梯度稀疏

Torch-张量

参考链接data:被包装的Tensorgrad_fn:创建Tensor所使用的Function，是自动求导的关键，因为根据所记录的函数才能计算出导数requires_grad:指示是否需要梯度，并不是所有
6小贱·2023-11-13 16:22

18. 机器学习——集成学习

机器学习面试题汇总与解析——集成学习本章讲解知识点什么是集成学习AdaBoost梯度提升树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)随机森林(RandomForest，简称RF
qq_32468785·2023-11-13 14:28

完全小白的pycharm深度学习调试+for循环断点条件设置

pycharm深度学习调试+for循环断点条件设置写在最前面基础方法pycharm断点调试控制台输入代码中循环的debug方法pycharm中图标的介绍常见的BugDebug经验1.检查激活函数的输入值2.检查梯度
是Yu欸·2023-11-13 14:21

学习日记-spmv（6）

SPMV稀疏矩阵向量乘笔记（6）spmv之oski优化首先了解一下csr的spmv代码实现，其中val为非零值，ind为列索引，ptr为行指针。l是列值的一个索引，真正的列值是。
荼图·2023-11-13 13:57

学习日记-spmv（1）

SPMV稀疏矩阵向量乘笔记（1）存储格式COO格式三元组来表示，分别是（行号，列号，数值）。CSR格式三类数据来表达：行偏移，数值所属列号，数值。
荼图·2023-11-13 13:26

学习日记-spmv（3）

SPMV稀疏矩阵向量乘笔记（3）SpeculativeSegmentedSumforSparseMatrix-VectorMultiplicationonHeterogeneousProcessors浅读
荼图·2023-11-13 13:26

学习日记-spmv（5）

SPMV稀疏矩阵向量乘笔记（5）SparseMatrix-VectorMultiplicationonGPGPUs浅读1.介绍简述了一下spmv的由来以及重要性和spmv的历史解决办法，例如非零填充等。
荼图·2023-11-13 13:26

学习日记-spmv（2）

SPMV稀疏矩阵向量乘笔记（2）SpeculativeSegmentedSumforSparseMatrix-VectorMultiplicationonHeterogeneousProcessors浅读
荼图·2023-11-13 13:56

链式前向星模板

建稠密图可以用邻接矩阵，但稀疏图再用邻接矩阵就很浪费空间了，有可能会爆空间复杂度。
clmm_·2023-11-13 05:59

初识机器学习——感知机（Perceptron）+ Python代码实现鸢尾花分类

文章目录1、感知机学习模型1.1感知机定义2、感知机学习策略2.1线性可分数据集2.2感知机学习策略3、感知机学习算法3.1求解梯度3.2更新参数www、bbb4、利用感知机进行鸢尾花分类（Python
数据的旅途·2023-11-13 04:48

NLP-词向量-发展：词袋模型【onehot、tf-idf】 -＞ 主题模型【LSA、LDA】 -＞ 词向量静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】 -＞ 词向量动态表征【Bert】

缺点是：维度非常高，编码过于稀疏，易出现维数灾难问题；不能体现
u013250861·2023-11-13 03:21

22[NLP训练营]Word2Vec

GlobalGenerationvsLocalGenerationIntuitionofWord2Vec参数θ目标函数的形式AnotherFormulationNegativeSamplingSG的负采样负采样的梯度下降
oldmao_2000·2023-11-13 03:49

ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）的优缺点进行对比

数据稀疏。每个词的编码中只有一个1，其余全为0，浪费了
chunmiao3032·2023-11-13 03:46

Transformer和ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）之间的关系

下面简要概述了Transformer和ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）之间的关系：独热编码（One-hotEncoding）是一种最基本的词表示方法，将词表示为高维稀疏向量
chunmiao3032·2023-11-13 03:46

稀疏数组的保存优化（java版本）

什么是稀疏矩阵？矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。
香蕉大帝奥德彪·2023-11-13 02:36

【读书笔记-＞推荐系统】02-01 协同过滤

协同过滤思维导图纲要这章主要介绍的是机器学习推荐系统的模型，例如协同过滤（CollaborativeFiltering,CF)、逻辑回归(LogisticRegression,LR),进化到因子分解机（FactorizationMachine,FM)、梯度提升树
小明2766·2023-11-13 01:44

联邦学习的梯度重构

联邦学习中的梯度出现挑战：暴露原始训练数据的某些属性利用生成对抗网络生成与私有训练图像类似的图片尽管许多研究已经证实从梯度中重构原始数据的可能性，这些研究通常基于一个前提假设，即用户上传的梯度是全梯度。
白兔1205·2023-11-12 23:48

软件设计师——【笔记】7数据结构与算法基础

不用记以上公式，其实就是a+数组元素所在单元格序号x字节数如上题,在5行5列数组中(各元素占2字节)，a[2][3]即a+13x2；偏移量13为从0到a[2][3]的数组元素2、稀疏矩阵数据中大部分数据为
heart000_1·2023-11-12 22:32

【软考】软件设计师：第四章：数据结构&算法分析与设计考点总结（完整篇）

文章目录1.数据结构的定义（了解就好）2.数组3.稀疏矩阵4.线性表4.1顺序表与链表4.2顺序存储与链式存储4.3栈与队列4.4线性表的推广——广义表5.树与二叉树5.1基本概念5.2二叉树的重要性质
JosieBook·2023-11-12 22:57

数据结构与算法基础(软件设计师备考笔记)

目录第六章.数据结构与算法基础(重点)第一节.数组及稀疏矩阵第二节.数据结构的定义及线性表的概念第三节.顺序存储与链式存储的比较第四节.线性表——队列与栈第五节.广义表第六节.非线性结构——树与二叉树(
路过的陈哥·2023-11-12 22:54

自然语言处理——N-gram模型

NLP相关知识理解整理文章目录一、N-gram模型简介二、N-gram模型的问题与思考1.数据稀疏2.思考总结一、N-gram模型简介N-gram模型属于概率语言模型，其要解决的问题其实很简单，那就是从是否符合自然语言的角度评估一个句子的质量
Vii ging·2023-11-12 21:28

python牛顿迭代公式_python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例

Rosenbrock函数的定义如下：其函数图像如下：我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。
weixin_39989384·2023-11-12 21:29

4. 深度学习——优化函数

详细讲解优化函数优化函数总结梯度下降算法的batchsize总结本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。
qq_32468785·2023-11-12 18:56

CS224W6.2——深度学习基础

从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。文章目录1.大纲2.优化问题2.1举例损失函数3.如何优化目标函数？
阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

一.大数据分析与处理概论

人机交互的互联式计算系统（人生产资源，消耗资源，成为资源)1.政界定义推动信息计算能力实现:按需供给信息技术和数据资源充分利用2.学界定义基于互联网的相关的服务增加使用和交互的模式虚拟化的资源服务3.大数据具体特征稠密与稀疏共存
唐-import-某人·2023-11-12 16:57

前深度学习经典模型-FM

它主要是为了引入特征交互，再它之前是poly2，但是Poly2的特征交互太暴力了，要学习更新的参数太多，再推荐领域特征都比较稀疏，是不好更新的，而且计算复杂度太高了。
futurewq·2023-11-12 16:26

DeepRS(001)--FM模型理论与实践

在大多数业务场景下，类别特征做完OneHot后会变得相当稀疏，尤其是在进行特征交叉后，特征空间变得很大。而FM可用于解决
召唤师的峡谷·2023-11-12 16:46

10、CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE

简介论文：https://arxiv.org/pdf/2207.12598.pdf分类器指导将扩散模型的得分估计与图像分类器的梯度相结合，因此需要训练与扩散模型分开的图像分类器。
C--G·2023-11-12 14:52

Hugging Face高效训练技术一：单 GPU 高效训练

文章目录一、模型训练1.1准备测试数据1.2加载模型1.3默认配置训练的显存占用1.4Model’sOperations1.5Model’sMemory二、梯度累积（GradientAccumulation
神洛华·2023-11-12 13:46

天池_龙珠_机器学习训练营 学习笔记3

一、LightGBM介绍LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用
大摆鹅_Big Data·2023-11-12 09:06

人工智能基础_机器学习024_梯度下降进阶_L1正则可视化图形---人工智能工作笔记0064

然后我们就来用代码实现一下L1正则的可视化,我们来看看首先导入importnumpyasnp数学计算importmatplotlib.pyplotasplt画图用的然后我们把L1正则的公式写出来可以看到L1的正则其实就是w1和w2的绝对值相加对吧然后这里我们写一个公式:f(x,y)=|x|+|y|#令f(x,y)=0我们来绘制图形，在平面中我们使得0=/x/+/y/#我们假设x,y都是大于零#那么
脑瓜凉·2023-11-12 09:28

85、Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation

实现了文本指导2D扩散模型生成3D场景，但是其有以下两个缺点：对NeRF的优化极其缓慢;对NeRF的图像空间监督分辨率低，导致3D模型质量低，处理时间长论文为此提出两阶段优化框架使用低分辨率扩散先验和稀疏三维哈希网格结构来获得一个粗糙模型使用粗表示作为初始化
C--G·2023-11-12 09:39

OpenCV入门10:边缘检测

Canny边缘检测算法包括以下步骤：灰度化、高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非最大抑制、双阈值处理和边缘连接。在Op
CV码·2023-11-12 09:22

目标检测最新创新点： EMS-YOLO：首个用于目标检测的直接训练脉冲神经网络

EMS-YOLO：第一个用于目标检测的深度直接训练脉冲神经网络，首次使用代理梯度训练深度SNN进行检测，并设计全脉冲残差块EMS-ResNet，代码刚刚开源！
xuxu1116·2023-11-12 05:37

LoRAShear:微软在LLM修剪和知识恢复方面的最新研究

可以通过依赖图分析和稀疏度优化应用于各种llm。LoRAPrune将LoRA与迭代结构化修剪相结合，实现参数高效微调。在LLAMAv1上的实现即使进行了大量
deephub·2023-11-12 03:14

论文笔记：AttnMove: History Enhanced Trajectory Recovery via AttentionalNetwork

AAAI20211intro1.1背景将用户稀疏的轨迹数据恢复至细粒度的轨迹数据是十分重要的恢复稀疏轨迹数据至细粒度轨迹数据是非常困难的已观察到的用户位置数据十分稀疏，使得未观察到的用户位置存在较多的不确定性真实数据中存在大量噪声
UQI-LIUWJ·2023-11-12 01:14

acwing算法基础之搜索与图论--最短路问题

适合于稀疏图。它是基于贪心实现的
YMWM_·2023-11-12 01:31

图论--Kruskal算法求最小生成树 稀疏图

给定一个n个点m条边的无向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。求最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出impossible。给定一张边带权的无向图G=(V,E)，其中V表示图中点的集合，E表示图中边的集合，n=|V|，m=|E|。由V中的全部n个顶点和E中n−1条边构成的无向连通子图被称为G的一棵生成树，其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图G的最小生成树。输入格式第一行包
wow_awsl_qwq·2023-11-11 23:57

acwing算法基础之搜索与图论--最小生成树问题

时间复杂度为O(mlogn)，适用于稀疏图。2kruskal算法。时间复杂度为O(mlogm)，适用于稀疏图。从coding实现来说，对于稠密图，使用朴素版的pri
YMWM_·2023-11-11 23:50

acwing算法基础之搜索与图论--kruskal算法

kruskal算法的时间复杂度为O(mlogm)，它用来解决稀疏图的最小生成树问题。2模板intn,m;//n是点数，m是边数intp[N];//并查集的父
YMWM_·2023-11-11 23:16

跟李沐老师动手学习AI学习笔记：第二章——预备知识

2.1数据操作1、二维数组是一维数组的叠加，三维数组是二维数组的叠加，四位数组是三维数组的叠加……2、一些元素的操作2.2数据预处理2.3线性代数2.3.1现代基础知识2.4微积分/矩阵计算1、亚导数2、梯度
AndrewPerfect·2023-11-11 23:31

网格形变算法（Gradient-Based Deformation）

http://www.cnblogs.com/shushen/p/4932089.html将三角网格上的顶点坐标（x，y，z）看作3个独立的标量场，那么网格上每个三角片都存在3个独立的梯度场。
zdy0_2004·2023-11-11 19:03

UWB信号对服务器有没有干扰,uwb定位技术原理及应用分析

UWB信号在时间轴上是稀疏分布的，其功率谱密
孙将帼·2023-11-11 18:54

【机器学习基础】(二)：理解线性回归与梯度下降并做简单预测

预测从瞎猜开始按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！我拿起两根木棒在白
风度78·2023-11-11 17:49

机器学习算法学习笔记：线性回归

文章目录一、理论篇1、回归分析2、一元线性回归3、代价函数4、梯度下降法4、多元线性回归6、标准方程法7、多项式回归8、特征缩放9、BGD、SGD和MBGD的比较10、正则化回归10.1岭回归10.2LASSO
Jason Hwang·2023-11-11 17:48

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式
weixin_30279671·2023-11-11 17:39

Python强化学习实战及其AI原理详解

文章目录1.引言2.时间旅行和平行宇宙3.强化学习4.策略梯度算法5.代码案例6.推荐阅读与粉丝福利1.引言  时间循环是一类热门的影视题材，其设定常常如下：主人公可以主动或被动的回到过去。
爱编程的喵喵·2023-11-11 15:10

2021斯坦福CS224N课程笔记~3

3.神经网络学习：手工计算梯度Lecture3:Neuralnetlearning:Gradientsbyhand(matrixcalculus)andalgorithmically(thebackpropagationalgorithm
mwcxz·2023-11-11 14:16

机器学习算法——线性回归与非线性回归

目录1.梯度下降法1.1一元线性回归1.2多元线性回归1.3标准方程法1.4梯度下降法与标准方程法的优缺点2.相关系数与决定系数1.梯度下降法1.1一元线性回归定义一元线性方程y=ωx+by=\omegax
哈密瓜Q·2023-11-11 13:36

梯度@等值线@梯度运算法则

文章目录梯度点处梯度函数梯度梯度和方向导数的关系等值线等值线法线和梯度三元函数梯度点处梯度函数梯度梯度长度等值面梯度运算法则梯度梯度是一个与方向导数相关的概念,梯度本质上是向量,是由各个自变量的偏导数定义的向量
xuchaoxin1375·2023-11-11 12:00
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