梯度直方图第65页

LARGE LANGUAGE MODELS AS OPTIMIZERS

虽然基于导数的算法是解决各种问题的强大工具，但梯度的缺乏给许多现实世界的应用带来了挑战。在这项工作中，我们提出了PROmpting优化（OPRO），这是

UnknownBody·2023-09-12 13:39

pytorch学习——LSTM和GRU

posts/2015-08-Understanding-LSTMs/简介：LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）是两种常用的改进型循环神经网络（RNN），用于解决传统RNN中的长期依赖性和梯度消失

一只小百里·2023-09-12 12:03

PyTorch学习之自动微分

Tensor的属性设置属性说明.requires_grad=True开始跟踪针对tensor的所有操作.backward()自动计算所有梯度.

坐在墙上的猫·2023-09-12 09:30

机器学习（12）---梯度下降（含手写公式、推导过程和手写例题）

梯度下降一、概述1.1梯度下降的用途1.2梯度下降公式二、公式讲解2.1推导过程2.2例题一、概述1.1梯度下降的用途 1.使用线性回归的平方误差成本函数时，成本函数不会也永远不会有多个局部最小值。

冒冒菜菜·2023-09-12 08:03

【论文解读】元学习：MAML

该算法与任何用梯度下降训练的模型兼容，适用于各种学习问题，包括分类、回归和强化学习。

Scc_hy·2023-09-12 06:57

python可视化模块—快速利用matplot绘制图表

散点图折线图箱线图柱状图饼图直方图五、绘图数据和多子图绘图列表绘图数组绘图字典绘图多子图绘制一、Matplotlib基本介绍M

sodaloveer·2023-09-12 04:14

python画图主刻度_python可视化-matplotlib

目录1、折线图2、散点图3、条形图4、直方图1、折线图importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportrandom#解决中文显示问题

橘域网·2023-09-11 22:33

【炼丹侠】如何用GPU服务器实现ResNet训练

ResNet旨在解决深层网络训练中的梯度消失和退化问题，使得可以训练更深、更复杂的神经网络，同时获得更好的性能。

·2023-09-11 14:00

数字图像处理

2.图像与灰度直方图的对应关系为多对一。

三猪·2023-09-11 13:51

机器学习入门教学——梯度下降、梯度上升

1、简介梯度表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（梯度的方向）变化最快，变化率（梯度的模）最大，可理解为导数。

恣睢s·2023-09-11 13:54

六月反思——更新理念，扬帆远航

一、语文要素的梯度落实语文要素包含了“学什么”和“怎么学

王老师和她的孩子们·2023-09-11 09:52

Pytorch面试题整理（2023.09.10）

局部微调：加载了模型参数后，只想调节最后几层，其他层不训练，也就是不进行梯度计算，pytorch提供的requires_grad使得对训练的控制变得非常简单。

完美屁桃·2023-09-11 09:51

Pytorch入门（6）—— 梯度计算控制

前文PyTorch入门（2）——自动求梯度介绍过Pytorch中的自动微分机制，这是实现神经网络反向传播的基础，也是所有深度学习框架最重要的基础设施之一梯度计算是需要占用计算资源的，而我们并不总是需要计算梯度

云端FFF·2023-09-11 09:20

【AI】机器学习——感知机

文章目录4.1感知机基本概念4.2策略4.2.1数据集的线性可分性4.2.2学习策略目标损失函数的构造关于距离的解释4.3算法4.3.1原始形式损失函数的梯度下降法4.3.2PLA例题4.3.3算法收敛性

AmosTian·2023-09-11 08:14

神经网络中的一些优化器整理

6梯度平方的指数移动平均在神经网络优化中具有以下好处：自适应学习率：梯度平方的指数移动平均允许每个参数的学习率自适应地调整。

nlp_xiaobai·2023-09-11 08:09

ddp训练流程-pytorch教程

(backend=dist_backend,init_method=init_method,world_size=world_size,rank=rank)backend就是通信协议，使用分布式时，在梯度汇总求平均的过程中

我家大宝最可爱·2023-09-11 03:31

机器学习笔记之最优化理论与方法(十)无约束优化问题——共轭梯度法背景介绍

机器学习笔记之最优化理论与方法——共轭梯度法背景介绍引言背景：共轭梯度法线性共轭梯度法共轭方向共轭VS正交共轭方向法共轭方向法的几何解释引言本节将介绍共轭梯度法，并重点介绍共轭方向法的逻辑与几何意义。

静静的喝酒·2023-09-11 01:42

数分面试题1-牛客

海星？海欣！·2023-09-10 22:16

Python 潮流周刊第 19 期摘要

3、用500行Python代码写一个C语言编译器4、简单介绍如何用Python作协议缓冲区编程5、用Python和matplotlib创建漂亮的极坐标直方图6、布隆过滤器图解与Python实现7、Python

·2023-09-10 21:16

python实现线性回归的梯度下降法

但损失函数一般都比较复杂，难以从函数本身找到最优的参数，因此实际应用过程中使用得较多的就是梯度下降法。通过逐渐改变参数，使损失函数逐渐收敛，最终确定参数值使损失函数的值最小。

yy辰·2023-09-10 21:46

Plug & Play Generative Networks: Conditional Iterative Generation of Images in Latent Space

即插即用生成网络http://EvolvingAI.org/ppgn.（1）以前的研究展示了通过激活一个或者一组神经元用梯度上升方法来产生图片。

我不懂你教不·2023-09-10 20:57

LORA项目源码解读

基于该朴素的逻辑，LORA降低大模型的fineturn门槛，模型训练时不需要保存原始参数的梯度，仅需对低秩子空间参数进行优化即可。

万里鹏程转瞬至·2023-09-10 16:34

长期视角

1、做一件事之前，把这件事的周期拉长到3年，学会用长期视角帮助自己做选择2、相信因果，所有现在做的不管是好的坏的，都会对未来产生影响3、做有积累的事情，可能短期没有办法看到收益，一旦达到条件梯度跃迁4、

6夜·2023-09-10 16:23

【OpenCV • c++】直方图计算 | 绘制 H-S 直方图 | 绘制一维直方图 | 绘制 RGB 三色直方图

文章目录一、什么是直方图二、直方图的相关函数1、计算直方图calcHist()2、找寻最值minMaxLoc()三、程序演示1、色调——饱和度直方图2、一维直方图3、RGB三色直方图一、什么是直方图

锡兰_CC·2023-09-10 15:54

CCF-CSP 202104-1 灰度直方图 C语言（满分通过代码+题解）

问题描述一幅长宽分别为n个像素和m个像素的灰度图像可以表示为一个n×m大小的矩阵A。其中每个元素Aij（0≤iintmain(){intn,m,L;scanf("%d%d%d",&n,&m,&L);inti;intcount[L];for(i=0;i

想学好编程的ad·2023-09-10 13:31

swift自定义直方图

HistogramView.swiftimportUIKitclassHistogramView:UIView{init(frame:CGRect,arrayValue:[CGFloat]){super.init(frame:frame)//创建直方图的方法

zhangml0522·2023-09-10 12:32

【深度学习】Mini-Batch梯度下降法

Mini-Batch梯度下降法在开始Mini-Batch算法开始之前，请确保你已经掌握梯度下降的最优化算法。

NormalConfidence_Man·2023-09-10 08:07

深度学习基础之梯度下降

1.引言梯度下降是一种用于最小化（或最大化）损失函数的优化算法。它是机器学习和深度学习中的一个关键概念，通常用于调整学习算法中的参数。梯度下降背后的核心思想是迭代调整参数以最小化损失函数。

赵卓不凡·2023-09-10 06:46

【白话机器学习系列】白话梯度下降

白话梯度下降梯度下降是机器学习中最常见的优化算法之一。理解它的基本实现是理解所有基于它构建的高级优化算法的基础。

JarodYv·2023-09-10 06:39

【动手学深度学习笔记】--门控循环单元GRU

从零开始实现2.1读取数据2.2初始化模型参数2.3定义模型2.4训练与预测3.简洁实现门控循环单元GRU学习视频：门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】官方笔记：门控循环单元（GRU）思考一下这种梯度异常在实践中的意义

小d<>·2023-09-10 06:07

【动手学深度学习】--循环神经网络

多层感知机)1.2有隐状态的循环神经网络1.3基于循环神经网络的字符级语言模型1.4困惑度2.RNN从零开始实现2.1读取数据集2.2独热编码2.3初始化模型参数2.4循环神经网络模型2.5预测2.6梯度裁剪

小d<>·2023-09-10 06:04

【李宏毅】深度学习6：机器学习任务攻略

问题：model太简单了，funcset中没有满足条件的func(我觉得这就是一种欠拟合的状态吧)解决方案：使用更复杂的模型优化法Optimization没有选对，比如通过梯度下降，结果收敛到局部最优。

Avada__Kedavra·2023-09-10 06:35

OpenCV 12(图像直方图)

一、图像直方图直方图可以让你了解总体的图像像素强度分布，其X轴为像素值（一般范围为0~255），在Y轴上为图像中具有该像素值像素数。-横坐标:图像中各个像素点的灰度级.

Darren_pty·2023-09-09 23:46

python——matplotlib绘图详解大全

读取文件中的数据绘制图形1.1.4绘制散点图1.1.5绘制条形图1.1.5.1单条条形图1、垂直条形图2、水平条形图1.1.5.2多组条形图1.1.5.3堆积条形图1.1.5.4对称条形图1.1.4饼图1.1.5直方图

WDLOVELONGLONG·2023-09-09 23:53

机器学习之感知机

感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求

是小橙子呀·2023-09-09 22:54

探索性数据分析EDA

EDA中使用的图形技术主要包括：绘制原始数据，例如直方图，散点图等绘制简单的统计数据，比如均值，方

升不上三段的大鱼·2023-09-09 15:51

人工智能-深度学习-代价函数，梯度下降和反向传播

深度学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标，即找到最好的那个决策。为了完成某一目标，需要构造出一个“目标函数”来，然后让该函数取极大值或极小值，从而得到深度学习算法的模型参数。代价函数（CostFunction）：用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。代价函数是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。损失函数（LossFunction）

guszhang·2023-09-09 14:16

TORCH01-02:Tensor的基本属性

同时还提供了导数的逆向计算，这是目前神经网络中最成功的网络思想：前馈神经网络的实现基础（梯度下降算法）；回顾因为Torch的核心是Tensor，Tensor的数据由Storage管理，所以这两个类的关系搞清楚

杨强AT南京·2023-09-09 12:41

Matlab图像处理-最大类间方差阈值选择法（Otsu）

基本思想最大类间方差阈值选择法又称为Otsu算法，该算法是在灰度直方图的基础上用最小二乘法原理推导出来的，具有统计意义上的最佳分割阈值。

会的东西有点杂·2023-09-09 11:26

LayerNorm核心技术

你能打开这篇文章，相信对LayerNorm（LN）、BatchNorm（BN）多少是有些了解，它们分布在神经网络中，对上一层输出的激活值做归一化（normalize），这样做的好处是可以在一定程度上避免梯度消失问题

A君来了·2023-09-09 08:04

python机器学习| 岭回归介绍及实现

岭回归介绍及实现1岭回归的引入2岭回归的原理2.1原理介绍2.2原理代码实现3API实现1岭回归的引入在线性回归-正规方程和梯度下降中，我们介绍了基于正规方程或者梯度下降的优化算法，来寻找最优解。

Claire_chen_jia·2023-09-09 05:31

tf.train.exponential_decay()

他是梯度更新的次数，一般就是batch的数目。就是说每一个batch的数据会更新一次梯度。

猴子喜·2023-09-09 01:22

DataFrame.plot函数详解（四）

其中直方图的特色参数bins和by示例，hexbin的gridsize参数使用。

六月闻君·2023-09-08 19:43

数据挖

以最小二乘回归分析为例，了解了什么是梯度，

张叁疯_·2023-09-08 16:34

【科研论文配图绘制】task6直方图绘制

文章目录【科研论文配图绘制】task6直方图绘制1.直方图介绍2.直方图使用场景3.直方图示例4.带正态分布曲线的直方图【科研论文配图绘制】task6直方图绘制task6主要掌握直方图的绘制技巧，了解直方图含义

宏辉·2023-09-08 14:29

【科研论文配图绘制】task8 总结与回顾

印象深刻的是seaborn的使用，在之前做波士顿房价预测时候先接触了seaborn绘制的散点图、直方图和核函数图。

宏辉·2023-09-08 14:59

20210616笔记

课堂提问要有梯度，先易后难符合学生认知规律，使学生“跳一跳”就能摘到果子。好的提问应当是贯穿整个课堂的主线，引导着学生由浅入深地去理解去思考，并使知识点逐渐渗透问题当中。

武莉WuLi·2023-09-08 14:33

【AI】机器学习——线性模型（线性回归）

又能构造出功能更加强大的非线性模型文章目录3.1线性模型3.1.1数据3.1.2目标/应用3.2线性回归3.2.1回归模型历史3.2.2回归分析研究内容回归分析步骤3.2.3回归分析分类3.2.4回归模型3.2.5损失函数梯度下降法一元回归模型的梯度下降多元回归模型梯度下降不同特征尺度不同

AmosTian·2023-09-08 10:33

[论文必备]梯度加权的类激活热力图（Grad-CAM）可视化以及踩坑经历分享

最近在写论文期间因为要对比不同注意力机制加在不同位置的作用效果，于是利用热力图做了可视化分析。本篇文章分享一下实现方法和踩坑经历~友情提示：全文3万多字，包含代码分块讲解，步骤超级详细，可以先点再慢慢看哦~目录一、什么是Grad-CAM二、Grad-CAM的原理⭐三、yolov5结合Grad-CAM的步骤第①步修改yolo.py第②步添加yolov5_object_detector.py第③步添加

路人贾'ω'·2023-09-08 10:27

机器学习

缺点是在饱和情况下梯度太小。***梯度下降算法、计算损失函数之后，用求导的思想进行求导学习率进行调整***均方差代价函

chen_sheng·2023-09-08 10:11

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