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梯度磁场
pytorch(三)反向传播
文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w,这里权重的更新是使用随机
梯度
下降来更新的。
@@老胡
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2024-01-24 06:26
python
pytorch
人工智能
python
日暮自然,老有所安
从小对老人总有莫名的亲切,大概因多喜静,愿意陪奶奶看她喜欢的戏,听她讲很多过去的事,她慢慢讲,我慢慢听,感受她的
磁场
包围,感受时间流淌,现在回想,这样的时光照亮的,不只是童年的回忆,更是得到关于老人生命节奏聆听的美感
晁一飒
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2024-01-24 04:42
李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧
神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点,可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch:加快
梯度
的计算,更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如
migugu
·
2024-01-24 04:17
Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)
GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行
梯度
下降探索学习率learningratealpha对
梯度
下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高
梯度
下降的性能
gravity_w
·
2024-01-24 04:10
机器学习
线性回归
算法
回归
机器学习
笔记
python
numpy
复现NAS with RL时pytorch的相关问题
optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个操作,它用于清零所有被优化变量(通常是模型的参数)的
梯度
。
ThreeS_tones
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2024-01-24 02:38
DRL
pytorch
人工智能
python
机器学习期末复习总结笔记(李航统计学习方法)
文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算
梯度
下降与随机
梯度
下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里
·
2024-01-24 01:01
机器学习
机器学习
笔记
学习方法
AI 筛选电池材料,广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的机器学习算法模型
作者:田小幺编辑:李宝珠,三羊封面图来源:摄图网广州大学的研究人员建立了一种基于极限
梯度
增强(XGBoost)算法的机器学习模型,可用于P-SOC空气电极的筛选。新能源现在有多火?
HyperAI超神经
·
2024-01-24 00:04
人工智能
机器学习
算法
清洁能源
深度学习笔记:灾难性遗忘
这种现象尤其在所谓的“连续学习”(continuouslearning)或“增量学习”(incrementallearning)场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从
梯度
的视角
UQI-LIUWJ
·
2024-01-23 22:08
机器学习
笔记
磁粉检测为什么叫漏磁检测?
在磁粉检测中,通常会使用
磁场
来引发材料中的漏磁现象。当被检测的物体表面存在裂纹、缺陷、松动或其他不良情况时,这些问题会导致材料中的
磁场
发生变化,从而引起
磁场
的"漏磁"。
神笔馬良
·
2024-01-23 14:01
学习
COMSOL Multiphysics是什么东西?
COMSOLMultiphysics的主要特点包括:多物理场仿真:支持多个物理领域的仿真,如结构力学、电
磁场
、热传导、流
神笔馬良
·
2024-01-23 14:31
学习
生成式人工智能研究焦点:揭秘基于扩散的模型
采样生成图像的设计选择以更少的步骤理顺流程在低噪音水平下步骤高阶求解器可实现更准确的步骤训练降噪器的设计选择网络友好的数值大小预测图像与噪声均衡噪声水平上的
梯度
反馈幅度分配培训工作随着互联网规模的数据,
扫地的小何尚
·
2024-01-23 14:59
人工智能
GPU
AI
CUDA
AIGC
夫妻关系
这世界那么多人,两个
磁场
互通、互相吸引的人走到一起一定是命定的缘分,然而这只是第一步。如果要想一起陪伴走过一生,除了爱,还要信任彼此的人格、理解彼此的不易、包容彼此的缺点、成为彼此的后盾和依靠。
端端和小浩
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2024-01-23 13:35
复盘恒洋老师《你的问题不是穷,是不知道为啥穷》
见到的人太少了,认知太少了,而且这时的你情绪也不是很好,当你不好,你眼中的全世界都不好了,所以要不断去认识新的朋友,不断自省,每天自嗨,当你嗨起来,你的人生也会飞起来,嗨可以补火,促进新陈代谢,增加身体能量,增加
磁场
中的正能量
兔子抱抱
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2024-01-23 12:08
【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环
训练模型是一个迭代过程;在每次迭代中,模型都会对输出进行猜测,计算其猜测中的误差(损失),收集相对于其参数的导数的误差(如我们在上一节中看到的),并使用
梯度
下降优化这些参数。有关此过程的
冰雪storm
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2024-01-23 10:44
PyTorch简介
pytorch
人工智能
python
初识人工智能,一文读懂
梯度
消失和
梯度
爆炸的知识文集(2)
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士
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2024-01-23 09:09
人工智能专栏
人工智能
深度学习
机器学习
自然语言处理
人机交互
学习方法
解密神经网络:深入探究传播机制与学习过程
前向传播1.数据流动:输入到输出2.加权和与激活3.示例:简单网络的前向传播四、损失函数与性能评估1.损失函数的定义与重要性2.常见的损失函数类型3.评估模型性能的指标4.性能评估的实际应用五、反向传播与
梯度
下降
机智的小神仙儿
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2024-01-23 07:40
python基础
神经网络
人工智能
优化算法--李沐
目录1.1
梯度
下降1.2随机
梯度
下降1.3小批量随机
梯度
下降1.4冲量法1.5Adam损失值也就是预测值与真实值之间的差值是f(x),x是所有超参数组成的一条向量,c是可以限制的,比如说权重大于等于0。
sendmeasong_ying
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2024-01-23 06:27
深度学习
算法
人工智能
深度学习
零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归
增添更多特征后,我们引入一系列新的注释:n代表特征的数量为四维列向量支持多变量的假设h表示为:这个公式中有个n+1个参数和n个变量,为了使得公式能够简化一些,引入X0=1,则公式转化为:公式可以简化:5.2多变量
梯度
下降与单变量线性回
木舟笔记
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2024-01-23 04:32
牛客周赛 Round 17 解题报告 | 珂学家 | 枚举贪心 + 二分最短路
T3如果尝试增量差值最小的最大
梯度
去贪心的话,会失败,需要切换思路。
珂朵莉MM
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2024-01-23 04:02
牛客周赛
解题报告
java
开发语言
算法
力扣
leetcode
一文让你由浅入深的理解Transform模型
在这里我自己总结出了几点:1、难解释性,神经网络的一个通病,做出来的好坏都比较难解释,2、
梯度
消失和
梯度
爆炸的问题。3、LSTM只能串行计算,不能并行,因为它是一个时序
lhz泽少
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2024-01-23 03:06
自然语言处理
深度学习
神经网络
人工智能
锁定你命运的是你的
磁场
你的观念、你的信仰、你的环境、你的朋友、你的呼吸、你吃的食物、你的欲望、你的静息与睡眠等都会影响你的
磁场
,这些气场就形成你的气质、你的运气、你的命运。
悟道修行
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2024-01-23 03:46
李沐深度学习-多层感知机从零开始
梯度
的产生是由于反向传播,在自定义从零开始编写代码时,第一次反向传播前应该对params参数的
梯度
进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append
大小猫吃猫饼干
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2024-01-23 02:16
李沐深度学习编码实现
深度学习
人工智能
上天想要“帮”你,不会明着来,只会在暗中给你这些预示
每个人,都有属于自己的
磁场
和时机。有些人属于大器晚成级别的,那他三十岁,或者中年之后再发展,也很有可能。就像刘邦、郭子仪和姜子牙等人物。有些人属于大
舒山有鹿
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2024-01-23 01:45
LSTM解读
LSTM通过使用门控单元来控制信息的流动,从而解决传统RNN中的
梯度
消失和
梯度
爆炸的问题。LSTM的核心是三个门:输入门、遗忘门和输出门。
搬砖人NO17
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2024-01-23 01:41
语音
神经网络共同学习
lstm
人工智能
rnn
非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)
马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的
梯度
下降法说明三
wzf@robotics_notes
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2024-01-23 01:02
数值计算方法
算法
机器学习
机器人
记一次多平台免杀PHP木马的制作过程
掘金文章目录前言声明绕过情况使用方法运行环境绕过点介绍技术原理讲解变量传值覆盖模块代码执行阻断模块InazumaPuzzle程序锁定器PerlinNoise危险函数生成与执行类构造函数基于时间的随机值生成器排列表生成器
梯度
表生成器埋有后门的柏林噪声生成器柏林噪声显示器程序主干参考资料前言最开始萌生出写免杀
御坂19008号
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2024-01-23 00:47
php
web安全
阿里云
算法
我们,还可以再见
我们,还可以再见你屋门的钥匙还在我钥匙串上叮叮咚咚兀自哼着曲儿我的围巾在你那里冬天要来了可能需要它遮遮风寒你的吉他还在我这里后来的现在我会用它弹小星星和送别我的书还在你那里电
磁场
和继电保护打瞌睡时划过的如蛇般的笔记你的猫这会儿
江一何
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2024-01-22 21:40
如何运用沟通三法则育暖男?
有些人,便自带一种
磁场
,与之交谈、与之相处,如春风拂面般舒适。生活由三大体系构成:人,物,钱,而人最是复杂。
柚希儿
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2024-01-22 17:07
非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)
线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点III.狗腿法的原理1.狗腿法的构建2.狗腿法的优化说明3.狗腿法的插值权重IV.狗腿法的流程1.狗腿法的信赖域控制2.狗腿法的停止条件条件一.
梯度
不再下降条件二
wzf@robotics_notes
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2024-01-22 15:52
数值计算方法
算法
机器人
机器学习
CVPR 2023: Analyzing and Diagnosing Pose Estimation With Attributions
梯度
基于归因方法的技术可视化输入中影响模型预测的区域,提供其推理过程的见解。表示学习:这个研究领域围绕
结构化文摘
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2024-01-22 14:00
人工智能
机器学习
深度学习
物理越学越差,怎样才能成功逆袭?窍门在这里!
高二,仅仅上学期就有电场,恒定电流,
磁场
,电磁感应等等知识,其中很多内容都是高考的超级热点:如电
磁场
、电磁感应。理解难度大,是高考中决定区分度的主要因素。另外
学姐要回家
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2024-01-22 14:47
GBDT+LR探秘:构建高效二分类模型的初体验
GBDT(GradientBoostingDecisionTree,
梯度
提升决策树)和LR(LogisticRegression,逻辑回归)是两种广泛应用于二分类问题的算法。
uncle_ll
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2024-01-22 13:45
机器学习
分类
人工智能
数据挖掘
GBDT
LR
完整的企业机房设计
机房的环境必须满足计算机设备、网络设备、存储设备等各种电子设备对温度、湿度、洁净度、电
磁场
强度、噪音干
weixin_34357267
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2024-01-22 13:11
网络
运维
嵌入式
数据机房建设
机房的环境必须满足计算机设备、网络设备、存储设备等各种电子设备对温度、湿度、洁净度、电
磁场
强度、噪音干扰、安全保安、防漏、电源质量、振动、防雷和接地等
sysyhq
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2024-01-22 13:40
Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification
现有的verbalizer大多由人工构建或者基于
梯度
下降进行搜索得到,不足在于标签词的覆盖范围小、存在
Navajo_c
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2024-01-22 12:23
EE
机器学习
深度学习
自然语言处理
感恩相遇,请真诚
因为人与人之间也是讲究
磁场
的,而且还很重要。所以做好自己就行了。“尽管学会了无数套路,也
初心四九
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2024-01-22 11:10
深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)
学习率衰减mini-batch
梯度
下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大),不会精确收敛为了更加近似最小值,采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减,步长会逐渐变小,因此最终摆动的区间会很小,更加近似最小值如下图
蹲家宅宅
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2024-01-22 10:12
深度学习记录
深度学习
学习
人工智能
深度学习记录--RMSprop均方根
RMSprop(rootmeansquareprop)减缓纵轴方向学习速度,加快横轴方向学习速度,从而加速
梯度
下降方法:原理:不妨以b为纵轴,w为横轴(横纵轴可能会不同,因为是多维量)为了让w
梯度
下降更快
蹲家宅宅
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2024-01-22 10:42
深度学习记录
深度学习
人工智能
深度学习记录--Momentum gradient descent
Momentumgradientdescent正常的
梯度
下降无法使用更大的学习率,因为学习率过大可能导致偏离函数范围,这种上下波动导致学习率无法得到提高,速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动,同时加快速率
蹲家宅宅
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2024-01-22 10:11
深度学习记录
深度学习
人工智能
Transformer and Pretrain Language Models3-3
注意力机制的出发点首先就是为了解决信息瓶颈问题而存在的,这样我们通过注意力机制decoder端在每次生成的时候,都可以直接关注到encoder端所有位置的信息,信息瓶颈的问题就可以有效地解决了2、注意力机制同样很有效地缓解了RNN中的
梯度
消失的问题
ringthebell
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2024-01-22 10:33
大模型
transformer
语言模型
深度学习
【Deepspeed-DeepSpeedZeroOptimizer-01】ZeRO源码精读01:DeepSpeedZeroOptimizer(ZeRO-1,ZeRO-2)
ZeRO-1,分区优化器状态ZeRO-2,在1的基础上分区
梯度
至于为什么没有把ZeRO-3一起写,暂时不清楚Deepspeed团队的设计,ZeRO3是在一个单独的文件中的,我们将
陈超帅
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2024-01-22 10:30
Deepspeed代码精读
语言模型
人工智能
自然语言处理
python
深度学习
神经网络
基于双向长短期神经网络的客流量预测,基于bilstm的客流量预测
download/abc991835105/88768314效果图结果分析展望参考论文背影碳排放越来越受到重视,预测是一种比较难的预测,随机性比较大,长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络,克服了
梯度
爆炸的问
神经网络机器学习智能算法画图绘图
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2024-01-22 07:59
神经网络
深度学习
机器学习
双向长短期神经网络
深度强化学习Task2:策略
梯度
算法
本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第二次任务的笔记【教程地址】文章目录基于价值算法和基于策略算法的比较策略
梯度
算法策略
梯度
算法的直观理解策略
梯度
算法REINFORCE算法基于平稳分布的策略
梯度
算法
卡拉比丘流形
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2024-01-22 07:16
深度学习
算法
机器学习
人工智能
强化学习
深度学习
十二
你是九月夏天滚烫的浪你是忽而大雨瓢泼的向往你是飞越山川河流的大梦一场你是整夜白雪茫茫的路旁你是南半球的年少风光你是无言你是对望你是隔着落地窗的翅膀你是小城艳阳高照的清香你是无力抗拒不停追逐的
磁场
你是傍晚落日余晖的方向你是我不能拥抱的短暂理想你是旅途你是故乡
BLESS思
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2024-01-22 05:13
JoyRL策略
梯度
与基于价值的算法(包括DQN等算法)不同,这类算法直接对策略本身进行近似优化。在这种情况下,我们可以将策略描述成一个带有参数θ的连续函数,该函数将某个状态作为输入,输出的不再是某个确定性的离散动作,而是对应的动作概率分布,通常用表示,称作随机性策略9.1基于价值算法的缺点无法表示连续动作。由于DQN等算法是通过学习状态和动作的价值函数来间接指导策略的,因此它们只能处理离散动作空间的问题,无法表示连
__如果
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2024-01-22 05:00
人工智能
机器学习
常用的磁芯参数
1、初始磁导率初始磁导率是磁性材料的磁导率(B/H)在静态磁化曲线始端的极限值,式中(μ)为真空磁导率(4π×10-7H/m),H为
磁场
强度(A/M),B为磁通密度(T)2、有效磁导率在闭合磁路中,或多或少地存在着气隙
heaptek
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2024-01-22 04:19
电子技术
嵌入式硬件
【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-
梯度
下降
课程:吴恩达机器学习此篇我们将学习
梯度
下降算法,我们之前已经定义了代价函数J,
梯度
下降法可以将代价函数J最小化。
梯度
下降是很常用的算法,他不仅被用在线性回归上,还被广泛应用与机器学习的众多领域。
jenye_
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2024-01-21 22:01
【电机应用控制】——FOC基础理论&针对无刷电机&360°无死角
磁场
矢量控制
一、FOC简介1、概述FOC(FieldOrientedControl)直译即
磁场
定向控制,又称为
磁场
矢量控制(VC,VectorControl),特点:通过精确地
柯宝最帅
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2024-01-21 20:34
电机应用控制
单片机
stm32
嵌入式硬件
计算机图像处理之空域滤波增强(图像平滑+图像锐化)
文章目录空间滤波基础模板卷积计算二维离散卷积图像平滑加权平均模板操作注意并行处理特点串行处理特点中值滤波法多图像平均法图像锐化一阶微分和二阶微分的区别图像细节的灰度变化特性图像细节的灰度变化微分特性拉普拉斯锐化锐化模板设计特点空域图像线性滤波技术综合实例常见的
梯度
算子例题后期处理水平浮雕效果水平边缘的提取效果几种一阶锐化方法的效果比较非锐化滤波高频增强滤波
空LA
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2024-01-21 20:26
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计算机图像处理
深度学习
pytorch
神经网络
Improving Deep Neural Network学习笔记
参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch
梯度
下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习(吴恩达老师的课程)中,提升深度神经网络的一些方法,包括超参数的调整、
佳雨初林
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2024-01-21 17:42
深度学习
学习
笔记
深度学习
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