梯度稀疏第28页

02 python 实现线性回归-一元线性回归-梯度下降

α在梯度下降法中称作为学习率或者步长需要通过控制α来控制每一步的距离，以保证不要走的太快，错过最低点，也要同时保证速度不能走的太慢importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

小朋友,你是否有很多问号?·2024-01-04 01:59

手写python实现梯度下降算法（base问题：多元线性回归）

手写python实现梯度下降算法因为课程设计的原因，接触了很多和机器学习相关的事情在学习的时候发现，机器学习如果只是听不写代码基本什么都学习不到于是自己利用python手写了大部分的常见的基础的算法很有趣呢

小野堂·2024-01-04 01:29

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

Android 自定义View学习(六)——Paint 关于Shader的学习

，可以用来实现一系列的渐变、渲染效果，有5个子类BitmapShader位图ShaderLinerGradient线性ShaderRadialGradient光束ShaderSweepGradient梯度

Yue_Q·2024-01-03 23:40

Pruning Papers

RiggingtheLottery:MakingAllTicketsWinners整个训练过程中mask是动态的，有drop和grow两步，drop是根据权重绝对值的大小丢弃，grow是根据剩下激活的权重中梯度绝对值生长没有先

Mr.zwX·2024-01-03 20:00

自然语言处理算法回归算法和分类算法

回归其实就是一个名词，没有特别的含义回归的类型有哪些线性回归曲线回归二元logistic回归多元logistic回归最小二乘法梯度2.分类算法Bayes：朴素贝叶斯公式decisiontree:决策

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:29

autograd与逻辑回归

一、autograd—自动求导系统torch.autograd.backward()torch.autograd.backward()是PyTorch中用于计算梯度的函数。

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

Tips for Training DNN

NN和很多经典机器学习模型（如KNN、SVM）不同，它经过训练后在训练集上的表现未必会很好，这是因为它优化的损失函数是非凸的，训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点（即各个方向梯度都约等于零的点）

单调不减·2024-01-03 15:31

[动手学深度学习-PyTorch版]-7.2优化算法-梯度下降和随机梯度下降

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。

蒸饺与白茶·2024-01-03 15:47

日记——亲情（3）

2019.1.25.星期五.晴新的一天开始了，天还没有亮，透过窗帘的缝隙，朦朦胧胧的看到大街上稀疏的车辆和早起的人，为了生活而正在努力的奋斗。

lay李·2024-01-03 15:34

小小菜园子

首先把种子放水里泡一天，在一个盘子里装上比较蓬松的营养土，把泡好的种子稀疏的撒在土里，再盖上一层营养土，过几天就长出

谅谅·2024-01-03 14:50

WebRTC GCC 拥塞控制算法（REMB-GCC）

目录一.前言二.REMB-GCC算法原理1.接收端基于延时梯度的带宽预估（1）Arrival-timefilter（2）OveruseDetector（3）Adaptivethreshold（4）RemoteRateController

椛茶·2024-01-03 14:36

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

梯度下降算法2 学习率梯度

学习率是在梯度下降算法中的一个非常重要的参数，它决定了在寻找最小值（或最优解）过程中我们每一步移动的距离。你可以将学习率理解为步伐的大小。想象一下，你在山上寻找最低点（即最优解）。

小黄人软件·2024-01-03 08:31

神经网络——torch.optim优化器的使用

一旦使用例如计算梯度，就可以调用该函数。backward()反向传播。文章目录一、官方文档1.什么是torch.optim？

baidu_huihui·2024-01-03 08:27

儿童急走追黄蝶，飞入菜花无处寻

译文：村落中的篱笆稀稀疏疏的，一条小路通往了村子深处。树上的花朵刚落，新叶还没有完全长成，无法形成浓郁的树荫。儿童奔跑着，追赶着黄蝶，结果黄蝶飞入了菜地里，和黄花混在一起，找不着了。

好卷有益·2024-01-03 07:04

简易机器学习笔记（四）初识卷积神经网络

首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

简易机器学习笔记（六）不同优化算法器

前言我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

机器学习基础面试点

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB

mylaf·2024-01-03 05:07

我偶然获得的血石扔进湖里，把整个湖水都染红了，接下来发生的事更让人……

图文选于：欧阳紫之《长生冢》长生冢我借着公园里稀疏的路灯发出微弱的光，再加上头顶上的月光，仔细一看，他M的，这孙子不是胖子又是谁。

紫之晴空·2024-01-03 04:29

泰国印象：旅馆清晨

收拾完毕后，时间还来得及，一时又不知该做些什么，便信步走出房间，旅馆的沙发稀稀疏疏地坐了几个女生，并不是大都还没起，而是都聚在了外面，我心中好奇，把目光投向了门外。

肖玉楼·2024-01-03 03:11

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

这里就引入了“梯度下降”。一、梯度下降通俗解释比如下面山上有个小孩要下山，肯定要往下走（取决于你Loss_function的方向是上升还是下降）正常求“梯度”是“向

xcpppig·2024-01-03 01:52

2024通信保研-电磁场电磁波复习

标量场的梯度的旋度恒等于0，旋度的散度等于0。

WHS-_-2022·2024-01-02 23:40

晨跑同沙公园

一路跑来，从人群稀疏，到逐渐络绎不绝，每当经过你身旁时，

心动欣悦·2024-01-02 22:58

设计图分割算法的总结

2简介图划分（GraphPartitioning）是图论中的一个重要问题，旨在将一个图分割成多个部分或子图，使得划分后的子图之间的连接尽可能稀疏，而划分内部的连接尽可能稠密，这样能够实现分布式的应用。

黄芍药·2024-01-02 18:20

深度生成模型之GAN优化目标设计与改进 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录深度生成模型之GAN优化目标设计与改进原始GAN优化目标的问题1.JS散度度量问题2.梯度问题优化目标的设计与改进1.最小二乘损失GAN2.Energy-basedGAN(EBGAN)3.WassersteinGAN4

slience_me·2024-01-02 17:28

2020-02-19

经过5天的学习，非常开心对整个知识有了较大的收获，从最初的线性回归，softmax与分类模型，多层感知机，到学习初步的卷积神经网络，leNet网络，为解决神经网络训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失爆炸，都进行了详细的代码实现

ninghc·2024-01-02 16:50

深度学习｜2.4 梯度下降

如上图，J(w,b)J(w,b)J(w,b)是由w和b两个参数共同控制的损失函数，损失是不好的东西，所以应该求取合适的w和b使得损失最小化。为了简单考虑，可以先忽略参数b。斜率可以理解成在朝着x正方向移动单位距离所形成的损失值的变化，如果损失值变大，那么x往负方向移动；如果斜率为负，损失值变小，说明可以继续往正方向移动，应该要加上一个正值。（负负得正）其中学习率用于控制变化的过程。学习率越小，参数

晓源Galois·2024-01-02 16:38

愿归来有期，你也仍是少年.

还未配好宝剑，出门已是江湖，愿你走出半生，归来仍是少年·───题记少年依靠在窗前，回味着昨夜的星辰，却不知道自己已行于千万星辰.昨夜的星辰稀疏，也不知道是谁又在思念谁了，清晨的青苔啊，也湿漉漉的，沾染了一夜的露水

Jia琪妹妹·2024-01-02 14:00

Hbase介绍以及Hive优势

一，Hbase介绍HBase是典型的NoSQL数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

毛毛虫同学·2024-01-02 14:38

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录深度生成模型之GAN基础生成对抗网络1.生成对抗网络如何生成数据2.生成对抗原理3.GAN的核心优化目标4.D的优化5.GAN的理想状态6.GAN的训练7.梯度不稳定与模式崩塌(collapsemode

slience_me·2024-01-02 13:56

相场模拟——枝晶生长（COMSOL模拟雪花形成）

造成以上条件的原因，可以是液相中负的温度梯度，也可以是负的浓度梯度。在这种模式下，晶体倾向于在其棱角处优先生长，从而形成突触状结构。这篇博文会介绍用相场模拟的方法，模拟雪花生长的过程。

csdnzzt·2024-01-02 12:23

读纳兰词《临江仙·寒柳》

皎洁的明月无私普照，无论柳树稀疏还是繁茂，都把自己的光芒给了它。特别是在这柳丝摇落的时候，我更免不了回忆起当年的那个女子。如今斯人已逝，即使梦里相见

妮妮悠然·2024-01-02 10:02

短暂的天睛

马路的主干道上，除了几辆稀稀疏疏来回奔跑的车子，辅道上很少看到骑车的行人，人行道上除了清扫工人在清扫街道，很难看到一个走路的行人。当我到达一个十字路口，在等红绿灯时，我看到天边有几个星辰在闪烁，也许

1如是我闻·2024-01-02 10:07

残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）

如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。

丁功春·2024-01-02 10:45

径向基函数（Radial Basis Function）插值

曲面重构当高维数据稀疏，需要预测一些数据，需要使用曲面重构的方法。曲面重构一般可以分为：插值重构曲面插值里我们一般使用径向基函数插值。

正仪·2024-01-02 09:58

第四章图像的局部特征笔记

第四章图像的局部特征摘要：角点检测（Harris角点检测、SIFT检测）、区域表示（梯度方向直方图、SIFT表示）图像特征分为：全局特征和局部特征。

seasonsyy·2024-01-02 08:26

塔塔：她是黄昏时分，穿着旗袍的人

墙上的斑点惨淡，稀疏光线里的暧昧却稠得化不开。也不知道过了多少年，也不知道这样坐了多久。但好像日光一直这样强烈。她不让眼目睁开，哪怕一个缺口，怕一睁眼多年的思念就倾泻而出。

遇见李菁·2024-01-02 08:40

LSTM算法

LSTM是对RNN循环神经网络的一种优化，能够有效的延缓梯度爆炸以及梯度消失的问题。

惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

我的风筝线有您牵着

街上人影稀疏，我是赶车行人眼里其中一个人影。只不过,他们总能等到回家的班车。而我，已经错过了末班车。口袋里温存着通讯工具，家里电话的那一头:直有您的等待。于是，我这一秒拨出，您下一秒就接通了。

我没带眼镜·2024-01-02 06:11

PyTorch的Tensor（张量）

data:被包装的Tensorgrad:data的梯度（梦回数一）grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad:指示是否需要梯度is_le

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:31

DDP分布式训练的官方demo及相关知识

torch.distributed.init_process_group()来初始化进程组,需要指定worker的通信机制,一般为nccl(NVIDIA推出)，1个进程对应1个gpu.nccl是nvidia的显卡通信方式，用于把模型参数、梯度传递到训练的每个节点上

Dreaming_of_you·2024-01-02 02:49

图像特征提取之Hog特征提取

HOG全称（histogramoforientedgradients）,方向梯度直方图，可以用来提取表示图像的特征，本质就是一行高维特征。

资料加载中·2024-01-02 00:08

3.稀疏数组

image.png2.分析问题使用二维数组来存的话，会有很多默认的0值，也就是没有意义的值，此时需要引入稀疏数组来解决。

hillock_wl·2024-01-02 00:30

多元线性回归

找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降

王金松·2024-01-01 21:15

用世俗眼光看“少林扫地僧”

这僧人年纪不少，稀稀疏疏的几根长须已然全白……”寥寥数语，少林扫地僧的形象就跃然纸上。在少室山举行的“武林重头戏”武林群雄大会中，“少林扫地

墙头竹笋·2024-01-01 21:07

村小教师成长计划听课感悟

今晚听了刘嘉硕老师给我们带来的《打造让学生着迷的数学课堂》受益不少，刘老师谈到，学生的学习要让他有自信，让他觉得能学好他才会去学，因此，刘老师给我们介绍了软件洋葱数学，洋葱数学App上的题目是按梯度走的

会泽165段秋宇·2024-01-01 20:26

YOLOv8改进添加动态稀疏注意力机制BiLevelRoutingAttention

一、BiLevelRoutingAttention论文论文地址：2303.08810.pdf(arxiv.org)二、BiLevelRoutingAttention的模型结构BiLevelRoutingAttention是一种基于注意力机制的双层路由模型。在传统的路由模型中，只有一层路由器来决定数据包的下一跳路径。而BiLevelRoutingAttention在这个基础上引入了第二层路由器，以更

学yolo的小白·2024-01-01 20:30

数据结构式新年贺词

有向图，无向图，有环图，无环图，完全图，稠密图，稀疏图，拓扑图祝您新年宏图大展。最长路，最短路，单源路径，所有节点对路径祝您新年路路通畅。

莫白媛·2024-01-01 17:41

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