梯度稀疏第53页

IBM Qiskit量子机器学习教程翻译：第四章训练参数化量子电路

训练参数化量子电路在本节中，我们将仔细研究如何使用基于梯度的方法训练基于电路的模型。我们将看看这些模型的限制，以及我们如何克服它们。

溴锑锑跃迁·2023-11-09 08:34

机器学习实验1：线性回归及岭回归

本次实验需要用到的数据集包括：ex1data1.txt-单变量的线性回归数据集ex1data2.txt-多变量的线性回归数据集评分标准如下：目录实验1：线性回归及岭回归介绍1单变量线性回归1.1绘制数据1.2梯度下降

满地都是六便士他却抬头看向了月亮·2023-11-08 23:59

机器学习笔记(3)

Adam算法Adam主要是用于梯度下降方面的优化,在不同的参数中给定不同的下降速率α主要应用在compile方面,加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值

半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

Day2-多变量线性回归理论+python实战

声明：仅为个人学习笔记，如有误及侵权请私信联系文章目录1、多功能1.1多变量声明及定义1.2简化2、多元梯度下降法3、多元梯度下降法演练1-特征缩放3.1归一化4、多元梯度下降法演练2-学习率4.1α选择技巧

SupAor·2023-11-08 19:27

第二章：多变量线性回归

多元梯度下降这是单变量和多变量的梯度算法对比图，其实从中可以看出来如果

PyBigStar·2023-11-08 19:56

1-线性回归之单变量线性回归基本原理的python实现

文章目录单变量线性回归基本原理的python实现1大环境准备2jupyter工作路径的更改3单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降

骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-11-08 19:54

单变量线性回归——梯度下降MATLAB实现

此处引入梯度下降算法

Phyllis_C·2023-11-08 19:23

人工智能一种现代的方法第四章非经典搜索上（局部搜索）

文章目录人工智能一种现代的方法第四章非经典搜索上前言4.1局部搜索4.1.1爬山法4.1.2爬山法变形4.1.3模拟退火搜索4.1.4局部束搜索4.1.5遗传算法4.2连续空间的局部搜索4.2.1梯度下降

一只大小菜·2023-11-08 19:19

【论文笔记】OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception

首先通过多帧激光雷达点叠加来初始化标签，并使用预训练基准方案建立的伪占用标签增强稀疏标注

byzy·2023-11-08 18:19

【论文笔记】UniPAD: A Universal Pre-training Paradigm for Autonomous Driving

掩膜自编码（MAE）则因为点云数据的稀疏性和不规则性而遇到挑战。本文提出一种新的3D

byzy·2023-11-08 18:32

【视觉slam14讲】公式推导

公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接:矩阵查表非线性最小二乘解析解数值解（迭代）一阶梯度法一阶梯度法缺点

我要算BA·2023-11-08 15:53

每天五分钟计算机视觉：卷积层比全连接层的优势是什么?

本文重点卷积神经网络中为什么要使用卷积，它和全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接。

幻风_huanfeng·2023-11-08 12:20

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

7. 数组 - 数组存储结构、矩阵压缩存储方式

文章目录7.数组-数组存储结构、矩阵压缩存储方式7.1数组存储结构基本概念7.2特殊矩阵概念7.2.1对称矩阵7.2.2上（下）三角矩阵7.2.3稀疏矩阵7.3稀疏矩阵压缩算法7.3.1三元组顺序表7.3.2

~QwQ~·2023-11-08 09:18

数组的存储结构、特殊矩阵和稀疏矩阵的压缩存储

数组的存储结构、特殊矩阵和稀疏矩阵的压缩存储1.数组的存储结构、特殊矩阵、稀疏矩阵的压缩存储1.1数组的存储结构1.1.1一维数组的存储结构关系式1.1.2多维数组的存储结构关系式1.2特殊矩阵的压缩存储

Uncertainty!!·2023-11-08 09:35

python运行时间过长怎么优化_Python性能优化的20条建议

在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。3.合理使用cop

weixin_39572764·2023-11-08 08:32

机器学习之回归模型

机器学习（二）之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1：模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型

VinMemory·2023-11-08 07:08

最速下降法

韩师兄_·2023-11-08 07:15

【机器学习】梯度下降预测波士顿房价

文章目录前言一、数据集介绍二、预测房价代码1.引入库2.数据3.梯度下降总结前言梯度下降算法学习。

木木牙·2023-11-08 06:38

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

AVS3：双向梯度修正BGC

双向梯度修正（Bi-directionalGradientCorrection，BGC）是利用双向参考块间的差值对预测值进行修正的技术。

Dillon2015·2023-11-08 03:26

matlab manopt学习心得

然后它定义了一个黎曼优化问题，其目标函数是二次型x’Ax的负函数，其梯度和Hessian矩阵是使用矩阵“A”计算的。然后，在使用信赖域算法解决优化问题之前，对梯度和Hessian一致性进行数值检查

生科转码ing·2023-11-08 03:03

数据结构与算法C语言版学习笔记（2）-线性表、顺序存储结构的线性表

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录数据结构部分的知识框架一、线性表的定义和特点1.定义2.特点二、线性表的实际案例引入1.案例一：多项式的加减乘除2.案例二：当多项式是稀疏多项式时

棉花糖永远滴神·2023-11-08 01:41

回归模型原理总结及代码实现

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。

金戈鐡馬·2023-11-08 01:46

5G NR QC-LDPC简介（一）

LDPC码即低密度奇偶校验码（LowDensityParityCheckCode，LDPC），它由RobertG.Gallager博士于1963年提出的一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码，不仅有逼近Shannon

daijingxin·2023-11-08 00:39

【神经网络】LSTM为什么能缓解梯度消失

1.LSTM的结构我们先来看一下LSTM的计算公式：1.遗忘门：2.输入门：3.细胞状态4.输出门2.LSTM的梯度路径根据LSTM的计算公式，可以得出LSTM的cellstate与、、都存在计算关系，

DonngZH·2023-11-07 21:42

LSTM缓解梯度消失的原因

\(c_{t}=c_{t-1}\otimes\sigma\left(W_{f}\cdot\left[H_{t-1},X_{t}\right]\right)\oplus\tanh\left(W_{c}\cdot\left[H_{t-1},X_{t}\right]\right)\otimes\sigma\left(W_{i}\cdot\left[H_{t-1},X_{t}\right]\right)\

weixin_30642029·2023-11-07 21:42

LSTM与梯度消失

在反向传播中，根据求导的链式法则，这种形式求得的梯度为一个矩阵W与激活函数导数的乘积。如果进行n次反向传播，梯度变化将会变为（W*f”）的n次方累乘。

杨晓茹·2023-11-07 21:12

LSTM缓解梯度消失问题

towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21为何LSTM缓解梯度消失问题为什么

ciki_tang·2023-11-07 21:41

模型训练----对输入变量原地操作（inplace operation）报错

意思是对输入x原地操作（inplaceoperation），一个变量在反向传播过程中被修改了，而不是按照预期的版本（version0）更新，导致梯度不正确。

理塘纯真丁一郎·2023-11-07 20:05

残差网络ResNet

在深层神经网络中，梯度消失和梯度爆炸问题可能会导致参数更新不稳定，使得网络无法充分学习。同时，深

赛博炼丹师·2023-11-07 16:00

极兔上市背后：快递巨头，掘金万亿海外热土

这意味着在资本眼里，极兔跟顺丰（1930亿港元）和菜鸟（最新估值1850亿元）站在同一梯度，跻身“千亿俱乐部”。纵观快递行业，今年的主题词显然是“资本

yidiancaijing·2023-11-07 12:13

leetcode 随笔15

is-graph-bipartite/)[面试题10.03.搜索旋转数组](https://leetcode-cn.com/problems/search-rotate-array-lcci/)[面试题10.05.稀疏数组搜索

周水清·2023-11-07 11:58

热重启的随机梯度下降

看了CSDN的一些博客感觉讲的都不是很清晰，这里简单分析一下：首先基于热重启的学习率衰减策略可以说是余弦退火衰减策略的进化。余弦退火学习率衰减策略在整个训练过程持续衰减直到学习率为0，那么当损失函数的值陷入局部最优值的时候，越来越小的学习率显然难以跳出局部最优值。而热重启很好地解决了这个问题，先摆上公式和图像：首先利用大白话讲一下为什么叫“热重启”，“重启”指的是每间隔TiT_iTi次迭代学习率重

Legolas~·2023-11-07 10:47

【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火（cyclic cosine annealing learning rate schedule）

1.概述在论文《SGDR:StochasticGradientDescentwithWarmRestarts》中主要介绍了带重启的随机梯度下降算法（SGDR），其中就引入了余弦退火的学习率下降方式。

姚路遥遥·2023-11-07 10:44

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent

七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

Pytorch 里面torch.no_grad 和model.eval(), model.train() 的作用

torch.no_grad:影响模型的自微分器，使得其停止工作；这样的话，数据计算的数据就会变快，内存占用也会变小，因为没有了反向梯度计算，当然，我哦们也无法做反向传播。

张哥coder·2023-11-07 06:32

PyTorch 入坑九：权重初始化

这里写目录标题Pytorch提供的十种权值初始化方法为什么要进行权重初始化设计：从梯度消失与爆炸说起常用的几种权重初始化方法不考虑激活函数饱和型激活函数xavier_uniform方法非饱和型激活函数KaimingPytorch

龙俊杰的读书笔记·2023-11-07 05:46

self.register_buffer方法使用解析(pytorch)

torch.randn((5,3)))第一个参数position_emb传入一个字符串，表示这组参数的名字，第二个就是tensor形式的参数torch.randn((5,3),并一次初始化后保存于模型，不会有梯度传播给它

tangjunjun-owen·2023-11-06 22:06

【数据结构与算法】尚硅谷韩顺平老师+含java代码(更新中)

数据结构与算法程序=数据结构+算法数据结构：树、链表、图等线性结构数组、队列、链表和栈非线性结构二维数组，多维数组，广义表，树结构，图结构稀疏数组稀疏数组的好处时压缩数组在这里插入图片描述二维数组转稀疏数组的思路遍历原始的二维数组

花开富贵姨·2023-11-06 21:16

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法

想做后端的前端·2023-11-06 21:06

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

一、代价函数逻辑回归的代价函数是用来度量模型预测与实际结果之间的差异的。与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。为了理解逻辑回归的代价函数，首先要明白逻辑回归的假设函数：ℎ()=1/(1+^(-^))这个函数将输入映射到0到1之间的概率值，表示属于正类别的概率。代价函数的定义如下：()=−1/∑[⁽ⁱ⁾log(ℎ(⁽ⁱ⁾))+(1−⁽ⁱ⁾)log(1−ℎ(⁽ⁱ⁾))]其

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

计算机视觉基础--边缘检测

1.边缘提取复习-梯度梯度：梯度本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）边缘提取：什么是边缘？

eating_Y·2023-11-06 20:12

银装素裹

冬天里的所有，最引人注目的还是那洁白无暇的雪花，早晨，天空下起了雪，雪花先是稀疏的，后来变成了一片片、一簇簇，鹅毛般的大雪纷纷扬扬地飘飞着，它像玉一样润，像雾一样轻无拘无束地飘荡着世界在不知不觉中暗了下来但仍然下着

LS洛桑·2023-11-06 19:48

无题

路过附近的那个菜场，那时街道上已经人影稀疏，只有地上还稀稀拉拉留下菜农们留下的破烂的菜叶和坏了的水果之类。

西城不是城·2023-11-06 18:34

pytorch面试总结

然后将模型浅拷贝到其它的从GPU上；（2）将总的batch数据等分到不同的GPU上（坑：需要先将数据加载到主GPU上）；（3）每个GPU根据自己分配到的数据进行forward计算得到loss，并通过backward得到权重梯度

我的技术学习小站·2023-11-06 17:29

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数

AI_Engine·2023-11-06 15:31

一起来学PyTorch——Autograd反向传播

在计算机视觉的深度学习中，Tensor数据可以完成前向传播，想要完成整套的神经网络的训练，还需要反向传播和梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd。

AI葱花868·2023-11-06 15:09

【深度学习】pytorch——Autograd

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~深度学习专栏链接：http://t.csdnimg.cn/dscW7pytorch——AutogradAutograd简介requires_grad计算图没有梯度追踪的张量

今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:38

设计法则分享

二八法则：帕累托法则（英语：Paretoprinciple），(也被称为80/20法则,是重要的少数的法则，也是因素稀疏的原则)指出，对于许多事件的影响大约80％来自的原因20％。

DQLee·2023-11-06 14:53

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