梯度稀疏第9页

因果推断推荐系统工具箱 - CFF（一）

BeijingKeyLaboratoryofBigDataManagementandAnalysisMethods-AntGroup】CounterfactualReview-basedRecommendation核心要点文章旨在解决现有基于评论的推荐系统中存在的评论稀疏和不平衡的问题

processor4d·2024-02-07 11:28

智慧海洋建设-Task3 特征工程

离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果

1598903c9dd7·2024-02-07 10:58

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

在深度学习中，自动微分对于有效地计算和更新模型参数至关重要，特别是在反向传播算法中用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。

科学禅道·2024-02-07 10:05

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

这个模块提供了多种常用的优化器（Optimizer），如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。

科学禅道·2024-02-07 10:05

Mysql-数据库压力测试

njnu@liyong·2024-02-07 08:10

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

目录一、卷积神经网络1.特征2.结构二、循环神经网络1.网络结构2.应对梯度消失问题三、CN

半亩花海·2024-02-07 07:18

此时此刻。

和我同一面有一颗很高的木兰，也稀疏的

奇休·2024-02-07 06:47

【转载】详解残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过

yepeng2007fei·2024-02-07 05:15

阅:《毕淑敏散文》之《没有一棵小草自惭形秽》

我混在人群中直着脖子虔诚地仰望着古树顶端稀疏的绿叶，一边想，人和树相比是多么的渺小啊。人生出来，肯定是比一粒树种要大很多倍，但人没法长得如树般伟岸。

小双写作坊·2024-02-07 04:11

朝花惜时—忆外婆

外婆她在我的记忆里瘦瘦的身躯总是佝偻着，两只眼睛经常眯成一条线看着我笑，嘴巴一咧只剩几颗稀稀疏疏的牙齿，却像个弥勒佛一样，总是对我招招手“娜啊，你快过来看看我给你留的什么好吃的”，外婆女儿有很多，姨们经常给她买这买那

YoYo_53d1·2024-02-07 03:12

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

【数字图像处理】2021期末复习考试重点大纲

4、对于一张灰度图像，其梯度是如何定义的？图像梯度的物理意义是什么？3.

Rose J·2024-02-07 00:50

读书进行时||猜猜它是谁？（续）

这种气候冬夏气温对比强烈，夏季南北温差小，冬季温度梯度大，纬度越高，表

韶华不负韶华·2024-02-06 22:10

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

GradNorm理解

主要参考这一篇，GradNorm：GradientNormalizationforAdaptiveLossBalancinginDeepMultitaskNetworks，梯度归一化_gradnorm-CSDN

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

今日立冬

鼻尖还眷念着春雨后嫩草的清香耳畔仿佛还能听到夏日的蝉鸣眼前依稀还看见稀疏的秋叶飞舞窗外下着淅淅沥沥的小雨伴着一丝的凉意，迎来了今年的冬季首个节气——冬至。

LuckyJimmy·2024-02-06 19:45

信号（图像）的稀疏重构

引言：无论人类的知识有多么浩繁，也无论人类的科技有多么发达，一本新华字典或牛津字典足以表达人类从古至今乃至未来的所有知识，那些知识只不过是字典中字的排列组合罢了！直到这里，我相信相当一部分读者或许在心中已经明白了字典学习的第一个好处（1）它实质上是对于庞大数据集的一种降维表示，或者说是信息的压缩（2）正如同字是句子最质朴的特征一样，字典学习总是尝试学习蕴藏在样本背后最质朴的特征。当然，字典学习相比

cnjs1994·2024-02-06 17:52

对话系统介绍和基础神经网络模型(二)

接上一篇对话系统介绍和基础神经网络模型（一）2.2.2、长短期记忆网络（LSTM）LSTM（如图2-3）通过引入门机制来解决梯度消失问题，输入门、遗忘门、输出门被用来决定从当前输入和过去的记忆中应该保留多少信息

浅白Coder·2024-02-06 17:24

楔子

当洋溢着青春气息的人们进入社会的大染缸中，往往开始不由的去怀念那些美好的校园时光与朝阳的青葱岁月，他们说起来可能自己都不曾相信，在现在以及未来的很长的一段时间里，那些在当时觉得稀疏平常与普通正常的日常生活

94Dboy·2024-02-06 16:38

一小段即兴创作

在深夜的西安，车辆已经稀稀疏疏，留下的只是一群疲于奔命的孩子南城墙有着破破烂烂的乞丐1元2元的施舍都是他们对生活的无奈每日每夜抱怨生活早已失去了热爱就连看门狗也要将你拒之门外酒后的烂醉总是短暂的愉快酒醒后忙碌的工作向你急促走来就算平白度日

莫看了没得名字·2024-02-06 15:57

基于YoloV5的智能零售柜商品识别

图片数据集为稀疏商品图片，格式为jpg，标注文件符合VOC数据集类型，文件格式为xml。数据集分为训练集，验证集，测试集，数据集分割首先从数据集

乔不思-·2024-02-06 11:20

LightGBM特征重要性和可视化

LightGBM是微软开发的一种高效的梯度提升框架，由于其处理各种机器学习任务的速度和准确性而广受欢迎。LightGBM以其卓越的速度和内存效率，在众多领域中找到了实际应用。

python收藏家·2024-02-06 11:19

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

咆哮的BitMaps

它在处理稀疏数据集合时表现出色，并且能够显著减

@lihewei·2024-02-06 07:31

阅读笔记——《RapidFuzz: Accelerating fuzzing via Generative Adversarial Networks》

恣睢s·2024-02-06 06:52

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

汀、人工智能·2024-02-06 06:51

「深度学习」门控循环单元GRU

一、梯度消失问题梯度消失：基础的RNN模型不善于处理长期依赖关系，有很多局部影响，很难调整自己前面的计算。y^{}仅仅受自己附近的值影响。

Sternstunden·2024-02-06 06:41

机器学习速成课程学习笔记17：稀疏性正则化

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/l1-regularizationL₁正则化减少所有权重的绝对值-证明对宽度模型非常有效TIM截图20180401125731.jpg

HBU_DAVID·2024-02-06 04:15

Xgboost

算法释义Xgboost是一种带有正则化项，并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。

大雄的学习人生·2024-02-06 03:05

微型小说||庆生

一个眼睛浑浊无神，胡子拉碴的老人露出稀疏的几颗牙齿，对着空气自言自语道：“他们说要给我过生。”老人有些骄傲地笑了起来，带着些炫耀，好叫人知道他没被忘记。可是，这屋里，已经

斜杠青年写小说·2024-02-06 03:48

从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现梯度下降法！

机器学习课程也上了一段时间了，今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法：单变量梯度下降（GradientDescent）！我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。

登龙zZ·2024-02-06 02:04

[资治通鉴365]5.1桓温谈荆州肥牛谢安爱优游东山

如今已是一片荒烟野草，人户稀疏，白骨成堆。他很不平静，叹息道：“神州陆沉，百年丘墟，王夷甫诸人不得辞其责！”

明月无疆·2024-02-06 02:31

母亲

突然想起一二年母亲伺候我三十天离开的那个午后，雷阵雨过后的正午，空气明朗，寂寥万分，屋檐的雨滴滴答滴答的落在低洼处，我站在窗户边，看着母亲从单元门走到小区的大门口，她穿着灰色的薄衫，扎着稀疏的马尾，略有点驼背

四月爱晴天·2024-02-06 01:11

岁月如诗

图片发自App曩昔，菊香满园，秋意正浓；今朝，寒露凝重，冬雨稀疏。今夕何夕，晚枫离离，夜风急；银杏摇曳叶满地，等来年，春风起。寒冬至，暖春亦不远矣。图片发自App

蚩梦儿·2024-02-06 01:43

被偷走的五年

每天上的课稀稀疏疏，我不知道在空余时间怎么去合理打发它们。床上借了一摞又一摞的书，分成两摞，一摞看过，一摞是没有看过的，好像需要通过这种方式表示我在努力，没有懈怠。

宇宙_三万·2024-02-06 01:00

动手学深度学习-13 循环神经网络进阶

循环神经网络进阶GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系•重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；•更新⻔有助于捕捉时间序列

Xavier学长·2024-02-06 00:52

深度学习之循环神经网络进阶

但是独热向量维度太高，而且过于稀疏，所以一般来说我们都要先经过嵌入层将其转化为一个低维稠密的向量，然后经过循环神经网络，RNN一层，隐层的输出不一定与

丘小羽·2024-02-06 00:47

GBDT，XGBOOST

1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。

Liam_ml·2024-02-05 23:02

【转】梯度算法收藏

链接地址：https://blog.csdn.net/u013282174/article/details/79714588

mrcricket·2024-02-05 22:28

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：https://www.captainbed.cn/zChatGPT体验地址文章目录前言引言内存计算体系结构深度神经网络（DNN）随机梯度的优化算法二值化神经网络

雪碧有白泡泡·2024-02-05 19:02

一次散步

50左右，我迈出了学校的大门，走上回家的道路，今天父母不在家，所以我要走着回家，除了校门之后，我便往右转，右边正在建设小区的，我走在校外的步行道上，与小区隔着一道绿色的铁皮，铁皮外是一片沙土地，上面长着稀疏的植物

落月残阳·2024-02-05 18:45

《我在春天等你》

图片发自App春风又绿江南岸又到春风又绿江南岸的时节，稀稀疏疏的细雨荡涤着街巷胡同，在街角里巷漫步，偶然的不经意间，抬头就看见探出墙头报春的朵朵桃花妖娆地盛开着，争相斗艳，喜气逼人。

风滑过一切·2024-02-05 17:51

Momentum and NAG

我们知道，一般的梯度下降，是没有这一项的，有了这一项之后，的更新和前一次更新的路径有关，使得每一次更新的方向不会出现剧烈变化，所以这种方法在函数分布呈梭子状的时候非常有效。

馒头and花卷·2024-02-05 16:31

从0开始用 PyTorch 构建完整的 NeRF

而NeRF论文中是这样解释NeRF算法流程的：“我们提出了一个当前最优的方法，应用于复杂场景下合成新视图的任务，具体的实现原理是使用一个稀疏的输入视图集合，然后不

深蓝学院·2024-02-05 16:12

周记：2019第26周(6.24-6.30）

记录一下各种降低模型错误率的方法，包括添加正则化项，数据集扩增，多任务学习，earlystoping，dropout，稀疏表示。理论

孙文辉已被占用·2024-02-05 15:48

ncc匹配（二，补足旋转）

我们可以算旋转的ncc，基于下面的方法，即就是hog，即梯度角度直方图，我利用下面hog数据，带入ncc公式，搞定：左边是学习到的hog，右

工业机器视觉设计和实现·2024-02-05 14:37

走，我们旅游去——冲绳游记

在明澄的天空中，微微地漂浮着高高的稀疏的云朵。像春天最后的雪那样发乳白色，像卸下的风帆那样扁平细长。图片发自App，日本的调子就是这样的吧？

薛睿晗·2024-02-05 14:11

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。常见的代价模型是均方误差（MeanSquaredError，MSE），它衡量了模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。上一章曾经简单得用它预测过房价，MSE可以表示为：J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(h

北堂飘霜·2024-02-05 13:43

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

目录写在开头1.GBDT在二分类问题中的应用详细解析1.1算法流程1.2实现方法1.3优化策略和常见问题1.4具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐3.3Python实现示例写在最后在当今数据驱动的时代，分类问题无疑是机器学习领域中最常见也是最有挑战性的问题之一。从图像识别、文本分类到客户行为预测，分

theskylife·2024-02-05 13:05

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