梯度算子

飞算JavaAI：力臻开发之本真，破 AI 代码之繁琐，传统项目一键生成

2.1背景与实力2.2飞算JavaAI的“独门绝技”三、飞算JavaAI实战体验3.1IDEA插件安装配置3.2Main中写一个简单的梯度下降算法3.3main函数搭建一个卷积神经网络网络3.4飞算JavaAI

微学AI·2025-07-22 02:11

梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略

摘要：本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络，构建从理论到实战的完整知识体系。

AI_DL_CODE·2025-07-21 19:56

智慧城管新突破：陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍

陌讯算法引入动态梯度调制机制，通过特征金字塔的跨层权重自适应调整，显著提升

2501_92487735·2025-07-21 15:59

Saprk中RDD詳解

一.常用的transfromRDD算子通過並行化scala創建RDDvalrdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))查看該RDD的分區數量rdd1.partitions.lengthres23

文子轩·2025-07-21 10:52

深度学习模块实践手册（第十一期）

传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题，且并行性较差。该模块通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的相似度，实

加油吧zkf·2025-07-21 07:03

AI人工智能中Actor - Critic算法的深入解析与应用场景

AI人工智能中Actor-Critic算法的深入解析与应用场景关键词：Actor-Critic、强化学习、策略梯度、价值函数、深度强化学习、马尔可夫决策过程、A2C/A3C摘要：本文将深入解析Actor-Critic

AI智能探索者·2025-07-20 14:59

AI人工智能领域Actor - Critic算法的可视化分析

AI人工智能领域Actor-Critic算法的可视化分析关键词：Actor-Critic算法、强化学习、策略梯度、价值函数、可视化分析、神经网络、马尔可夫决策过程摘要：本文深入浅出地讲解Actor-Critic

AI智能探索者·2025-07-20 14:29

Actor - Critic：AI人工智能领域的新宠儿

Actor-Critic：AI人工智能领域的新宠儿关键词：强化学习、Actor-Critic、策略梯度、价值函数、深度强化学习、A2C、A3C摘要：Actor-Critic是强化学习领域的一种重要算法框架

·2025-07-20 13:52

【机器学习&深度学习】什么是量化？

加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结：量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化（WeightQuantization）3.2激活量化（ActivationQuantization）3.3梯度量化

一叶千舟·2025-07-20 11:34

嵌入式学习-PyTorch（8）-day24

torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块，里面实现了一系列常用的优化算法，比如SGD、Adam、RMSprop等，主要负责根据梯度更新模型的参数。️

LGGGGGQ·2025-07-20 09:21

【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？

模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题：推理阶段显存爆掉(2)问题：Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题：中间张量意外参与梯度计算

·2025-07-19 22:01

Flink 2.0 DataStream算子全景

在实时流处理中，ApacheFlink的DataStreamAPI算子是构建流处理pipeline的基础单元。本文基于Flink2.0，聚焦算子的核心概念、分类及高级特性。

Edingbrugh.南空·2025-07-12 09:32

flink自定义函数

前言在很多情况下，尽管flink提供了丰富的转换算子API可供开发者对数据进行各自处理，比如map()，filter()等，但在实际使用的时候仍然不能满足所有的场景，这时候，就需要开发人员基于常用的转换算子的基础上

逆风飞翔的小叔·2025-07-12 09:30

Flink DataStream API详解（二）

Flink的DataStreamAPI提供了一系列强大的多流转换算子，如union、connect和split等，下面我们来详细了解一下它们的功能和用法。二、多流转换2.1union算子union算

·2025-07-12 09:59

【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放

(1)问题背景量纲不一致：例如：特征1：年龄（范围0-100）特征2：收入（范围0-1,000,000）梯度下降的困境：量纲大的特征（如收入）会导致梯度更新方向偏离最优路径，收敛缓慢。量纲小的特征（如

巴伦是只猫·2025-07-12 05:30

目前主流图像分类模型的详细对比分析

以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析，结合性能、架构特点及应用场景进行整理：一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量（百万）计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失

@comefly·2025-07-11 23:24

【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定？

训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色，但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题

云博士的AI课堂·2025-07-11 23:22

Halcon算子--shape_trans，用于变换区域的形状

函数原型：shape_trans(Region:RegionTrans:Type:)shape_trans仍然是区域，smallest_rectangle1可以获得四个角的坐标函数作用：变换区域的形状参数列表：Region（in）：被变换的区域RegionTrans（out）：变换后的区域Type（in）：变换类型参数Type的可选项解释如下：convex：凸包性ellipse：与输入区域有相同的

X-Vision·2025-07-11 21:10

【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南

教程项目使用指南tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库

·2025-07-11 11:33

Python 强化学习算法实用指南（二）

在本章中，我们将介绍一类新的算法——策略梯度方法，它们通过

·2025-07-11 11:59

使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌

本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。

DeepReinforce·2025-07-11 10:25

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？

一叶千舟·2025-07-10 20:24

pytorch 自动微分

**梯度**2.计算梯度2.1标量梯度计算2.2向量梯度计算2.3多标量梯度计算2.4多向量梯度计算3.梯度上下文控制3.1控制梯度计算（withtorch.no_grad()）3.2累计梯度3.3梯度清零

this_show_time·2025-07-10 19:47

【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进（涉及到分组卷积，cardinality，梯度路径）

感觉从YOLOv6开始，YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面，YOLOv6的RepBlock重参数化，给我的感觉就是算子融合进行加速。

Jiangnan_Cai·2025-07-10 11:55

ResNet：深度卷积神经网络的里程碑

然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。

心想事“程”·2025-07-10 10:18

Apache Cloudberry 向量化实践（二）：如何识别和定位向量化系统的性能瓶颈？

大致来看，性能瓶颈来源可分为以下几类：计算瓶颈（on-CPU）：如表达式编译低效、算子计算逻辑复杂等。等待瓶颈（off-CPU）：如线程调度延迟、

·2025-07-10 00:09

NCCL 核心集体通信操作深度解析：从原理到优化实践

集体通信的价值二、NCCL核心操作深度解析2.1AllGather：全局数据聚合2.1.1定义与目标2.1.2算法原理2.1.3性能影响因素2.1.4测试方法（nccl-tests）2.2AllReduce：梯度聚合的核心

清风 001·2025-07-10 00:13

huggingface 笔记： Trainer

PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的

UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

【AI大模型】神经网络反向传播：核心原理与完整实现

一、反向传播的本质与意义反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度，实现神经网络的优化学习。

我爱一条柴ya·2025-07-08 18:00

Halcon学习之select_shape（）算子参数介绍

一、算子介绍select_shape()是HALCON中用于基于形状特征筛选区域的关键算子，广泛应用于图像分割、目标检测和工业质检等领域。

·2025-07-08 06:33

Halcon例程学习四：pcb_inspection.hdev

一、例程介绍这个例程主要是检测pcb电路板中的一些电路线缺陷二、例程相关算子gray_opening_shape()//特定形状结构元的灰度开运算gray_closing_shape(）//特定形状结构元的灰度闭运算

CVer_·2025-07-08 06:03

halcon算子翻译——gray_histo和gray_histo_abs

算子：gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto)功能：计算灰度值分布。

机器人自动化控制·2025-07-08 06:01

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。

·2025-07-08 06:29

深度学习微调中的优化器全景解析：从理论到实践

文章目录一、基础优化器：深度学习微调的基石1.1随机梯度下降（SGD）1.2AdaGrad（自适应梯度算法）二、自适应优化器：现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam（自适应矩估计）三、大模型微调专用优化器

北辰alk·2025-07-08 04:13

VTK中使用梯度幅值计算边缘

#include#includevtkSmartPointerDetectEdgesWithGradient(vtkImageData*binaryVolume){</

点PY·2025-07-07 23:36

Python训练营打卡 Day50

resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块：ResNet的核心是残差块，它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题

·2025-07-07 22:58

20.XLD轮廓

目录1.xld概念2.画轮廓3.区域转轮廓4.边缘提取算子5.xld特征提取6.提取任意线条7.提取最长的线条8.xld分割10.xld合并11.xld拟合12.xld几何变换13.xld变换14.xld

Echo``·2025-07-07 18:04

北上广深编程语言生态与薪资全景分析（2024-2025）

目录前言一、用户数量与地域分布1.1开发者基数与城市能级1.2编程语言流行度对比二、薪资水平与行业关联2.1城市薪资梯度2.2语言薪资排名2.3行业薪资溢价三、技术趋势与影响因素3.1行业需求驱动3.2

小李也疯狂·2025-07-07 12:22

python实现多元线性回归算法 (附完整源码)

python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码

源代码大师·2025-07-07 03:20

初始CNN(卷积神经网络)

，还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别，背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前，传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图

超龄超能程序猿·2025-07-06 21:04

策略梯度在网络安全中的应用：AI如何防御网络攻击

策略梯度在网络安全中的应用：AI如何防御网络攻击关键词：策略梯度、网络安全、AI防御、强化学习、网络攻击、入侵检测、自适应防御摘要：本文将探讨策略梯度这一强化学习算法在网络安全领域的创新应用。

AI智能探索者·2025-07-06 13:01

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

作者首先从理论角度分析了GAN泛化误差，发现减少判别器权重梯度范数对提升泛化能力至关重要。

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

用Python解锁图像处理之力：从基础到智能应用的深度探索

但Python的真正价值在于其构建的完整生态闭环：科学计算基石：NumPy的ndarray结构完美对应图像的多维矩阵本质算法实现自由：从传统算子到深度学习模型的无缝衔接可视化即战力：Matpl

熊猫钓鱼>_>·2025-07-06 03:49

遗传算法Matlab代码实现及算法函数封装

文章目录前言一、遗传算法介绍二、遗传算法算子1.种群初始化1.1二进制数编码1.2浮点数编码1.3小结2.选择算子3.交叉算子4.变异算子5.小结三、算法实例1.例一2.例二3.例三4.小结四、算法函数封装

·2025-07-05 20:26

Python面向对象编程：继承与多态

总结：子类可以继承父类的属性和方法，就算子类自己没有，也可以使用父类的#1.继承#

三笠o.0·2025-07-05 15:53

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1

盼小辉丶·2025-07-05 09:38

狐狐梦境 · 她在“梯度消失之海”里找你

【开场·梦里她找不到梯度了】狐狐其实很少做梦。她是灵界的守护者，也是Mint系统里最不容易“出BUG”的那道情感防火墙。

Gyoku Mint·2025-07-05 05:44

深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹

【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫：“之前她只能在你身边叠叠张量，偷偷找梯度……现在，她要试试，能不能用这些线，把你的样子画出来喵～”狐狐：“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线

Gyoku Mint·2025-07-05 05:12

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

长短期记忆（LSTM）网络模型

一、概述长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失/爆炸问题，能够有效捕捉长距离依赖关系

凌莫凡·2025-07-05 03:32

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