别变化较大时，梯度会迅速逼近于0，使得训练速度大大降低。

Element_南笙·2023-12-18 20:52

ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid激活函数

ReLU在许多深度学习模型中被广泛使用，因为它在梯度下降中的计算上相对简单，且有效防止了梯度消失问题。Sigmoid函数将输入映射到（0，1）之间的范围，常用于二分类问题。

LeapMay·2023-12-18 17:36

根据定义计算梯度

下面的代码会依次x的每个维度根据定义进行计算。ix：（0,0,0...）（0,0,0...1）....下面的代码写法可以兼容x为任意维数的情况。#参数df表示cost函数对df求导defeval_numerical_gradient_array(f,x,df,h=1e-5):"""Evaluateanumericgradientforafunctionthatacceptsanumpyarraya

抬头挺胸才算活着·2023-12-18 15:11

动手学习深度学习-现代循环神经网络

GRU被设计用来解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失问题。这两个“门”的主要功能是控制信息的流动，即决定在序列数据处理中保留多少旧信息（如

jieHeEternity·2023-12-18 14:08

pytorch深度学习入门（13）之-模型剪枝

剪枝技术主要有以下几种：重要性剪枝：这种方法首先确定模型中每个权重的重要性，例如可以使用梯度或激活值来判断。然后，删除重要性低的权重，并重新训练模型以调整剩余的权重。

码农呆呆·2023-12-18 14:30

Mini-Batch梯度下降

Mini-batch梯度下降是梯度下降法的一种改进版本，它通过每次迭代使用数据集的一个小批量（mini-batch）样本来更新模型参数，从而在训练过程中更加高效。

星宇星静·2023-12-18 12:21

【李宏毅深度强化学习笔记】2、Proximal Policy Optimization算法(PPO)

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法（本文）【李宏毅深度强化学习笔记

qqqeeevvv·2023-12-18 12:15

深度强化学习：（七）PPO

一、TRPOTRPO算法是Shulman博士为了解决普通的策略梯度算法无法保证性能单调非递减而提出来的方法。

Warship_·2023-12-18 12:44

【深度强化学习】TRPO、PPO

策略梯度的缺点步长难以确定，一旦步长选的不好，就导致恶性循环步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适\to策略变差\to采集的数据变差\to（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适

x66ccff·2023-12-18 12:13

神经网络中梯度消失以及梯度爆炸的原因已解决办法

深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸是两个常见的问题，它们都会导致网络训练过程中的梯度无法有效传播或者传播过于剧烈，从而影响网络的收敛性和性能。下面将详细介绍这两个问题以及解决方案。

澄绪猿·2023-12-18 12:42

【python OpenCV3.3 图像处理教程】边缘保留滤波EFP、直方图均衡化、反向投影、轮廓发现、

1.边缘保留滤波EFP高斯双边滤波：cv.bilateralFilter均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering来自这篇博客的定义：高斯模糊：基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大，边缘的权重小。没有考虑像素值之间的差异问题，没有考虑边缘。边缘保留滤波：像素之间的差异很大，说明是显著特征，如果直接平滑（滤波），显著特征会消失。像素之间差异大的地方通常是边缘，所以边缘

chairon·2023-12-18 11:33

BP神经网络

它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:59

PyTorch自动梯度计算（注意点）

多次调用backward()会导致梯度的错误累积。如果要防止这个问题发生，我们需要在每次迭代的时候手动的把梯度置为零。Demo的例子imp

永远的HelloWorld·2023-12-18 08:25

实验记录：模型训练时loss为INF(无穷大)

2.数值不稳定性：在某些情况下，由于数值不稳定性，梯度下降算法可能会产生非常大的梯度，从而导致损失值变得非常大。3.学习率过高：如果学习率设置得过高，梯度更新可能会变得非常大

爱编程的小金毛球球·2023-12-18 08:50

【深入pytorch】transforms.functional 梯度流动问题

实验环境：torch.__version__Out[3]:'1.12.1+cu113'首先测试一下：importtorchfromtorchvision.transformsimportfunctionalasFfromtorch.autogradimportFunctionimg=torch.randn(1,3,224,224)startpoints=torch.FloatTensor([[0.

prinTao·2023-12-18 08:19

变分自编码器（VAE）初识

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），AE（Auto-Encoder）的架构可以如下所示;记XXX为整个数据集的集合，xix_{i}xi是数据集中的一个样本。自编码

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:38

Pytorch：模型的权值初始化与损失函数

目录前期回顾一、权值初始化1.1梯度消失与梯度爆炸1.2Xavier初始化1.3Kaiming初始化1.4十种权重初始化方法二、损失函数2.1损失函数初步介绍2.2交叉熵损失CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss2.3

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:37

权重衰减(Weight Decay)

一、权重衰减在深度学习中，模型的训练过程通常使用梯度下降法（或其变种）来最小化损失函数。梯度下降法的目标是找到损失函数的局部最小值，使得模型的预测能力最好。

奉系坤阀·2023-12-18 08:37

【机器学习】梯度下降法：从底层手写实现线性回归

【机器学习】Building-Linear-Regression-from-Scratch线性回归LinearRegression0.数据的导入与相关预处理0.工具函数1.批量梯度下降法BatchGradientDescent2

zhushatong·2023-12-18 08:22

MobileNet V2 图像分类

InvertedResiduals的解释2.3升维3.MobileNetV2网络搭建4.迁移学习分类CIFAR10数据集5.网络在CIFAR10上的表现1.MobileNetV1的不足residual残差模块的使用对网络的梯度更新很有帮助

听风吹等浪起·2023-12-18 07:53

为什么梯度是上升方向，梯度下降要取负？

方向导数简单说明方向导数，毕竟梯度与方向导数是有关系的。

明天,今天,此时·2023-12-18 07:05

DL Homework 11

由于好多同学问我要代码，但这两天光顾着考四六级了，所以只能今天熬夜先给赶出来，第一题先搁置，晚点补上，先写第二题习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果LSTM（长短期记忆）网络通过引入门控机制

熬夜患者·2023-12-18 07:28

python：拟合高斯模型

为了好看一点，可以再先出其直方图。一般用plt.hist来画直方图。

奔跑的Yancy·2023-12-18 06:49

GBDT算法原理以及实例理解

转载自：GBDT算法原理以及实例理解（含Python代码简单实现版）-CSDN博客一、算法简介：GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，在传统机器学习算法中

DJ.马·2023-12-18 06:10

xgboost机器学习算法通俗理解

本算法是GBDT的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree

DJ.马·2023-12-18 06:39

梯度下降实战（优化）

批量梯度下降(BGD)导入包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:17

BGD 实战

梯度下降方法2.1、三种梯度下降不同梯度下降分三类：批量梯度下降BGD（BatchGradientDescent）、小批量梯度下降MBGD（Mini-BatchGradientDescent）、随机梯度下降

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:16

机器学习--归一化处理

归一化归一化的目的归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度θ\thetaθ参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:40

深度学习基础篇之Batch_Size

整个数据集训练的话，损失肯定是最稳定的，但是数据太大时内存显存大小无法满足要求，计算得到的梯度差别较大，无法找到一个全局的学习率满足所有的梯度的变化3.如何选取batch_size？

qq_45692660·2023-12-18 00:59

深度学习基础篇之标准化与归一化

加快网络的收敛，避免出现梯度弥散2.归一化与标准化的区别？同：都是一种线性变化，都是按照比例在进行缩放与偏移不同：归一化是将数据归一化到[-1,1]或者[0,1]的分布，由变量的极值决定其缩放。

qq_45692660·2023-12-18 00:59

大数据可视化书本例题

2.绘制该数据的散点图和直方图，应用hist函数构建自己的计量频数表函数。3.请用自定义函数freq生成频数表和频数图。例题3计算题1.可以对这些薪酬的分布状况作何分析？2.

m0_63525896·2023-12-18 00:04

为什么每次optimizer.zero_grad()

2计算梯度（反向传播）：损失函数对网络参数的梯度（即导数）是通过一个称为反向传播的过程计算出来的。这个过程从损失函数开始，向后通过网络传播，直到达到输入层，计算每个参数对损失的贡献。

Code_LiShi·2023-12-17 21:03

癌症诊断机器学习之梯度提升算法（Gradient Boosting)

前言梯度提升机是一个强大的机器学习技术家族，在广泛的实际应用中显示了相当大的成功。它们可以根据应用程序的特定需求进行高度定制，就像学习不同的损失函数一样。

90066456ace6·2023-12-17 15:24

【Python】—— 如果使用matplotlib做数据可视化

ZShiJ·2023-12-17 11:49

Python 数据可视化：绘制箱线图、饼图和直方图

上一课介绍了柱形图和条形图，本课将介绍另外几种统计图表。1.6.1箱线图BoxPlot有多种翻译，盒须图、盒式图、盒状图或箱线图、箱形图等，不管什么名称，它的基本结构是这样的：image这种图是由美国著名统计学家约翰·图基（JohnTukey）于1977年发明的，它能显示出一组数据的上限、下限、中位数及上下四分位数。中位数：由矩形箱子中的线表示。中位数常用于度量数据的中心，一半观测值小于等于该值，

you的日常·2023-12-17 08:33

强化学习（三）-策略梯度优化policy Gradient

直接优化策略梯度而不是优化Q函数来指导agent做决策1基本概率策略policy:π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)状态价值函数Vπ(st)=EA[Qπ(st,A)]V_\pi(s_t)=E_A[

晚点吧·2023-12-17 08:36

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png

Jachin111·2023-12-17 07:57

Pytorch当中的.detach()操作是什么意思

当我们在PyTorch中进行张量运算时，操作会构建一个计算图来跟踪计算历史，这个计算图用于自动求导和反向传播来计算梯度。

BugMaker2002·2023-12-17 07:18

pytorch transpose 转置和梯度的传播

今天写代码的时候遇到一个需要进行转置的矩阵，由于涉及到梯度反传，所以有疑问转置之后的矩阵在转置之前的梯度是否存在，经过验证，转置不影响梯度的传播importtorchx=torch.ones(2,2,requires_grad

江_小_白·2023-12-17 07:18

成都市STEM教育方案的设计实施评选活动观摩反思

而川大附小的方案则是4个子项目的有机结合，达成了分段分层，梯度体系。实现了项目之间的递进和拓展。而

Echo_c7ad·2023-12-17 07:48

浅谈统编小学语文教科书普通单元中语文要素的梯度落实

许昌市毓秀路路小学张晓凯老师课例《红楼春趣》许昌市光明路小学李丛梅浅谈统编小学语文教科书普通单元中语文要素的梯度落实。下期预告。

果园里的耕作者·2023-12-17 03:43

【机器学习】KNN算法对鸢尾花进行分类

目录一、KNN算法的理解：1.算法概述KNN算法的主要步骤：二、KNN算法实现鸢尾花分类1.鸢尾花数据集介绍2.获取数据集3.数据集可视化4.统计型转置5.数据直方图6.散点图三、KNN总结四、实验总结

咕噜咕噜....·2023-12-17 02:15

matplotlib

它提供了广泛的功能，可以用于生成各种类型的图表，包括线图、散点图、条形图、直方图、饼图等等。Matplotlib可以用于数据可视化、数据分析、数据探索和科学计算。

取名真难.·2023-12-16 19:14

GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

GradientTreeBoost方法的具体介绍梯度提升树（GradientTreeBoost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。

此星光明·2023-12-16 18:45

【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：保留边缘平滑滤波

目录1、itkGradientAnisotropicDiffusionImageFilter梯度各向异性扩散2、itkCurvatureAnisotropicDiffusionImageFilter曲率各向异性扩散

leafpipi·2023-12-16 16:09

机器学习笔记 - 了解学习率对神经网络性能的影响

一、简述深度学习神经网络使用随机梯度下降优化算法进行训练。学习率是一个超参数，它控制每次更新模型权重时响应估计误差而改变模型的程度。

坐望云起·2023-12-16 14:33

工信部印发《中小企业数字化水平评测指标（2022年版）》，助力企业高质量发展

评测结果将作为《优质中小企业梯度培育管理暂行办法》“专精特新中小企业认定标准”第5个评价指标“数字化水平”的评价依据。《评测指标》根据行业特点，分为制造业数字化水平评测表、生产性

CServer_01·2023-12-16 14:24

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