梯度稀疏第2页

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT

统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题

脚步的影子·2024-09-07 06:34

点云从入门到精通技术详解100篇-点云特征学习模型及其在配准中的应用

目录前言应用前景国内外研究现状点云特征提取算法研究现状点云配准算法研究现状相关理论基础2.1深度学习2.1.1深度学习概述2.1.2自编码器2.1.3稀疏编码2.1.4受限玻尔兹曼机2.2多层感知机2.2.1

格图素书·2024-09-07 04:16

模型剪枝综述

目录1深度神经网络的稀疏性：2剪枝算法分类：3具体的剪枝方法包括：4剪枝算法流程：5几种常见的剪枝算法：6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点：7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法

发狂的小花·2024-09-06 23:20

重逢

阿诚穿着黑西装，头发稀疏的趴在头上，隔着厚厚的眼镜片我看见他眼里噙着泪，直直的向我走来。

麦小西的世界·2024-09-06 14:42

2021-07-01

同样的土壤同样的照护，可是她却枝干矮小，叶子稀疏蜷曲，并排站在同伴旁边，越发显得孱弱。可怜的，不怪你，你也不想病，你也在和同伴一样努力挺身，想和她一样绽放，但因为枝

c2edf16864e4·2024-09-06 11:12

医学基础知识：主动转运

将某种物质的分子或离子由膜的低浓度一侧向高浓度一侧转运的过程，称为主动转运｡主动转运分为原发性主动转运及继发性主动转运｡(一)原发性主动转运1.原发性主动转运：指离子泵利用分解ATP产生的能量将离子逆浓度梯度和电位梯度进行跨膜转运的过程

小木易丫·2024-09-06 09:20

困倦的午后会议

灯光不明不暗，温度不冷不热，空气不咸不淡从头顶的音响里扩散出的音调忽高忽低是最不讲道理的催眠曲质量不一的躯体都陷入了软乎乎的沙发椅软骨头的几乎要被埋没的时候头发稀疏的脑袋瓜上闪过一束光旁边的硬骨头一个激灵把它从沙发里提溜出来一阵掌声响起呱唧呱唧谁也看不见软骨头错愕的表情

谣知·2024-09-06 04:54

初春的雨

窗外的小树，还是依然萧索，枝桠干枯，稀稀疏疏地留着几片枯叶。当你仔细看时，却发现，枝头不知什么时候，已经出现了一个个小小的芽苞，一排一排，宛如一串串冰糖葫芦似的。心里不由一震，这不是春的

寒江独钓·2024-09-06 00:12

哪款洗发水防脱生发效果好?国内十大防脱生发品牌推荐

造成头发稀疏的原因有很多，比如遗传因素、精神压力大、长期熬夜等等，如果你在日常中饱受头发稀疏的困扰，那就要从现在开始注意养护，以免到了秃顶等不可挽回的地步。作为防脱小达人一枚，给大家分享一下。

氧惠评测·2024-09-05 22:21

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解

微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

opencv学习：形态学操作和边缘检测算子

这个函数可以执行开运算、闭运算、梯度运算、膨胀、腐蚀以及顶帽和黑帽转换等。这些操作通常用于图像预处理，如去除噪声、平滑边界、突出特征等。

夜清寒风·2024-09-05 13:34

在下小天n·2024-09-05 13:33

openCV【实践系列】2——OpenCV方向梯度直方图

在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数）是有用的，因为在边缘和角落

一只长尾巴·2024-09-05 09:31

鱼眼体验是什么

想过不平凡的伟大生活，想成为作家，想成为宇航员，想成为社会成功人士...但总是阴差阳错地，跟着命运的齿轮，我们中的大多数人，过着日复一日，朝九晚九的生活，拥有着越来越稀疏的头发，应酬着越来越不熟的客户。

你的彭鱼眼·2024-09-04 19:42

活着

青年时从未发觉自己是在衰老，总时不时讨厌自己浓密的发质难洗，待到惊觉鬓毛稀疏，才晓得青春不在了。

贫僧法号铲屎·2024-09-04 11:02

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。

小陈phd·2024-09-04 10:07

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

凸优化学习之旅

目录标题专业名词MM算法CCP算法：代码说明SCA算法：连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD（BlockCoordinateDescent

还有你Y·2024-09-04 06:13

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

图论基础1

对于稀疏图的存储，

万事尽全力·2024-09-03 20:38

DETR3D 开源项目教程

DETR3D通过从多视角图像中提取二维特征，并使用稀疏的3D对象查询集索引到这些二维

齐妤茜·2024-09-03 19:35

贺兰夜话（七）梦断贺兰（1）

那里天旱少雨，牧草稀疏。赶上天旱，每年都会死掉不少吃不饱、挨不过冬天的牲畜。放羊的赵谝子后来告诉我:小王啊，你能见着土丫，真要感谢老刘嘞（队长）。

Gwen_f64c·2024-09-03 16:05

【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game

Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame)，通过游戏，各个任务协商出共识梯度更新方向。

xhyu61·2024-09-03 09:26

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。

量子位AI·2024-09-02 22:16

文冠果园随想

替而代之的是稀稀疏疏的文冠果，如同长成个儿的青柿子一般无二。图片发自App图片发自App文冠果树虽然开花极多，且从白、绿、红、紫四种颜色依次开放，但结果确真少得可怜。“千花一果”的说法儿实不妄言。

丝雨禅心·2024-09-02 09:33

稀疏矩阵的常用存储格式（COO、CSR、CSC）

根据连接关系的紧密可以将图分为稀疏图和稠密图，两者是相对的概念，并不存在明确的划分界限。稀疏图可以理解为仅有少部分对象间存在关联，稠密图反之。实际应用中的图往往都是稀疏图。

每天学一点吧·2024-09-02 05:37

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data

Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata

弹伦琴的雷登·2024-09-01 18:29

梯度下降法

梯度下降法，最通俗易懂的解释。

小丹丹的梦想后花园·2024-09-01 14:19

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。

会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题，它们影响网络的训练过程和性能。

Ven%·2024-08-31 23:31

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task2-自适应学习率+分类

.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题

沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合

基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合，基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型，用于像素级医学图像融合。

顶呱呱程序·2024-08-31 07:13

美妇人

从我童年的竹帘后闪过的美丽的妇人水磨石后清澈的面孔叹息沉沉的横卧在被凝望得破旧的晚霞中我脚下的路无比柔软子夜的独居是一件没有血色的衣裳如果一个人仍旧能够向往停泊我就是那盏标致的挂满四壁的灯盏在你鲜艳的疲乏中肆意开绽夜的暖雨侵袭着你的沙滩你甘愿成为一朵枯萎的花端坐为一尊年轻的菩萨遂使我在这个世界只能成为一株槐柳在你浓烈的泪光沐浴下追逐天空稀疏的钟声在你眼睑中的纹理敲响我就是那座沉醉的钟一只不停地让你

樱花在拖着夜晚奔跑·2024-08-31 02:17

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归，并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。逻辑回归的数学基础逻辑回归的目标是找到一个逻辑函数，能够将输入特征映射到一个(0,1)之

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）

目录一、梯度下降算法简述二、不同函数梯度下降算法表示1、一元函数2、二元函数3、任意多元函数三、梯度计算四、常见的梯度下降法1、批量梯度下降算法（BatchGradientDescent）2、随机梯度下降算法

海棠未语·2024-08-30 16:35

Halcon滤波器sobel_amp算子

前者用于计算边缘的梯度，后者除了能表示梯度外，还能表示边缘的方向，本文主要介绍sobel_amp算子。下面以一个简单的例子说明

看海听风心情棒·2024-08-30 11:31

【深度学习】embedding的简单理解

embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过

旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

【MRI基础】视场FOV基本概念

FOV由成像矩阵的大小和MRI扫描仪梯度线圈的物理尺寸决定。矩阵大小指的是图像中的像素数。FOV和矩阵尺寸之间的关系可以用

医学信号图像玩家·2024-08-30 08:09

【泥胡菜】菊科，泥胡菜属

茎单生，很少簇生，通常纤细，被稀疏蛛丝毛，上部长分枝，少有不分枝的。基生叶长椭圆形或倒披针形，花期通常枯萎。中下部茎叶与基生叶同形，长4-15厘米或更长，宽1.5-5厘米或更宽，全部叶大头羽状深裂或几

植物分类图像库·2024-08-30 05:18

爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制

1，本文介绍MSDA（多尺度扩张注意力）模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:06

Python实现分水岭图像分割算法

目录Python实现分水岭图像分割算法的详细博客一、引言二、分水岭算法的原理三、Python实现分水岭算法四、算法步骤解析1.图像预处理2.计算梯度图像3.阈值分割4.距离变换与标记操作5.分水岭变换五

闲人编程·2024-08-29 16:29

【技术博客】生成式对抗网络模型综述

判别器所作的其实就是一个二分类任务，我们可以计算他的损失并进行反向传播求出梯度，从而

MomodelAI·2024-08-29 13:23

L1正则和L2正则

Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线(菱形),这两个组成了最终的目标函数.在梯度下降的过程中

wangke·2024-08-29 10:19

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