梯度直方图第33页

PyTorch学习笔记

(译者注:返回的结果是普通Python数据类型,自然不能调用backward()方法来进行梯度的反向传播)Example:例子:>>>x=torch.tensor([1.0])>>>x.item()1.02

Junoxiang·2023-11-20 17:47

numpy广播机制

在写代码计算梯度的过程中发现了一个以前忽略的点，numpy的广播机制。在不同形状的矩阵进行对应元素的相加、相减、相乘、相除等操作时，numpy可以通过广播机制实现矩阵的自动扩展，从而实现矩阵运算。

年少为云·2023-11-20 16:07

深度学习入门（第二天）——走进深度学习的世界神经网络模型

一、反向传播计算方法简单的例子：如何让f值更小，就是改变x、y、z，而损失函数也是这样，那么我们分别求偏导，则能得出每个值对结果的影响链式法则梯度是一步一步传的复杂的例子：二、神经网络整体架构类生物神经元左半边是生物学上的神经元

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:00

R语言的入门学习

目录准备工作导入csv数据集选择前200行作为数据集展示数据集的前/后几N行宏观分析删除缺失值构建直方图导出为图片R语言常见图像类型例1：散点图例2：散点矩阵图准备工作安装教程：R语言和RStudio的下载安装

一只天蝎·2023-11-20 08:37

【C++】【Opencv】cv::Canny()边缘检测函数详解和示例

它是一种多阶段过程，包括噪声滤波、计算图像强度的梯度、非最大值抑制以及双阈值检测。本文通过函数原型解读和示例对cv::Canny()函数进行详解，以帮助大家理解和使用。

木彳·2023-11-20 06:28

[2020-01-13]神经网络学习笔记-梯度验证&参数初始化

看了斯坦福的机器学习视频，讲到神经网络的梯度验证以及参数初始化的部分，记录一下。

wheatfox·2023-11-20 02:40

人工智能-循环神经网络通过时间反向传播

到目前为止，我们已经反复提到像梯度爆炸或梯度消失，以及需要对循环神经网络分离梯度。例如，我们在序列上调用了detach函数。

白云如幻·2023-11-19 22:57

随机微分方程的分数扩散模型 (score-based diffusion model) 代码示例

随机微分方程的分数扩散模型（Score-BasedGenerativeModelingthroughStochasticDifferentialEquations）基于分数的扩散模型，是估计数据分布梯度的方法

wufeil·2023-11-19 21:33

近期问题笔记20231116

DMA的洛伦兹约束的来源多拉格朗日乘子的拉格朗日对偶问题的次梯度搜索鲁棒优化，onlystatisticalCSIoftheusers-to-RISchannelsH2,k\mathbf{H}_{2,k

快把我骂醒·2023-11-19 19:12

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression

Algorithm-·2023-11-19 16:55

第七章解析PyTorch中Hook函数(工具)

为了更深入地理解神经网络模型，有时候我们需要观察它训练得到的卷积核、特征图或者梯度等信息，这在CNN可视化研究中经常用到。

小酒馆燃着灯·2023-11-19 14:41

pytorch的backward()的底层实现逻辑

自动微分是一种计算张量（tensors）的梯度（gradients）的技术，它在深度学习中非常有用。

子燕若水·2023-11-19 14:08

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）在机器学习中，梯度下降算法是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数并更新模型参数。然而，在应用梯度下降算法之前，对数据进行预处理是非常重要的一步。

HackDashX·2023-11-19 13:03

【自学】Decision Tree、Random Forest、GBDT、XGBoost

3、白手起家的百万富翁（b站）目录一、DecisionTree（决策树）1.1什么是决策树1.2决策树建立过程1.3回归决策树二、RandomForest（随机森林）2.1什么是随机森林三、GBDT（梯度提升决策树

Miracle.W·2023-11-19 12:15

竞赛题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断

iuerfee·2023-11-19 10:05

r语言plot函数

它可以用来绘制散点图、线图、直方图、箱线图、饼图等多种图形。

南抖北快东卫·2023-11-19 05:27

【数据预处理2】数据预处理——数据标准化

在以梯度和矩阵为核心的算法中，如逻辑回归，支持向量机和神经网络，数据标

DJ.马·2023-11-19 05:17

动手学深度学习——循环神经网络（原理解释与代码详解）

循环神经网络1.无隐状态的神经网络2.有隐状态的循环神经网络3.基于循环神经网络的字符级语言模型4.困惑度5.小结二、循环神经网络的从零开始实现1.独热编码2.初始化模型参数3.循环神经网络模型4.预测5.梯度裁剪

緈福的街口·2023-11-19 01:36

动手学深度学习——循环神经网络的从零开始实现（原理解释+代码详解）

文章目录循环神经网络的从零开始实现1.独热编码2.初始化模型参数3.循环神经网络模型4.预测5.梯度裁剪6.训练循环神经网络的从零开始实现从头开始基于循环神经网络实现字符级语言模型。

緈福的街口·2023-11-19 01:06

机器学习中的最优化方法-以梯度下降为例

机器学习中的最优化方法最优化方法就是寻找函数的极值点。机器学习和深度学习模型的训练本质上就是在通过已有的数据拟合一个函数，使这个函数能尽可能地反应出数据的内在规律，从而能更好的预测给定输入的输出结果。函数都会有自变量、因变量和参数，当一个函数的参数确定了，那函数的形状就确定了，因此模型训练就是在训练参数。以线性回归为例：模型所做的工作就是确定一条直线的参数，也就是斜率和截距，使这条直线尽可能多的穿

正丶好·2023-11-19 00:04

【机器学习10】循环神经网络

2循环神经网络的梯度消失或梯度爆炸问题传统的循环神经网络梯度可以表示成连乘的形式：由于预测的误差是沿着神经网络的每一层反向传播的，因此当雅克比矩阵的最大特征值大于1时，随着离输出越来越远，每层的梯度大小会呈指数增长

懒羊羊-申博版·2023-11-19 00:50

机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降

文章目录前言梯度下降原理简述介绍可能的问题批量梯度下降随机梯度下降基本算法存在的问题退火算法代码演示小批量梯度下降前言若没有机器学习基础，建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN

Nowl·2023-11-19 00:20

电磁场与电磁波part2--电磁场的基本规律

2、任何一个标量函数的梯度再求旋度时恒等于零，则：前者表明静电场是无旋场；后者表明：在静电场E中，沿任意闭合路径C的积分恒等于0（即与路径无关），其物理含义是将单位正电荷沿静电场中的任一个闭合路径移动一周

Myon⁶·2023-11-18 23:05

【基础知识】LeeDL阅读笔记

如果深的模型跟浅的模型作比较，深的模型明明灵活性比较大，但损失却比浅的模型更大，说明优化有问题，梯度下降不给力，因此要有一些其它的方法来更好地进行优化。当模型越来越复杂

李加号pluuuus·2023-11-18 23:13

8月10日TensorFlow学习笔记——TensorFlow 数据类型、创建、索引与切片、维度变换、前向传播

computeloss2、Step2：computeGradientandupdate二、手写数字识别1、Step1：XandY2、Step2：networkstructure3、Step3：循环计算Loss、梯度并更新参数三

Ashen_0nee·2023-11-18 21:26

demosaic（去马赛克）-目的-原则-流程

（判断使用梯度方法来判断）3.色差恒定原理。（相邻点的R-G的值相同：R(i,j)-G(i,j)=R(i,j+1)-G(i,j+1)）4.另外颜色分量在同一像素点处的高频分量认

ㄣ洲子ㄜ·2023-11-18 20:26

C语言入门(八)——数组

数组的基本概念数组应用实例:统计随机数数组应用实例:直方图字符串多维数组数组的基本概念数组(Array)也是一种复合数据类型，它由一系列相同类型的元素(Element)组成。

接受平凡努力出众·2023-11-18 20:58

bp网络损失函数及梯度推导理解

跟随吴恩达老师的机器学习课程学习了一段时间，把最近较难的bp网络的一些推导梳理一下。一、损失函数logistic回归假设只有一个输入样本，则代价函数是：J(θ)=−ylogh(x)−(1−y)log(1−h)J(\theta)=-ylogh(x)-(1-y)log(1-h)J(θ)=−ylogh(x)−(1−y)log(1−h)多个输入样本只要累加就可以：J(θ)=−1m[∑i=1my(i)log

uBeetles·2023-11-18 19:12

长短期记忆（LSTM）与RNN的比较：突破性的序列训练技术

长短期记忆（Longshort-termmemory,LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

冷冻工厂·2023-11-18 18:46

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2

csj50·2023-11-18 17:42

【强化学习】时间循环最优决策：原理与Python实战

时间旅行和平行宇宙时间旅行引发的悖论强化学习策略梯度算法代码案例代码推荐阅读理论完备：实战性强：配套丰富：如何在时间循环里最优决策？

洁洁！·2023-11-17 16:47

最优化算法基础

一、问题定义二、代数方法求解三、迭代优化方法求解3.1梯度方法3.1.1随机梯度下降3.1.2Momentum3.1.3Adagrad3.1.4Rmsprop3.1.5Adam3.2牛顿方法3.2.1牛顿法

锦子·2023-11-17 16:31

Adam算法

一、Adam算法的原理Adam算法结合了动量梯度下降法和RMSProp算法的思想，采用自适应学习率和二阶矩估计来更新模型参数。下面我们来详细介绍Adam算法的工作原理。

cuisidong1997·2023-11-17 15:30

【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法

神经网络基础【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面吴恩达课程笔记——优化算法八、优化算法1.优化算法介绍2.批量梯度下降

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:52

【图像分割】基于灰狼优化算法GWO的Otsu多阈值图像分割(大津法)【Matlab代码#6】

2.多阈值Otsu原理ostu方法使用最大化类间方差（intra-classvariance,ICV）作为评价准则，利用对图像直方图的计算，可以得到最优的一组阈值组合。ostu方法不仅

天`南·2023-11-17 12:56

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

【L2GD】: 无环局部梯度下降

FederatedLearningofaMixtureofGlobalandLocalModels发表期刊（会议）:ICLR2021Conference（机器学习顶会）往期博客：FLMix:联邦学习新范式——局部和全局的结合目录1.背景介绍2.梯度下降

恭仔さん·2023-11-17 09:46

使用VC++实现分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理（使用拉普拉斯算子）

实验要求：A部分：（1）对一幅256级灰度图像，使用VC++实现分段线性变换，直方图均衡化。（2）对一幅256级灰度图像，使用VC++实现锐化处理（使用拉普拉斯算子）。

宁77吖·2023-11-17 07:16

01 matplotlib绘图初体验

1.1折线图的介绍1.2代码及运行结果二、散点图2.1散点图的介绍2.2代码及运行结果三、饼图3.1饼图的介绍及使用要求3.2代码及运行结果四、条形图4.1条形图的介绍及使用情景4.2代码及运行结果五、直方图

是丝豆呀·2023-11-17 04:23

python科研绘图：带正态分布的直方图

带正态分布的直方图是一种用直方图表示数据分布的图表，其中数据经过了正态分布的拟合。正态分布是一种常见的概率分布，具有平均值和标准差。

老歌老听老掉牙·2023-11-17 04:51

python科研绘图：帕累托图（Pareto chart）

帕累托图又叫排列图、主次图，是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。

老歌老听老掉牙·2023-11-17 04:20

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077

上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在可以看到上面是之前的代码上面是对数据的准备这里我们还是修改

脑瓜凉·2023-11-17 02:40

python实现梯度距离平方反比法GIDS

1梯度距离平方反比法梯度距离平方反比法(gradientplusinversedistancesquared(GIDS))由Nalder和Wein于1988年提出，是一种考虑了气象要素随经纬度和海拔高度变化的反距离权重法

我不爱机器学习·2023-11-17 01:56

语义分割之dice loss深度分析（梯度可视化）

diceloss来自文章VNet(V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation)，旨在应对语义分割中正负样本强烈不平衡的场景。本文通过理论推导和实验验证的方式对diceloss进行解析，帮助大家去更好的理解和使用。diceloss定义diceloss来自dicecoefficient，是一种用

taoqick·2023-11-16 22:11

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

【机器学习9】前馈神经网络

1激活函数激活函数及对应导函数图其它Sigmoid导数在z很大或很小时都会趋近于0，造成梯度消失的现象Tanh其导数在z很大或很小时都会趋近于0，同样会出现“梯度消失ReLUReLU只需要一个阈值即可得到激活值

猫头不能躺·2023-11-16 18:27

pytorch遇到问题总结

也有可能是使用的模型中存在torch.max等无法算梯度的操作导致其上层的参数无法计算梯度。

snowleopard_bin·2023-11-16 18:38

python的decord库存在内存泄漏

个视频样本后就会占用接近300G的cpu内存解决方案step1：参考常规的内存泄漏的检查思路，排查代码中可能存在的问题网上通常出现内存泄漏的解决方法有以下几种：loss累积的时候没有使用item()，导致梯度没有正常释放

snowleopard_bin·2023-11-16 17:26

晶体管种类笔记

扩散运动：指的是扩散电流的运动，由于浓度梯度导致的载流子产生扩散运动。漂移运动：指的是漂移电流的运动，由于内建电场使载流子漂移形成的运动。1.1PN节电容效应按产生的原因可分为势垒电容、扩

weixin_44335239·2023-11-16 17:40

错误：ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed

在多卡运行时，会出现错误（ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed），但是单卡运行并不会报错，通常在反向梯度传播时多卡梯度不同步

hj_caas·2023-11-16 17:32

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