梯度稀疏第50页

第3章：搜索与图论【AcWing】

文章目录图的概念图的概念图的分类有向图和无向图连通性连通块重边和自环稠密图和稀疏图参考资料图的存储方式邻接表代码邻接矩阵DFS全排列问题题目描述思路回溯标记剪枝代码时间复杂度[N皇后问题](https:

Man9Oo·2023-11-16 08:16

【机器学习7】优化算法

Hinge损失在fy=1处不可导，因此不能用梯度下降法进行优化，而是用次梯度下降法Logistic损失函数该损失函数对所有的样本点都有所惩罚，因

猫头不能躺·2023-11-16 08:09

Tensorflow2.x 中的张量、变量

目录张量（tensor）基础知识创建不同轴数的张量张量转换为numpy数组张量的运算形状术语索引重构张量DTypes广播tf.convert_to_tensor不规则张量字符串张量稀疏张量变量（Variable

Marlowe.·2023-11-16 08:36

NovelD: A Simple yet Effective Exploration Criterion论文笔记

NovelD:一种简单而有效的探索准则1、Motivation针对稀疏奖励环境下的智能体探索问题，许多工作中采用各种内在奖励(IntrinsicReward)设计来指导困难探索环境中的探索，例如：ICM

Gabriel17·2023-11-16 06:31

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

基于STM32的LoRaWAN无线通信网络设计与实现

概述LoRaWAN的无线通信技术采用低功耗长距离传输，适用于远距离传输和稀疏网络覆盖。STM32是一款常用的微控制器系列，具有丰富的外设和低功耗特性，非常适合用于构建LoRaWAN网络。

嵌入式杂谈·2023-11-16 05:00

【深度学习实验】网络优化与正则化（五）：数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-16 04:48

Federated Social Recommendation with Graph Neural Network

jieHeEternity·2023-11-16 04:40

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小

托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

pytorch:张量概念与创建的api

张量（Tensor）标量：0维张量向量：1维张量矩阵：2维张量Variable数据类型(torch.autograd中数据类型，用来封装Tensor)：data:被封装的Tnsorgrad:data的梯度

Rui@·2023-11-15 21:25

pytorch基础：张量

优点：在PyTorch中支持GPU运算和自动求梯度等功能。Variable是torch.

BabiiElaine·2023-11-15 21:22

吴恩达机器学习--中文笔记--第五周

吴恩达机器学习第五个星期1.代价函数与反向传播1.1代价函数1.2反向传播算法1.3反向传播算法的直觉理解2.实战中的反向传播2.参数的展开和恢复2.2梯度检查2.3随机初始化2.4步骤小结参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-15 21:20

混合精度训练/torch.cuda.amp.GradScaler是用来干什么的，例子

具体来说，GradScaler可以将梯度缩放到较小的范围，以避免数值下溢或溢出的问题，同时保持足够的精度以避免模型的性能下降。

樱木之·2023-11-15 21:14

向量矩阵范数pytorch

pytorch矩阵按照某个维度求和（dim就是shape数组的下标）1.torch1.1Tensors一些常用函数一些安装问题cd进不去不去目录PyTorch里面_表示重写内容在默认情况下，PyTorch会累积梯度

Selvaggia·2023-11-15 20:54

JMSA（Jacobian Saliency Map Attack）算法源码解析

：https://github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch/tree/master解析FGSM、PGD等算法生成的对抗样本的扰动方向都是损失函数的梯度方向

Sankkl1·2023-11-15 18:45

决策树的Boosting策略是什么

在决策树的Boosting策略中，最常见的算法是梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，简称GBDT）。

温柔的行子·2023-11-15 17:19

Self-Attention真的是必要的吗？微软&中科大提出Sparse MLP，降低计算量的同时提升性能！...

具体来说，作者将以往工作中用于token混合的MLP模块替换为一个稀疏

我爱计算机视觉·2023-11-15 15:36

自注意力真的是Transformer的必杀技吗？MSRA否认三连！并反手给你扔来一个sMLPNet...

”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：happy|转载自：极市平台导读本文构建了一种Attention-free、基于MLP的sMLPNet，主要将MLP模块中的token-mixing替换为稀疏

Amusi（CVer）·2023-11-15 15:32

sMLP:稀疏全mlp进行高效语言建模

这是一篇2022由纽约州立大学布法罗分校和MetaAI发布的论文，它主要的观点如下：具有专家混合(MoEs)的稀疏激活mlp在保持计算常数的同时显着提高了模型容量和表达能力。

deephub·2023-11-15 15:25

Transformer（二）—— ResNet（残差网络）

Transformer（二）——ResNet（残差网络）一、背景1.1梯度消失/爆炸1.2网络退化(Degradation)二、思路2.1为什么需要更深的网络2.2理想中的深网络表现三、实践和实验效果3.1

深浅卡布星·2023-11-15 14:36

MXNet中图解稀疏矩阵(Sparse Matrix)的压缩与还原

1、概述对于稀疏矩阵的解释，就是当矩阵里面零元素远远多于非零元素，且非零元素没有规律，这样的矩阵就叫做稀疏矩阵，反过来就是稠密矩阵，其中非零元素的数量与所有元素的比值叫做稠密度，一般稠密度小于0.05的都叫做稀疏矩阵

寅恪光潜·2023-11-15 14:14

Java （day 3）方法、数组、面向对象和异常

2.2数组声明创建2.3三种初始化及内存分析和总结（1）java内存分析（2）三种初始化（3）数组的基本特点（4）数组边界（5）小结2.4数组使用2.5多维数组2.6Arrays类2.7冒泡排序2.8稀疏数组

小张努力向上up·2023-11-15 13:18

20. 深度学习 - 多层神经网络

茶桁·2023-11-15 08:56

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-15 06:09

【深度学习实验】网络优化与正则化（三）：随机梯度下降的改进——Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-15 06:34

基于支持向量机 (SVM) 和稀疏表示理论 (SRC) 的人脸识别比较

一背景1.1支持向量机简介支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是AT&TBell实验室的V.Vapnik等人提出的一种机器学习算法，是迄今为止最重要的机器学习理论和方法之一，也是应用最广泛、综合效果最好的模式分类技术之一。到目前为止，支持向量机已应用于孤立手写字符识别、网页或文本自动分类、说话人识别、人脸检测、性别分类、计算机入侵检测、基因分类、遥感图象分析、目标识别、函

西部小狼_·2023-11-15 01:36

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归（梯度下降法）《机器学习》西瓜书P69：3.3编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0a上的结果首先我们回归一下什么的是对率回归？

Yozu_Roo·2023-11-14 23:10

Tensorflow基础学习笔记

为了使损失函数得到最小值，我们有很多方法，诸如最小二乘法、梯度下降法等。步骤：选择模型确定数据模型：拟合数据的最优模型确定成本函数：比较

Super_CCo·2023-11-14 22:38

通过代码快速上手C语言数据结构-数组和广义表

5.1稀疏矩阵转置经典5.2稀疏矩阵列序递增转置#include#include//#include"array.h"#defineMAXSIZE1000/*非零元素的个数最多为1000*/#defineElementTypeint

神迹小卒·2023-11-14 20:09

【华为OD题库-017】矩阵稀疏扫描-Java

题目如果矩阵中的许多系数都为零，那么该矩阵就是稀疏的。对稀疏现象有兴趣是因为它的开发可以带来巨大的计算节省，并且在许多大的实践中都会出现矩阵稀疏的问题。

yangqin@1225·2023-11-14 18:57

【nlp】2.3 LSTM模型

Pytorch构建LSTM模型2.4LSTM优缺点1LSTM介绍LSTM（LongShort-TermMemory）也称长短时记忆结构，它是传统RNN的变体，与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象

lys_828·2023-11-14 18:26

【nlp】2.4 GRU模型

GRU模型2.4GRU优缺点¶3RNN及其变体1GRU介绍GRU（GatedRecurrentUnit）也称门控循环单元结构,它也是传统RNN的变体,同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联,缓解梯度消失或爆炸现象

lys_828·2023-11-14 18:17

竞赛选题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

laafeer·2023-11-14 17:24

Transformer模型详解

由于不管是Encoder还是Decoder，我们都使用了RNN系列模型，因此梯度问题还是无法避免。

lzk_nus·2023-11-14 16:51

人工智能基础_机器学习027_L2正则化_岭回归_非稀疏性_原理解读_公式推导---人工智能工作笔记0067

然后我们再来看一下岭回归,也就是第二范数对吧,他的公式,平方以后,加和然后开平方.L2的公式是可以看到L2公式,也是有个阿尔法,惩罚项对吧.可以看到因为L2带有平方,所以他的图形是个圆形我们可以把L2范数,进行画出来看看这里我们先看L2的公式,这里我们让这个公式写成1=阿尔法(x^2+y^2)然后我们让阿尔法=1然后我们可以看到这个时候1=x^2+y^2那么我们把函数写出来

脑瓜凉·2023-11-14 15:15

Python 零基础强化学习量化交易笔记（1）：梯度上升

什么是梯度上升？梯度上升是一种用于最大化给定奖励函数的算法。描述梯度上升的常用方法使用以下场景：假设您被蒙住眼睛并被放置在山上的某个地方。然后，你的任务是找到山的最高点。

NutHub·2023-11-14 14:56

深度搜索和广度搜索领接表实现_简单无向图(邻接表实现及深度优先和广度优先算法)...

YY硕·2023-11-14 14:51

人工智能基础_机器学习026_L1正则化_套索回归权重衰减梯度下降公式_原理解读---人工智能工作笔记0066

L1正则化对吧,然后我们看这里L1正则化的公式是第二个,然后第一个是原来的线性回归,然后最后一行紫色的,是J=J0+L1对吧,其实就是上面两个公式加起来然后我们再去看绿色的第一行,其实就是原来线性回归的梯度下降公式

脑瓜凉·2023-11-14 13:16

Kaggle-Tricks自用总结

基础特征：【kaggle】特征工程trick-CSDN博客训练策略梯度：gradient_clip_val-CSDN博客数据增强：CutMix&Mixup详解与代码实战_cutmix代码_华为云开发者联盟的博客

思考实践·2023-11-14 09:21

一文带你读懂非结构化稀疏模型压缩和推理优化技术

非结构化稀疏是一种常见的模型压缩策略。本文中，我们将分享一套基于飞桨（PaddlePaddle）的非结构化稀疏训练和推理的端到端系统，以及为保证训练精度与推理速度而做的优化策略。

飞桨PaddlePaddle·2023-11-14 08:57

【转载】Pytorch模型实现的四部曲

由于是二分类问题，仍然采用BCELoss函数；此处采用随机梯度下降。④周期性训练这一步和之前

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:43

残差连接的作用

残差连接（residualconnection）是深度神经网络中的一种常见技术，它的作用是解决梯度消失和梯度爆炸问题，同时也可以帮助模型更快地收敛。

Hailey的算法学习笔记·2023-11-14 04:00

图的表示与基础--Java

1.图的基础知识该图片来自于：https://b23.tv/KHCF2m62.稀疏图与稠密图G(V,E)：V顶点个数，E边的个数稀疏图：EadjListArray[];//数组链表：数组位置存储的是链表

Ray-国·2023-11-14 04:16

第一次当项目经理压力大_开发转行做项目经理，能扛过几年？

尽管如此，仍有很多开发为自己的前途感到担忧，几日时间，发丝又稀疏了不少。

weixin_39982933·2023-11-14 03:20

TPVFormer论文与模型代码注析

TPVformer使用多相机图像输入来生成周环境的占据栅格；并且网络训练只需要使用稀疏的激光点云进行监督训练。

NNNNNathan·2023-11-13 23:05

YOLOv8-Seg改进：多尺度空洞注意力（MSDA），增强局部、稀疏提取特征能力

MSDA能够模拟小范围内的局部和稀疏的图像块交互；如何在OLOv8-seg下使用：1）作为注意力机制放在各个网络位置；2）与C2f结合替代原始的C2fYOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn

会AI的学姐·2023-11-13 22:44

Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review

AdversarialTrainingMethodsforDeepLearning:ASystematicReview----《面向深度学习的对抗训练方法:系统回顾》摘要通过快速梯度符号法(FGSM

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:27

RT-DETR算法优化改进：一种新颖的动态稀疏注意力(BiLevelRoutingAttention) | CVPR2023

本文独家改进:提出了一种新颖的动态稀疏注意力(BiLevelRoutingAttention)，以实现更灵活的计算分配和内容感知，使其具备动态的查询感知稀疏性1）代替RepC3进行使用；2）BiLevelRoutingAttention

AI小怪兽·2023-11-13 19:13

GO数据结构(一)——稀疏数组

目录1.稀疏数组1.1实际问题（棋盘）1.1.1存盘1.1.2续盘1.稀疏数组稀疏数组（sparsearray）基本介绍：当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组

undertale flower·2023-11-13 19:55

梯度下降推导及案例

场景引入梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e.找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。

鲸可落·2023-11-13 18:06

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