梯度稀疏第37页

Logistic 回归算法

Logistic回归Logistic回归算法Logistic回归简述Sigmoid函数Logistic回归模型表达式求解参数$\theta$梯度上升优化算法Logistic回归简单实现使用sklearn

写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:42

基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用

它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点，旨在提高收敛速度和稳定性。下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的反向传播（BP）神经网络的详细推导过程。

轩Scott·2023-12-19 05:39

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+BiFormer（CVPR 2023最新提出），基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构，用动态、查询感知的方式实现计算的有效分配，嘎嘎提升目标检测效果！

AI棒棒牛·2023-12-19 04:20

大模型自定义算子优化方案学习笔记：CUDA算子定义、算子编译、正反向梯度实现

01算子优化的意义随着大模型应用的普及以及算力紧缺，下一步对于计算性能的追求一定是技术的核心方向。因为目前大模型的计算逻辑是由一个个独立的算子或者说OP正反向求导实现的，底层往往调用的是GPU提供的CUDA的驱动程序。如果不能对于整个计算过程学习并了解，对于性能优化领域无非是隔靴搔痒，今天也是抽一点时间读了下网上的一些文档和CUDA的文档，整理了学习材料。首先说下为什么要自定义算子，无非是两个原因

Garvin Li·2023-12-19 03:02

莫名的伤感

曾经一个人在陌生的城市打工，夜色来临，望着高楼里稀稀疏疏的光，我说有一盏属于我多好。如今我一个人待在老家的大房子里，一个人做饭，一个人吃饭，我说有一个说话的人多好。

单身不是错·2023-12-19 00:47

【代理模型】KrigingModel

代理模型有多项式响应曲面法，克里金法，梯度增强克里金法（GEK），支持向量机，空间映射，和人工神经网络。

喜欢写代码的小白·2023-12-18 21:00

深度学习-激活函数总结

常见的激活函数有以下几种：1、sigmoid函数sigmoid函数：将输入的值转换成0和1之间的值，并且具有良好的可视化性，但是在函数级别变化较大时，梯度会迅速逼近于0，使得训练速度大大降低。

Element_南笙·2023-12-18 20:52

HBase查询的一些限制与解决方案

ApacheHBase是一个开源的、非关系型、分布式数据库，它是Hadoop生态系统的一部分，用于存储和处理大量的稀疏数据。

KevinAha·2023-12-18 19:05

平凡的歡喜和悲傷

歡喜的事是～～終於落雨了，雖然不大，稀稀疏疏的，但從昨夜開始，就沒有停過，總算有點秋雨綿綿的樣子了。“最難風雨故人來”，

da58e61e9253·2023-12-18 19:51

《冲突与悬念》五：场景设置

无论是城市还是乡村，人口稀疏还是稠密，每个场景都各有潜力，不光是有潜力为人物制造冲突，而且有潜力在冲突本身当中发挥作用。试一试1.从你自己的生活状况开始写起。

老李飞小刀·2023-12-18 18:27

Pinocchio - 开源多刚体动力学 C++、Python库

一、库特征实现了以下算法递归牛顿-欧拉算法（RNEA，即逆动力学算法）复合刚体算法（CRBA，即广义惯性矩阵）惯性矩阵的稀疏乔尔斯基分解（用于受约束正向动力学解析）置放雅各比（即从配置速度

kuan_li_lyg·2023-12-18 17:40

ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid激活函数

ReLU在许多深度学习模型中被广泛使用，因为它在梯度下降中的计算上相对简单，且有效防止了梯度消失问题。Sigmoid函数将输入映射到（0，1）之间的范围，常用于二分类问题。

LeapMay·2023-12-18 17:36

看相系列之七十九：喜欢说谎和忠义者面相

4.牙齿疏漏：牙齿稀疏有点漏风的人讲话喜欢乱讲，纯粹只是为了好玩，讲的很有趣，惹的全场开

闻思修1965·2023-12-18 16:04

根据定义计算梯度

下面的代码会依次x的每个维度根据定义进行计算。ix：（0,0,0...）（0,0,0...1）....下面的代码写法可以兼容x为任意维数的情况。#参数df表示cost函数对df求导defeval_numerical_gradient_array(f,x,df,h=1e-5):"""Evaluateanumericgradientforafunctionthatacceptsanumpyarraya

抬头挺胸才算活着·2023-12-18 15:11

动手学习深度学习-现代循环神经网络

GRU被设计用来解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失问题。这两个“门”的主要功能是控制信息的流动，即决定在序列数据处理中保留多少旧信息（如

jieHeEternity·2023-12-18 14:08

0x31 质数

在整个自然数集合中，质数的数量不多，分布比较稀疏，对于一个足够大的整数N，不超过NNN的质数大约有N/lnNN/lnNN/lnN个，即lnNlnNlnN个数中大约有一个质数。

谷神星ceres·2023-12-18 14:34

人生忽如寄

人生忽如寄，寿无金石固三月份的北京，即使开春了也还是很冷，早晨的日光被削弱成白雾一样稀疏的颜色，熹微地照在人干燥的皮肤上，留下虚弱的暖意。刘伯骥是惯常喜爱春天的。

反杀闰土的猹猹·2023-12-18 14:01

pytorch深度学习入门（13）之-模型剪枝

剪枝技术主要有以下几种：重要性剪枝：这种方法首先确定模型中每个权重的重要性，例如可以使用梯度或激活值来判断。然后，删除重要性低的权重，并重新训练模型以调整剩余的权重。

码农呆呆·2023-12-18 14:30

Mini-Batch梯度下降

Mini-batch梯度下降是梯度下降法的一种改进版本，它通过每次迭代使用数据集的一个小批量（mini-batch）样本来更新模型参数，从而在训练过程中更加高效。

星宇星静·2023-12-18 12:21

【李宏毅深度强化学习笔记】2、Proximal Policy Optimization算法(PPO)

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法（本文）【李宏毅深度强化学习笔记

qqqeeevvv·2023-12-18 12:15

深度强化学习：（七）PPO

一、TRPOTRPO算法是Shulman博士为了解决普通的策略梯度算法无法保证性能单调非递减而提出来的方法。

Warship_·2023-12-18 12:44

【深度强化学习】TRPO、PPO

策略梯度的缺点步长难以确定，一旦步长选的不好，就导致恶性循环步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适\to策略变差\to采集的数据变差\to（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适

x66ccff·2023-12-18 12:13

神经网络中梯度消失以及梯度爆炸的原因已解决办法

深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸是两个常见的问题，它们都会导致网络训练过程中的梯度无法有效传播或者传播过于剧烈，从而影响网络的收敛性和性能。下面将详细介绍这两个问题以及解决方案。

澄绪猿·2023-12-18 12:42

寒意平淡了生活

从南到北寒意明显比初秋多了几分想必是跳过了季节的承转起和直接来到了暮秋时节想看看北京城的秋天想看看香山红叶想看看故宫的城里城外稀疏冷暖由于各种缘由只能将这个梦疙瘩留给二十岁以后的自己去完成到时一个人也好两个人同行也行去看看八达岭去看看三里屯去仔细看看北京的胡同巷子去转转北大清华去看看北京城苍穹里囤积的梦想再去走一遍北京城的地图安河桥北也好天宫院也行那里的每一个地名都像是埋藏已久的文物充满了底蕴和揉

思氏人·2023-12-18 11:32

有个地方叫月宫

从教学楼左侧，踏进那片荒山，茅草齐腰深，稀稀疏疏的几棵大树，也遮住了一片天，山里幽静，倒也符合“月宫”的冷！通

萝卜丁儿·2023-12-18 10:05

BP神经网络

它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:59

PyTorch自动梯度计算（注意点）

多次调用backward()会导致梯度的错误累积。如果要防止这个问题发生，我们需要在每次迭代的时候手动的把梯度置为零。Demo的例子imp

永远的HelloWorld·2023-12-18 08:25

实验记录：模型训练时loss为INF(无穷大)

2.数值不稳定性：在某些情况下，由于数值不稳定性，梯度下降算法可能会产生非常大的梯度，从而导致损失值变得非常大。3.学习率过高：如果学习率设置得过高，梯度更新可能会变得非常大

爱编程的小金毛球球·2023-12-18 08:50

【深入pytorch】transforms.functional 梯度流动问题

实验环境：torch.__version__Out[3]:'1.12.1+cu113'首先测试一下：importtorchfromtorchvision.transformsimportfunctionalasFfromtorch.autogradimportFunctionimg=torch.randn(1,3,224,224)startpoints=torch.FloatTensor([[0.

prinTao·2023-12-18 08:19

变分自编码器（VAE）初识

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），AE（Auto-Encoder）的架构可以如下所示;记XXX为整个数据集的集合，xix_{i}xi是数据集中的一个样本。自编码

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:38

Pytorch：模型的权值初始化与损失函数

目录前期回顾一、权值初始化1.1梯度消失与梯度爆炸1.2Xavier初始化1.3Kaiming初始化1.4十种权重初始化方法二、损失函数2.1损失函数初步介绍2.2交叉熵损失CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss2.3

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:37

权重衰减(Weight Decay)

一、权重衰减在深度学习中，模型的训练过程通常使用梯度下降法（或其变种）来最小化损失函数。梯度下降法的目标是找到损失函数的局部最小值，使得模型的预测能力最好。

奉系坤阀·2023-12-18 08:37

【机器学习】梯度下降法：从底层手写实现线性回归

【机器学习】Building-Linear-Regression-from-Scratch线性回归LinearRegression0.数据的导入与相关预处理0.工具函数1.批量梯度下降法BatchGradientDescent2

zhushatong·2023-12-18 08:22

MobileNet V2 图像分类

InvertedResiduals的解释2.3升维3.MobileNetV2网络搭建4.迁移学习分类CIFAR10数据集5.网络在CIFAR10上的表现1.MobileNetV1的不足residual残差模块的使用对网络的梯度更新很有帮助

听风吹等浪起·2023-12-18 07:53

2020-03-20

用那几根稀疏的胡子触碰着飘落的叶子，两个前爪不时的捋着嘴巴旁边的绒毛，玩味的打量着这个新奇的世界。它不是李斯眼中那个养尊处优的仓鼠，也不是是

闲谈道非·2023-12-18 07:12

为什么梯度是上升方向，梯度下降要取负？

方向导数简单说明方向导数，毕竟梯度与方向导数是有关系的。

明天,今天,此时·2023-12-18 07:05

DL Homework 11

由于好多同学问我要代码，但这两天光顾着考四六级了，所以只能今天熬夜先给赶出来，第一题先搁置，晚点补上，先写第二题习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果LSTM（长短期记忆）网络通过引入门控机制

熬夜患者·2023-12-18 07:28

GBDT算法原理以及实例理解

转载自：GBDT算法原理以及实例理解（含Python代码简单实现版）-CSDN博客一、算法简介：GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，在传统机器学习算法中

DJ.马·2023-12-18 06:10

xgboost机器学习算法通俗理解

本算法是GBDT的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree

DJ.马·2023-12-18 06:39

来来往往的人群

人群拥挤我会害怕没有人群我依然会害怕我害怕的不是人群而是这浓密和稀疏之间的安全感来来往往的人群都来不及看一眼又换了一大波陌生的面孔有匆忙赶路的行人有悠哉逛悠的路人他们都融入到人群中随着人群的消散而消散来来往往的人群春夏秋冬的四季一句话就相当于认识了离开后又是陌路人这就是人群的一员我们都是来来往往的人群中一名平凡的过客图片发自

Irisapple·2023-12-18 05:11

Mistral MOE架构全面解析

架构分析分词网络主干MixtralDecoderLayerAttentionMOEMLP下游任务因果推理文本分类Mistral架构全面解析前言Mixtral-8x7B大型语言模型(LLM)是一种预训练的生成式稀疏专家混合模型

江小皮不皮·2023-12-18 03:06

梯度下降实战（优化）

批量梯度下降(BGD)导入包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:17

BGD 实战

梯度下降方法2.1、三种梯度下降不同梯度下降分三类：批量梯度下降BGD（BatchGradientDescent）、小批量梯度下降MBGD（Mini-BatchGradientDescent）、随机梯度下降

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:16

机器学习--归一化处理

归一化归一化的目的归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度θ\thetaθ参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:40

深度学习基础篇之Batch_Size

整个数据集训练的话，损失肯定是最稳定的，但是数据太大时内存显存大小无法满足要求，计算得到的梯度差别较大，无法找到一个全局的学习率满足所有的梯度的变化3.如何选取batch_size？

qq_45692660·2023-12-18 00:59

深度学习基础篇之标准化与归一化

加快网络的收敛，避免出现梯度弥散2.归一化与标准化的区别？同：都是一种线性变化，都是按照比例在进行缩放与偏移不同：归一化是将数据归一化到[-1,1]或者[0,1]的分布，由变量的极值决定其缩放。