梯度磁场

时间序列预测——BiGRU模型

在RNNs的基础上，GRU（GatedRecurrentUnit）模型通过引入门控机制来解决梯度消失问题，提高了模型的性能。BiGRU模型则是在GRU模型的基础上引入了双向结构，从而
Persist_Zhang·2024-02-13 09:46

深度学习中的前向传播和反向传播

反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。
处女座_三月·2024-02-13 07:56

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测
软工菜鸡·2024-02-13 06:36

多GPU-TensorFlow

数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度，汇总梯度进行全局参数更新。
听风1996·2024-02-13 05:22

《记一次游戏》听课思考

甄老师的课堂思路清晰，课堂环节环环相扣，有梯度，利用学习单，对孩子的指导很有层次。
你是特别的人·2024-02-12 17:18

梯度提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用

目录写在开头1.多任务学习的基础知识1.1多任务学习的概念和优势1.1.1概念1.1.2优势1.2GBDT在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践2.1如何设计多任务学习模型2.2成功案例分享2.2.1推荐系统2.2.2金融风控2.2.3自然语言处理（NLP）3.挑战与解决方案3.1面临的技术挑战和解决策略3.1.1挑战1：任
theskylife·2024-02-12 16:12

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中，我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤，第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。
Jachin111·2024-02-12 15:37

优化梯度下降算法

文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera
stoAir·2024-02-12 14:58

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学
kidling_G·2024-02-12 14:29

C语言经典算法之逻辑回归算法

B.简介在C语言中实现逻辑回归算法，我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率，并使用梯度下降或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下
JJJ69·2024-02-12 13:33

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血，那我就对这个问题多展开一下吧，让鲜血流的更猛烈一些。（害怕.jpg）
woshicver·2024-02-12 11:34

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法
lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习
StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。
3points·2024-02-12 11:01

机器学习之局部最优和全局最优

面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部
华农DrLai·2024-02-12 11:29

磁场

另一身份女版Tony老师，一女孩来找我编头发，她坐在那里纠结着表情，拿着手机不停地发微信，又伴随着唉声叹气，偶尔说几句想表示抗拒但又万般无奈，于我而言，本应该很顺手的发型，正常10分钟就OK的，但怎么编都编不好，编了拆拆了编，以为是椅子原因，让她调整了一下姿势，还是不行，编了又拆拆了勉强的编上，她不间断的消级情绪，我也不断地编了拆拆了编，这次花费了20分钟，最终呈现也差了点意思。在那个狭小的空间里
小麦妮秀·2024-02-12 11:03

XGBoost算法

XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

CNN网络的宽度和深度

CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免梯度消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽
zhnidj·2024-02-11 23:11

DC1500V直流快速断路器详述之一（灭弧结构）

电弧一开始出现在主触头之间，此时通过右手定则，我们可以判断出电弧产生的磁场的方向。以电流为轴线，以上为纸面向外，以下纸面向内。又由于金属栅片的磁阻远远小于空气，使得电弧电流
洪城小电工·2024-02-11 21:00

散步去 | 一杯初冬热手冲的故事

“多走几步，说不定能发现什么有趣的东西”——《东京散步》如果喝咖啡是让我在冬天不惧寒冷不怕麻烦也要出门做的一件事，那一家既不临街又没地铁还在心里惦念很久的咖啡馆，必然有它独特的魅力，亦或说与我磁场同步的吸引力
一朵云里·2024-02-11 19:12

9、神经网络 三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），
qxdx.org·2024-02-11 18:03

数字能量学天医磁场加伏位磁场，什么样的号码会让你财富源源不断

今天我们来看一下天医磁场加伏位磁场的现象特征。天医磁场：天医的优点：聪明善良，可成大事，可带来财运，婚姻，心胸开阔天医的缺点：过度善良
谷青溪数字能量学·2024-02-11 17:13

Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割

1.介绍传统的Unet网络，特征提取的backbone采用的是vgg模型，vgg的相关介绍和实战参考以前的博文：pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的，但网络较为臃肿，容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题
听风吹等浪起·2024-02-11 17:35

感恩日记第二天

第二，感恩今天的磁场，感恩今天安静的情绪，周围一切都慢下来了，特别好的感觉！第三，感恩环环的支持，感恩信任，环环希望你越来越好，祈愿你的宝宝能安全出生！
心中有朵白莲花·2024-02-11 15:29

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）{两篇文章讲清楚}https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136089968示例演绎机器
政安晨·2024-02-11 15:00

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT
吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

集成学习——梯度提升树（GBDT）1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，通过采用加法模型，不断减小训练过程中产生的残差算法。
wxw_csdn·2024-02-11 14:10

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数（loss）1
theskylife·2024-02-11 14:40

学习笔记 ——GBDT（梯度提升决策树）

一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。
dastu·2024-02-11 14:40

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：梯度提升树

前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT，首先了解了用于回归的GBDT，将损失使用梯度下降法进行减小；用于分类的GBDT要稍微复杂一些，需要对分类损失进行定义
SheltonXiao·2024-02-11 14:39

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

目录写在开头1.主要集成学习算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性3.1.1数据规模与维度3.1.2数据质量3.2性能需求3.2.1准确性3.2.2泛化能力3.3训练效率与资源3.3.1训练时间3.3.2计算资源3.4易用性与调参3.4
theskylife·2024-02-11 14:39

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

使用Python和NetworkX解读影星社会网络;Twitter上谣言传播的信息扩散途径和识别;计算批发及零售业数据交易市场的时空数据价值;MGA：网络的动量梯度攻击;优化跨区医院分布减少结核病死亡;
ComplexLY·2024-02-11 14:05

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)
是Dream呀·2024-02-11 11:15

电机控制系列模块解析（第五篇）—— FOC需要调节哪些参数

一、快速调试FOC在磁场定向控制（FOC,FieldOrientedControl）中，为了实现对电机的精确和高效控制，需要调节的主要参数包括：电流环PI控制器增益（Kp_i、Ki_i），用于调整电流环的
初心不忘产学研·2024-02-11 10:40

因为理解，所以离开

已经记不起是从什么时候走到一起的，也记不起是因为什么事走到一起，人与人之间可能就是有种莫名的磁场，有些人互相吸引，而有些人却互相排斥。
雪草儿·2024-02-11 09:40

机器学习复习（8）——逻辑回归

目录逻辑函数（LogisticFunction）逻辑回归模型的假设函数从逻辑回归模型转换到最大似然函数过程最大似然函数方法梯度下降逻辑函数（LogisticFunction）首先，逻辑函数，也称为Sigmoid
不会写代码！！·2024-02-11 07:47

意想不到

睡眠应该选择怎样的方位，有人建议安地球磁力线磁场的分布脚朝南，而中医对每个人进行评价、判断、干预过程中强调人与人之间的个体差异，尊重个性，可以找出适合自己的最恰当的角度也与姿势。
苗杉·2024-02-11 05:30

核磁共振设备的基本架构及各部分主要功能

核磁共振成像设备主要由以下几个部分组成1、主磁体2、梯度系统3、射频系统4、谱仪系统5、计算机及辅助设施磁共振系统架构图各组成部分介绍(1)主磁体主磁
核磁共振nmrmri·2024-02-11 04:26

回顾丨请收藏好，这份亲情！

其实，亲情就在我们的心底里亲情是浓的浓到我们的骨子里犹如一场场滋润人间的春雨不关乎范围不关乎季节她总是静默的流淌每一个瞬间都是爱的臻藏亲情是一道飞架在天空的彩虹使满怀乡愁的人感受到人间的温馨亲情更是一个磁场吸引着大家在拥挤的流动中在心向故土的希冀里就是这种爱这种人们共有的精神认同这种血脉江湖的不断延续融入到了世人的期盼中温暖每个人的心窝唯美成一个多情的世界
李凤全·2024-02-11 04:47

闪婚花了20多万，妻子称家里磁场不好要离婚，丈夫：什么借口都有

“结婚领证一个月，她收拾东西就说不过了，原因很奇葩，说家里的什么磁场不好，她身体经不住，然后就走了”顾大哥告诉我们，他今年33岁，是一名普通工人，三个月前他经过媒人介绍认识妻子小赵，二人相识一见钟情，交往了两个月就结婚了
千千乐囧·2024-02-11 03:43

深度学习入门--参数的优化算法

1.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，也可以沿梯度上升方向求解最大值。
我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

如何实现视线(目光)的检测与实时跟踪

如何实现视线(目光)的检测与实时跟踪核心步骤展示说明找到人脸检测人脸特征点根据特征点找到人眼区域高精度梯度算法检测瞳孔中心根据眼睛周边特征点计算眼睛中心瞳孔中心和眼睛中心基于视线模型计算视线方向视线方向可视化详细实现与说明
云博士的AI课堂·2024-02-11 02:44

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑
量子-Alex·2024-02-11 02:13

关于相处—什么决定你快乐

人是有能量、磁场的。有人你跟他相处之中，快乐愉悦，能量满满。有人在相处中，会让你感觉很负面情绪居多、压抑不悦。如果将能量进行打分，负能量为0分，正能量为10分。
不生病的大灰狼·2024-02-10 15:20

深度学习视频详解

梯度下降，神经网络如何学习|深度学习什么是反向传播反向传播演算【订阅】机器学习AI玩游戏
大囚长·2024-02-10 14:50

带天医数字组合案例分析

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·2024-02-10 14:43

感赏20191205

孩子回来的时候，我也能稳定磁场。昨晚，我陪孩子做作业的时候，儿子很专心，也很高效！不管别人怎么看你，你可是妈妈的小男神！我知道你本来就很优秀！就尽管散发你的光芒吧！
晗儿008·2024-02-10 13:05

Task10-向前分布算法和梯度提升决策树

1.前向分步算法前项分布算法可以解决分类问题，也可以解决回归问题。（1）Adaboost的加法模型：在Adaboost的基础上，将多个基分类器合并为一个复杂分类器，是通过计算每个基分类器的加权和。通常情况下这是一个复杂的优化问题，很难通过简单的凸优化的相关知识进行解决。而前向分步算法可以用来求解这种方式的问题，它的基本思路是：因为学习的是加法模型，如果从前向后，每一步只优化一个基函数及其系数，逐步
沫2021·2024-02-10 09:42

读心术·秒懂你的小心机

你的言谈举止，衣帽着装，就连你撩头发的小动作，你的小心跳，还有隐形的第六磁场力，都在出卖你，你的小心机无处遁形。你又觉得有什么呢？
鬼魅清风·2024-02-10 08:54

紫幽灵

紫幽灵水晶对于招贵人更是有独到之处，紫幽灵水晶所散发出的磁场可以替你吸引有帮助的贵人，尤其是对事业上面。而且对于新工作或者新事业，亦或者要常往外地工作的人，更适合不过。
石宫主珠宝知识分享·2024-02-10 08:03
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