梯度磁场

Logistic 回归

文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法
零 度°·2024-08-23 21:56

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-梯度提升机
暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

python实现梯度下降优化算法

梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于求解无约束优化问题。在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。
孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

光纤振动报警系统的性能特点

今天为了让他加更加了解光纤振动报警系统，下面为大家带来光纤振动报警系统的性能特点：采用光缆作为前端防区传感器，采用模式干扰探测技术，整个周界或探测区域无需电源供电、无电磁辐射，不会遭受雷电袭击，本身也不会受其他电磁场干扰
周界分布式光纤传感·2024-08-23 13:27

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？
#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

你遇到的一切，都因你的磁场而来。

有心理学家曾经做过一次实验：他们在两间全是镜子的房间里，放了两只猩猩。第一只猩猩，性情温顺，活泼好动。它刚进入房间，就看到里面有很多“同伴”，它微笑着给它们打招呼，那些“同伴”，也对它报以回应。没过多久，它就和镜子里的“同伴”玩成了一片，整个氛围，特别愉悦。第二只猩猩，性格悲观，常常唉声叹气。从它刚进入房间，就看见镜子里的同类，全都耷拉着脸，浑身散发着沮丧的气息。它低着头，朝着一个角落走去，然后每
途途老师·2024-08-23 05:17

图像处理 -- 角点的概念与作用

角点是指图像中具有局部最大曲率或梯度变化明显的位置，通常出现在两条或多条边缘的交汇处。例如，图像中的建筑物拐角、棋盘格的角等位置都可能被检测为角点。
sz66cm·2024-08-22 18:44

网络安全: 模型的脆弱性，鲁棒性和隐私性

例如，模型可能对对抗性攻击或梯度泄露攻击敏感。鲁棒性（Robustness）：指模型抵御攻击和在恶劣环境下保持性能的能力。提高模型的鲁棒性是增强其抵御攻击能力的关键。
不当菜鸡的程序媛·2024-08-22 16:30

24 优化算法

目录优化和深度学习深度学习中的挑战局部最小vs全局最小鞍点（saddlepoint）梯度消失小结凸性（convexity）凸集凸函数（convexfunction）凸函数优化凸和非凸例子小结梯度下降（gradientdescent
Unknown To Known·2024-08-22 01:31

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练
CX330的烟花·2024-03-27 04:51

深度学习如何入门？

•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计
科学的N次方·2024-03-26 16:36

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。
科学的N次方·2024-03-19 05:14

加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理

目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时，可以通过多种方法来加快推理速度
samoyan·2024-03-17 16:54

【深度学习笔记】1 数据操作

然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使
RIKI_1·2024-03-16 02:02

Canny详解

计算图像梯度
kxg916361108·2024-03-15 06:31

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？
小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新
小羊头发长·2024-03-14 12:07

CatBoost高级教程：分布式训练与大规模数据处理

导言CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。
Echo_Wish·2024-03-13 05:25

186基于matlab的信号盲源分离算法

基于matlab的信号盲源分离算法，包括变步长盲源分离（EASI）,RLS(自然梯度和普通梯度)，并将三种方法分离结果进行对比。程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2024-03-10 12:10

在图片上绘制 seaborn 热力图代码

#定义从白色到黑色的颜色梯度colors=["white","black"]cmap_name="white_black"n_bins=4#定义梯度中的颜色数量#创建LinearSegmentedColormap
氵文大师·2024-03-09 10:36

计算机设计大赛 深度学习的智能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·2024-03-07 20:46

LightGBM高级教程：时间序列建模

LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模，并提供相应的代码示例。
Echo_Wish·2024-03-02 17:36

ReLU和ReLU6

RectifiedLinearUnit）优点非线性：ReLU是一个非线性函数，能够帮助神经网络学习复杂的模式和特征计算简单：ReLU函数的计算速度快，只需要判断输入是否大于零，因此在实践中被广泛采用解决梯度消失问题
chen_znn·2024-02-24 10:28

【机器学习】多元线性回归

文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm
Mount256·2024-02-23 07:25

44/50天［你成坚持社群］之名人传爱因斯坦

图片发自App在十九世纪末期，物理学经过波澜壮阔的大发展以经典力学、经典电磁场理论和经典统计力学为三大支柱的经典物理大厦已经建成，而且基础牢固，宏伟壮观！
周雪_7c04·2024-02-23 01:28

深度学习发展里程碑事件2006-2024

DBNs）：GeoffreyHinton与他的学生在《Science》杂志上发表文章介绍深度信念网络（DeepBeliefNetworks,DBNs），该方法利用无监督预训练来解决深层神经网络训练中的梯度消失问题
科学禅道·2024-02-22 17:06

内心强大，才是真的强大

生活也是欺软怕硬的，但人是有磁场的，父亲总是与我们说:你强了它就弱了。但这个强不是让你去傻傻的逞强，而且让我们做一个内心强大的人。内心强大的人，她不会随便两句话便被人左右了。她知道自己想要的是什么。
丁炎小昵·2024-02-20 22:01

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本（代价）函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始
亿维数组·2024-02-20 21:37

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

12月的小惊喜

你真是一个很糟糕的人很糟糕很糟糕磁场有毒让人不自觉想远离后知后觉但是我可以改应该还来得及吧说话慢一点对世界温柔一点再温柔一点别在撞枪口了你要学会自己解决问题了好不好幼稚幼稚幼稚你真的很幼稚图片发自App
南瓜默默nanguamomo·2024-02-20 20:42

积极面对工作

可一直消极地怨天尤人，容易困于负能量磁场中，难以自拔。没有一份工作是不委屈的。我们所要做的是遇山开路，遇水架桥，凡事多反省自己。作家刘同有句话说得好：“抱怨身处黑暗，不如提灯前行。”
魔芋香·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。
华农DrLai·2024-02-20 19:47

我们一起玩AI 5 —— 偏导数与梯度下降

5秒导读，本文将讲述偏导数，梯度，方向导数，与线性回归权重向量θ的求法大家好，我是玩ai时长两年半的个人程序猿ASRay，喜欢读，写，编程，数学....板砖！
ASRay明日丽科技·2024-02-20 18:11

“我已经降低标准了，二婚的也行”媒人听完择偶要求，摇头离开

有个名词叫“择偶梯度效应”。意思是指，男性择偶向下找，女性择偶向上找。生活中，男性通常不愿意选择比自己年龄大、学历高、收入高的女性为伴侣。女性则反之。
东陆十三·2024-02-20 18:06

【优化器】(三) RMSProp原理 & pytorch代码解析

2.RMSPropAdaGrad的二阶动量计算公式为其中，为当前时刻的二阶动量，是某一时刻的梯度，表示迄今所有梯度的平方和。问题就在于这个求和上，不断地累加导致学习率为0。RMSProp在Ad
Lcm_Tech·2024-02-20 18:30

好课的标准（摘录）

设计的问题否有梯度，孩子们是否有“三动”：动口、动脑、动手。我认为一节好课：要看老师“
喜乐之泉·2024-02-20 16:58

（十六）梯度提升树--回归和分类的算法(gbdt))

一、GBDT算法中有两个值，一个预测值，一个真实值，梯度提升树，减小残差，使梯度减小。
羽天驿·2024-02-20 16:44

2018-12-16

就忍不住想啊，人和人之间一定存在「磁场」这个东西。它虽然看不见，摸不着，却会不断向外传递你的三观和喜好。磁场相同、三观一致的人会自动靠拢。反之，即使认识数十年，也无法交心。
姿一姿·2024-02-20 15:42

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点
有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

采⽤Sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量⼤，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对⼤，⽽采⽤ReLU激活函数，整个过程的计算量节省很多。
小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

LSTM原理解析

最直观的就是使用了Tanh函数造成梯度消失的问题。根据Tanh的性质，很容易出现一个现象就是激活函数结果太大，激活函数的绝对值在很接近于1的位置，而对应的激活函数的梯度就会接近于0。
Andy_shenzl·2024-02-20 14:55

机器学习中梯度下降法的缺点

机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，广泛应用于训练各种模型，尤其是在深度学习中。
华农DrLai·2024-02-20 08:08

2019-12-20

、绝命、祸害、五鬼，其中，天医数字主财富；天医代表的数字是13、68、49、27，能量由高到低，前面戊辰讲过天医数字的来历，其中涉及到河图洛书和先后天八卦，这里就不重复了，可以看前面的文章；那么，天医磁场为什么代表财呢
木瑜数字能量学·2024-02-20 07:02

诗歌/

节日后激情在人潮汹涌中冷却宁静中重复着三点一线节日余温丝丝缕缕缠绕柴米油盐酱醋茶厨房快乐搅拌叮叮当当奏响大自然的律动强大能量磁场工作中尽情释放妖娆舞姿红尘灵动绽放快乐的节日就是生活调味品消融消融消融用360
上官馨儿·2024-02-20 07:58

Pytorch-Adam算法解析

Adam算法结合了两种扩展式的随机梯度下降法的优点，即适应性梯度算
肆十二·2024-02-20 07:30

将pytorch中变量的梯度为 nan 的替换成 1 还是 0？

替换成0，则变量保持不动0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)替换成1，变量会变化0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0
培之·2024-02-20 06:25

深度学习从入门到不想放弃-7

)今天讲的也算基础（这个系列后来我一寻思，全是基础），但是可能要着重说下，今天讲前向计算和反向传播，在哪儿它都永远是核心，不管面对什么模型前向计算：有的叫也叫正向传播，正向计算的，有的直接把前向的方法梯度下降当成前向计算的名字
周博洋K·2024-02-20 06:21

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。
Dr.Cup·2024-02-20 05:43

乐活学院义凯老师说绝命数组详解介绍

大家好，我是乐活学院义凯老师，很多朋友都有疑问，数字磁场到底是什么，它会怎样影响着我们，是不是真的有着所谓的数字磁场呢！今天就给大家分析一下这方面的知识内容！
义凯老师·2024-02-20 04:51

深度学习之梯度下降算法

梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法，来计算y=w*x先计算出梯度，再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data
温柔了岁月.c·2024-02-20 01:57
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