梯度磁场第12页

机器学习的精髓-梯度下降算法

目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法，用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数，以逐步减小函数值。

wyw0000·2024-01-26 11:13

论原生态成长环境的重要性

虽然唱唱跳跳很多，电影也相对简单，可往往突出正能量，至少是好的磁场。电影是真的好简单，一个闪电劈到两个人，两个人都拥有了超能量，一个正一个邪，最后邪不压正，正超能量完胜。

卿若安·2024-01-26 11:28

MATLAB环境下基于多分辨奇异值分解和改进完备集成经验模态分解的大地电磁数据降噪方法

大地电磁测深法(MT)诞生于20世纪50年代，是一种以天然交变电磁场为场源，通过测量地表相互正交的电场和磁场，获得地下电性结构信息的地球物理方法。

哥廷根数学学派·2024-01-26 10:37

【01】深度学习——数学基础 | 线性代数 | 微积分 |概率

(Matrix)1.3.1矩阵转置1.3.2矩阵乘法1.3.3矩阵乘法的性质1.4张量（Tensor）2.微积分2.1极限2.2导数2.2.1导数和极限2.2.2导数和极限2.3微分2.4偏导数2.5梯度

花落指尖❀·2024-01-26 10:53

STM32 （五）看门狗

看门狗简介：顾名思义就是看门的dog，不过这可不是用来看家的，而是用来看单片机的，在由单片机构成的微型计算机系统中单片机的工作常常会受到来自外界电磁场的干扰，造成程序的跑飞，而陷入死循环；或者因为用户配置代码出现

ODF..·2024-01-26 08:09

pytorch 测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率

pytorch测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率之前：pytorch测试模型时只用了withtorch.no_grad()，如下图withtorch.no_grad():#下面是没有梯度的计算

lanlinbuaa·2024-01-26 07:02

MATLAB环境下使用训练好的卷积神经网络进行大地电磁数据噪声抑制

大地电磁MT是一种比较成熟的地球物理勘探方法，通过计算地面测量的正交电场分量和磁场分量的扰动值研究地下介质的电性结构。MT在油气和工程勘探领域得到了广泛应用。

哥廷根数学学派·2024-01-26 06:13

【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic

文章目录前言案例背景数据集介绍加载数据集探索性数据分析（EDA）可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型随机森林模型梯度提升树模型预测

撕得失败的标签·2024-01-26 04:24

伟大的法拉第

发明了发电机，发动机，电磁场。对科学无比的热爱！太伟大了！发明创造影响了世界。广播，电视，电动机，话筒等等。他没有申请专利，为人类免费使用。这些技术都被商业利用，改变了生活，创造了财富。

乌龟的慢生活·2024-01-26 04:36

天线小知识--E面和H面

天线小知识-E面和H面天线的E面和H面E面也叫电面，是指平行于电场方向的平面H面也叫磁面，是指平行于磁场方向的平面E面是指theta=90°的截面，H面是指phi=90°的截面天线的theta和phitheta

儒雅永缘·2024-01-26 03:50

HFSS中激励方式学习笔记（总）

IncidentPort）电压源激励（VoltagePort）电流源激励（CurrentPort）磁偏置激励（MagneticBias）HFSS中，激励是一种定义在三维物体表面或者二维物体上的激励源，这种激励源可以是电磁场

儒雅永缘·2024-01-26 03:19

【听吴正宪老师上课】日精进读书打卡第014天

特别是检测题，必须有梯度，这样做的目的，除了我们

永远做热能满满的自己·2024-01-26 00:35

深度之眼Pytorch框架训练营第三期（1）——张量简介与创建

与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，包含五个属性：在这里插入图片描述data：被包装的Tensorgrad：data的梯度

aidanmomo·2024-01-25 22:58

分别，或许才只是开始

一种莫名的磁场力，我为之吸引——我们便成为了彼此的好友。初三那年，幸运地分到一个班。很快关系便更加亲密了。像其他女生一样，结伴上厕所，在路边聊着天突然毫无形象地爆笑起来…

北海有笙·2024-01-25 21:25

强化学习 - Policy Gradient Methods（策略梯度方法）

什么是机器学习策略梯度方法（PolicyGradientMethods）是一类用于解决强化学习问题的算法，其目标是直接学习策略函数，而不是值函数。

草明·2024-01-25 21:53

YOLOv8全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU | 2024年最新IoU

本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数MSCOCO和PASCALVOC数据集实现涨点收录YOLOv8原创自研

AI小怪兽·2024-01-25 20:39

《速通机器学习》- 经典分类模型

由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络（误差反传网络）实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

感情中属相合不合到底有多大影响？除了属相还有四个因素是什么？

人在出生的那一刻，就接受到了彼时天地间的五行气场，投射到人的身体，定格了这一生的格局和生命能量磁场。婚姻里，如果两个人的能量场相合，就情投意合，感情稳定，家庭圆满幸福。

易馬当仙易经故事·2024-01-25 15:34

深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度及PPO算法策略梯度PolicyGradient基础知识策略梯度的计算细节TipsTip1：AddaBaselineTip2：AssignSuitableCredit策略梯度优化的技巧Reinforce

wield_jjz·2024-01-25 14:03

强化学习--梯度策略

强化学习强化学习--梯度策略强化学习1Keywords2Questions1Keywordspolicy（策略）：每一个actor中会有对应的策略，这个策略决定了actor的行为。

无盐薯片·2024-01-25 14:02

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_

爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经

十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

Resolver 配置

这些线圈由第三线圈的磁场激励。通过提供几乎完整的接口硬件（功率级除外）和对输入数据进行预处理（整流、集成），以通过更高级别的软件算法优化评估，有几个功能可用于支持这些应用。

Delta-delta·2024-01-25 13:46

伊恩·斯图尔特《改变世界的17个方程》麦克斯韦方程方程笔记

旋转的电场区域会产生垂直于旋转方向的磁场。旋转的磁场区域也会产生垂直于旋转方向的电场，但方向相反。为什么重要？这是物理力的第一次重大统一，表明电和磁是密切相关的。它带来了什么？

feiyu66666·2024-01-25 09:13

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例

weixin_30492601·2024-01-25 08:22

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

第十篇，温度对磁场的影响

前面说过，温度会对磁场产生影响。或许有人会认为这是信口开河，胡言乱语。事实上，温度的高低确实会对磁场产生影响的。寒冷的冬天里，我一个人坐在火炉边。一个偶然的机会。

龙腾九州1987·2024-01-25 04:45

你说什么是有趣的灵魂呢？

你这个人就像磁场一样，吸引大家都靠近你。拥有有趣的灵魂，你拥有了什

花物·2024-01-24 23:03

土堆学习笔记——P28完整的模型训练套路（二）

下面的都在某一轮训练里例如，他们都在foriinrange(epoch):里面，具体看上一节代码#测试步骤开始total_test_loss=0withtorch.no_grad():#取消梯度，不调优

Whalawhala·2024-01-24 23:35

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

逆变器之变压器基础知识

1基础知识我们的磁芯要工作的话，必须要有磁场，有磁场就就会有磁力线。

去去隔烟霞·2024-01-24 21:30

Manipulating Federated Recommender Systems: Poisoning with Synthetic Users and Its Countermeasures

请概述每个章节的主要内容介绍：本文研究了联邦推荐系统（FedRecs）面临的数据投毒和梯度投毒攻击威胁，并提出了相应的防御方法。

jieHeEternity·2024-01-24 20:03

《撑过去，你终将成为更好的自己》：你想活的精彩，就不能靠别人

01努力成长的人，都把注意放自己身上读九九的这本《撑过去，你终将成为更好的自己》，滋生很多感触，也可以说这个优秀、坚强的女子的磁场一下就让我心动和吸引了我。

娜娜小说·2024-01-24 18:22

多目标loss平衡和多目标融合推理

couldn·2024-01-24 17:26

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices

在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

老人：有这几种特别“体质”的人，特别容易“招惹”小人，注意了

每个人都是一个“磁场”，会吸引不同的人来到你的身边。这些人，有可能和你产生“灵魂”共鸣，有可能和你“若即若离”，有可能另怀目的。就像我们身处社交场时，你是一个怎样的人，就会交到怎样的朋友。

舒山有鹿·2024-01-24 16:40

一款高效的道闸电机霍尔板

定子上有若干个线圈，称为绕组，通过绕组通电产生磁场。转子是由永磁体制成，当电流通过绕组时，产生的磁场与

调光IC小雅·2024-01-24 15:47

使用GradCAM 使用用于脑肿瘤分类的脑 MRI 扫描数据分类-含理论与源码

GradCAM是梯度加权类激活映射的缩写，是计算机视觉和神经网络可解释性方面的重大突破。随着人工智能和机器学习系统，特别是卷积神经网络(CNN)，越来越多地融入技术和日常生活的各

TD程序员·2024-01-24 15:26

【R>>Mfuzz】时间序列分析

常用分析方法：Mfuzz包Java版的STEM（≤8个梯度）下面就来学习下R包-Mfuzz1.软件安装BiocManager::install('Mfuzz',a

高大石头·2024-01-24 14:30

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f(x)的误差和E(θ)函数，可以变成通用的函数形式，从而E(θ)只需要关注其参数θ0,θ1...的不同，而找到其最小值1.4调整参数θ0，θ1...，试图找到f(x)的误差和函数E(θ)的最小

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。

如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

12- OpenCV：算子(Sobel和Laplance) 和Canny边缘检测详解

Laplance算子1、理论2、API使用（代码例子）三、Canny边缘检测1、Canny算法介绍2、API使用（代码例子）一、Sobel算子1、卷积应用-图像边缘提取在这个红点变化最大，变化率很高的，梯度也是最陡

Ivy_belief·2024-01-24 12:12

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

1.2集成学习的优势1.3集成学习的分类2.XGBoost与其他集成学习算法的关系2.1XGBoost的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用

theskylife·2024-01-24 11:34

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

相比于传统的RNN，LSTM引入了记忆单元（memorycell）和门控机制（gatemechanism），以解决传统RNN中的梯度消失

heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习13——Actor-Critic算法

Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的优点，我们将其分为两部分，Actor（策略网络）和Critic（价值网络）Actor与环境交互，在Critic价值函数的指导下使用策略梯度学习好的策略

beiketaoerge·2024-01-24 06:40

工程师每日刷题 -3

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构3、编程基础1、深度学习问题：深度学习梯度消失与梯度爆炸现象，如何处理？

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

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