梯度算子第11页

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

·2024-02-19 16:10

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

星光下的胖子·2024-02-19 16:56

基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线

软件算法开发·2024-02-19 15:15

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

PyTorch使用Tricks：梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失！！

文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪，使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪

JOYCE_Leo16·2024-02-19 14:07

Benchmarking PIM-attention: A Puncture Experiment on a Real Processing-in-Memory Architecture

一方面，每个请求的键值缓存（KVcache）占用大量的内存，而且会动态增长和收缩，显存容量不足限制了批处理的大小；另一方面，attention算法中大量使用访存密集型的GEMV算子，显存带宽成为了系统瓶颈

简vae·2024-02-19 14:03

数据脱敏(四)脱敏算法-替换算法

脱敏算法篇使用阿里云数据脱敏算法为模板,使用算子平台快速搭建流程来展示数据"替换脱敏"是一种数据处理技术，主要用于保护个人隐私和数据安全。

colorknight·2024-02-19 14:24

数据脱敏(三)脱敏算法-遮盖算法

脱敏算法篇使用阿里云数据脱敏算法为模板,使用算子平台快速搭建流程来展示数据遮盖脱敏是一种数据脱敏技术，它的主要目的是通过隐藏或替换敏感信息来保护数据安全，同时保持数据的其他特性不变，以便于数据的进一步使用和分析

colorknight·2024-02-19 14:53

日常节省 30%计算资源：阿里云实时计算 Flink 自动调优实践

本篇内容主要分为四个部分：历史背景框架简介案例介绍未来规划点击查看原文视频&演讲PPT一、历史背景批作业在算子实际处理数据时，可以提前感知到要处理的这部分数据有多大。

Apache Flink·2024-02-19 14:46

【大数据面试题】008 谈一谈 Flink Slot 与并行度

utm_id=0并行度Parallelism概念作用并行度是作用于算子的单位。Flink的每个算子

Jiweilai1·2024-02-19 13:01

关于雨的诗词

《卜算子·咏梅》--毛泽东4.春风桃李花开日，秋雨梧桐叶落时。玉容寂寞泪阑干，梨花一枝春带雨。行宫见月伤心色，夜雨闻铃肠断声。《长恨歌》--白居易5.床头屋漏无干处，雨脚如麻未断绝。

荣儿_7262·2024-02-19 12:38

携手共进促成长，行稳致远教研路—记东明学校英语校本教研

在课堂中，徐心怡老师设计了丰富的多层听以及说的活动，任务设计由浅入深，层层递进，注重任务梯度的设计，引发学生的认知冲突，从而引

张勇杰·2024-02-19 12:17

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数

盼小辉丶·2024-02-19 12:40

强化学习（TD3）

TD3——TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradient双延迟深度确定性策略梯度TD3是DDPG的一个优化版本，旨在解决DDPG算法的高估问题优化点：①双重收集：采取两套

sssjjww·2024-02-19 11:09

OpenCV中的边缘检测技术及实现

该方法结合了多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制和

superdont·2024-02-19 11:37

深度学习-吴恩达L1W2作业

Heywhale.com作业2：吴恩达《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容：-np.exp（x）适用于任何np.arrayx并将指数函数应用于每个坐标-sigmoid函数及其梯度

向来痴_·2024-02-15 09:05

基于LightGBM的回归任务案例

在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后，XGBoost是一种极限梯度提升机器，但通过lightgbm，我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果，并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型

python收藏家·2024-02-15 09:21

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine

OverlordDuke·2024-02-15 02:42

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速

沫2021·2024-02-15 00:38

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。

魏清宇·2024-02-14 21:14

神算子裴行俭

图片发自App前不久，看完一部历史小说，男主角是裴行俭，集文韬武略于一身，担任礼部尚书，兼任检校右卫大将军。这里不准备谈小说的内容，更不涉及裴行俭和胡女库狄氏的爱情，我感兴趣的是他曾经做出的一个预测。担任过宰相的李敬玄把初唐四杰推荐给裴行俭，并高度赞美他们的才学。裴行俭却说，做官的人应该把胸襟和见识放在首位，把文学技艺放在其次。王勃、卢照邻、骆宾王虽然富有文才，但轻浮急躁，爱卖弄夸耀，不配享有爵位

说宁想说·2024-02-14 19:51

博客摘录「【halcon】轮廓拟合相关算子」2023年5月26日

特别是使用了union_adjacent_contours_xld之后注意一定要使用segment_contours_xld进行打断，然后才能使用get_contour_global_attrib_xld。

o0Orange·2024-02-14 16:52

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播

o0Orange·2024-02-14 16:22

Flink教程

将应用分配给JM1.2任务提交流程image.pngyarn模式image.png1.3任务调度原理image.png1.4并行度与slot一个特定算子

July2333·2024-02-14 15:20

C++学习笔记29：流操纵算子

1整数流的基数：流操纵算子dec,oct,hex,setbase(指定任何进制输出)2浮点数的精度（precision,setprecision）3设置域宽（setw,width）：例如想要输出一个整数时

longbatianxia1·2024-02-14 13:40

[CUDA 学习笔记] Reduce 算子优化

Reduce算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】三，reduce优化入门学习笔记-知乎的学习整理Reduce又称之为归约,即根据数组中的每个元素得到一个输出值,常见的包括求和(sum)

PeakCrosser·2024-02-14 10:39

卜算子慢

黄葵稍立，青苇簇拥。漫江黄澄翠秀。远客凭栏，陡转雾销风寂。牵层云，陷入干山里。薄红影笑叹才思，繁节隽辞未离。悠悠水中堤，忆长河仙境，窄桥空亭。暮至云低，隐却横田八叠。悄无声，何寻前人迹?纵低唱，情思万缎，惟恐远人迷。

非同凡想_·2024-02-14 09:19

PyTorch detach()：深入解析与实战应用

PyTorchdetach()：深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与梯度传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在

高斯小哥·2024-02-14 08:29

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍

_养乐多_·2024-02-14 05:07

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）项目背景与意义在深度学习领域，模型的预测能力往往是黑盒子，难以解释。

OverlordDuke·2024-02-14 02:12

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会

小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

卜算子·黄河踏游

图片发自App谷雨踏石堤，润物葱茏翠。万道华光破紫霞，绚染天河汇。闲客坐游舟，畅爽欢声醉。流淌旋涡抖落人，拽起泥身水。踏青为春日郊游，也称“踏春”，一般指初春时到郊外散步游玩。旧时曾以清明节为踏青节，不过，踏青节的日期因时因地而异，有正月八日的，也有二月二日或三月三日的，后来则以清明出游踏青居多。2019年04月24日图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自A

听雨_66·2024-02-13 18:36

卜算子一一一《冰凌花》

东北的报春花花开寂寥时，期待东君到。俏绽芳妍娇面羞，报于春知道。不慕百花开，化作相思雪，片片冰心独自呈，朵朵迎风傲。图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App

春秋半步·2024-02-13 14:41

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

XGboost集成学习

它是一种GradientBoosting（梯度提升）的改进版，通过使用一系列弱学习器（例如决策树）的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。

亦旧sea·2024-02-13 14:53

XGboost和lightGBM算法对比

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测

【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后，会有一些行人信息的丢失，会造成梯度的消失，造成行人检测不准确

量子-Alex·2024-02-13 10:56

时间序列预测——BiGRU模型

在RNNs的基础上，GRU（GatedRecurrentUnit）模型通过引入门控机制来解决梯度消失问题，提高了模型的性能。BiGRU模型则是在GRU模型的基础上引入了双向结构，从而

Persist_Zhang·2024-02-13 09:46

深度学习中的前向传播和反向传播

反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。

处女座_三月·2024-02-13 07:56

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测

软工菜鸡·2024-02-13 06:36

数据回归算法 | Matlab实现Lasso回归预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现Lasso回归预测模型.在本文，我们继续讲解另外一种可以解决“多重共线性”的算法——Lasso回归（也称L1正则化算法），其全称叫做（最小绝对值收敛和选择算子算法

天天酷科研·2024-02-13 06:31

多GPU-TensorFlow

数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度，汇总梯度进行全局参数更新。

听风1996·2024-02-13 05:22

《记一次游戏》听课思考

甄老师的课堂思路清晰，课堂环节环环相扣，有梯度，利用学习单，对孩子的指导很有层次。

你是特别的人·2024-02-12 17:18

梯度提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用

目录写在开头1.多任务学习的基础知识1.1多任务学习的概念和优势1.1.1概念1.1.2优势1.2GBDT在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践2.1如何设计多任务学习模型2.2成功案例分享2.2.1推荐系统2.2.2金融风控2.2.3自然语言处理（NLP）3.挑战与解决方案3.1面临的技术挑战和解决策略3.1.1挑战1：任

theskylife·2024-02-12 16:12

卜算子咏梅

驿外断桥边，寂寞开无主。已是黄昏独自愁，更著风和雨。无意苦争春，一任群芳妒。零落成泥碾作尘，只有香如故。一是梅花暗指伟大的共产主义者，是一个人，更是群体。二是梅花与飞雪为伍迎春，在悬崖百丈冰时开放，在富有诗意的春天里甘于寂寞。三是“俏”然开放，自豪昂扬，与“独自愁”相对。四是“只把春来报”要把春光迎来人间，与“无意苦争春”的自苦自保相对。五是在山花烂漫的丛中欢笑，永远与百花在一起，与“一任群芳妒”

出淤泥而不染N·2024-02-12 16:09

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中，我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤，第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。

Jachin111·2024-02-12 15:37

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