梯度算子第12页

【论文阅读】Long-Tailed Recognition via Weight Balancing（CVPR2022）附MaxNorm的代码

key:解决LTR的关键是平衡各方面，包括数据分布、训练损失和学习中的梯度。文章主要讨论了三种方法：L2normalization,weightdecay,andMaxNorm本文提出了一个两阶

鱼小丸·2024-01-30 20:38

Pytorch自动微分机制

神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。

taoqick·2024-01-30 18:11

《20天吃透Pytorch》Pytorch自动微分机制学习

自动微分机制Pytorch一般通过反向传播backward方法实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。

瞳瞳瞳呀·2024-01-30 18:41

Spark——（RDD(弹性分布式数据集)，RDD的创建和操作，Transformation 算子）

文章目录RDD(弹性分布式数据集)RDD的创建和操作常见的Transformation算子RDD(弹性分布式数据集)RDD（ResilientDistributedDataset）是Spark中的核心概念

想做CTO的任同学...·2024-01-30 15:12

【Spark】之 RDD（Resilient Distributed Dataset）

二、RDD计算（1）RDD获得数据（2）RDD计算任务（3）RDD操作算子三、RDD容错（1）`Lineage`（2）`checkpoint`机制RDD编程模型需求：需要在多个并行操作之间重用工作数据集

fanfan4569·2024-01-30 15:39

Initializing Models with Larger Ones

适当初始化有助于模型收敛，并防止梯度消失问题。两个著名的初始化技术，Xavier初始化和Kaim

qgh1223·2024-01-30 15:37

都说在边缘落地视频智能分析难，但是这次有了大模型！

百度智能云边缘计算团队成功地将大模型、业务场景、边缘设备进行融合，使得边缘服务器ECS上的算子具备了「场景自适应能力」，并实现了「采集-清洗-标注-训练-部署-迭代」全流程的自动化。

百度智能云技术站·2024-01-30 12:24

opencv#39 形态学应用

步骤:S1:对原图像进行膨胀S2:膨胀结果再次进行腐蚀形态学梯度作用:得到轮廓的梯度步骤:S1:对原图像膨胀S2:对原图像腐蚀。这两步都要使用相同的结构元素S3:膨胀结果减去腐蚀结果。

Leeadd1·2024-01-30 09:45

对图形进行transform旋转并改变frame坐标，发现图片变形解决方案

***如果在程序中改变了某个控件的transform，那么请不要使用frame计算子控件的布局，应该使用bounds+center代替***官方文档上关于transform属性的说明：Changestothispropertycanbeanimated.However

飞羽vk·2024-01-30 09:47

1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文

在输出阶段可以使用sigmoid函数返回01值RNN3种RNN模型简单RNNH就是每层神经元所产生的一个输出信号，输出层产生的信号经过输出函数转化为最终输出随着循环次数的增加就是说简单的RNN模型容易导致梯度消失以及梯度爆炸的问题整体框架类似于数电里的状态机

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:43

基于 MATLAB 语言的 BP 神经网络的改进算法

神经网络几种改进的算法.阐述了各种BP算法的优化技术原理、优缺点,并就它们的训练速度和内存消耗情况作了比较.建议在多数BP神经网络训练时,先尝试使用Levenberg-Marquardt算法,其次是BFGS算法或共轭梯度法以及

电气_空空·2024-01-30 08:56

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化，梯度下降法

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

Android OpenCV（二）主体识别位置检测

重要APISobel算法Sobel计算参考文章索贝尔算子是计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。

_明川·2024-01-30 02:42

大数据 - Spark系列《一》- 分区 partition数目设置详解

3.2.1分区过程3.2.2SplitSize计算和分区个数计算3.2.3Partition的数目设置1.对于数据读入阶段，输入文件被划分为多少个InputSplit就会需要多少初始task.2.对于转换算子产生的

王哪跑nn·2024-01-29 23:59

第七章_类人DNA与神经元基于催化算子映射编码方式.

第七章_类人DNA与神经元基于催化算子映射编码方式.AOPM-VECS-IDUQ十二元基建模与应用，文件肽化方式.1DETAhumanoidcognition1.1DETAhumanoidcognitionhistory

罗瑶光·2024-01-29 17:17

MSML：通过基于多尺度分割的人脸识别掩模学习增强遮挡鲁棒性

一、摘要本文提出了一种新颖的基于多尺度分割的掩模学习（MSML）网络，它由人脸识别分支（FRB）、遮挡分割分支（OSB）和分层精细特征掩模（FM）算子组成。

禄亿萋·2024-01-29 16:26

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt

不知迷踪·2024-01-29 12:07

深度强化学习 _Actor-Critic 王树森课程笔记

\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络1.用TD算法更新价值网络2.用策略梯度算法更新策略网络三

淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

1.梯度/loss爆炸（NaN，Inf）这两天一直在训练自己的GAN模型，训练过程中鉴别器极其不稳定，训练的几个epoch之后经常出现NAN，在加入WGAN中的梯度惩罚和鉴别器的参数裁剪之后，模型似乎变得可以训练了

gyibo_·2024-01-29 12:35

ResNet简介

ResNet(ResidualNetwork)此网络于2015年，国人何先生提出，用于解决随着深度学习的层数加深造成的网络退化现象和梯度消失、梯度爆炸。

追随远方的某R·2024-01-29 11:29

PINN物理信息网络 | 全局自适应物理信息神经网络SA-PINN

在之前的方法中，独立开发的极小极大加权方案[16]与SA-PINNs最为相近，因为它也通过梯度下降来更新权重；然而，这些权重仍然适用于整个损失组件。

算法如诗·2024-01-29 11:17

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

OpenAI Gym 中级教程——深入强化学习算法

本篇博客将深入介绍OpenAIGym中的强化学习算法，包括深度Q网络（DeepQNetwork,DQN）和深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG）。

Echo_Wish·2024-01-29 10:16

状态编程(算子状态 Operator State)

目录状态编程算子状态OperatorState1.基本概念和特点2.状态类型状态编程算子状态OperatorState除了按键分区状态（KeyedState）外，另一类受控状态是算子状态（OperatorState

佛系爱学习·2024-01-29 09:37

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

机器学习_集成学习之Boosting(提升较弱的模型，以降低弱模型的偏差)

文章目录介绍AdaBoost算法梯度提升算法(GBDT)极端梯度提升(XGBoost)Bagging算法与Boosting算法的不同之处介绍Boosting的意思就是提升，这是一种通过训练弱学习模型的“

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:54

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

激活函数的导数神经网络的梯度下降法（选修）直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络：第

倏然希然_·2024-01-29 08:48

西安香蜜美文周刊总第一百六十九周（2020年 3月9日—2020年3月15日）

序号昵称题目链接1、西风《一条美丽的路》2、花籽沐《伤了你的心的我的心（下）》3、嘉嘉《卜算子盼句芒归》4、三个大橘子《美好的改变》5、鸽子《那个如光一般的女孩》6、纾涵《小王管家》7、原汁原味《那些年借出去的钱都怎样

sabrina052·2024-01-29 08:04

卜算子三角梅

图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App卜算子三角梅阳台三角梅，姿绰娇妍丽。叶绿花红一点白，独笑春离逝。此处远江湖。应少凡尘至。不与群芳争鲜艳，绿叶丛中醉。

书中樵夫·2024-01-29 07:18

Spark常用Transformations算子(一)

介绍以下Transformations算子：mapflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexfiltersampleunionintersectionsortBysortByKeygroupByKeyreduceByKeydistinctcoalescerepartition

数据萌新·2024-01-29 07:12

从爷爷和外公的身体状况看出来区别了

我和表姐两个人几乎以抬的方式才让他顺利坐电梯，有一定梯度的地方，对于爷爷真是难上加难。

小闪在这里·2024-01-29 05:01

PyTorch学习---2.自动求梯度

自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念：方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。偏导数：是多个数（每元有一个）；是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数，因此二元函数就有两个偏导数。

与世无争小菜鸡·2024-01-29 05:53

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵

kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

机器学习：梯度下降法

LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归，梯度下降法求解模型系数

捕捉一只Diu·2024-01-29 05:17

深度强化学习_AlphaGo 王树森课程笔记

AlphaGo一、游戏规则二、设计思路三、Training1.策略网络1.1State(ofAlphaGoZero)1.2PolicyNetwork1.3BehaviorCloning1.4策略梯度2.

淀粉爱好者·2024-01-29 03:53

深度强化学习之策略学习-王树森课程笔记

Policy-basedlearning二、PolicyNetwork三、Policy-BasedReinforcementLearning（策略学习）1.用神经网络近似状态价值函数VπV_{\pi}Vπ2.策略学习的主要思想3.策略梯度算法

淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

Over-the-Air Deep Learning Based Radio Signal Classification

同时，本文还提出一种利用高阶矩和梯度提升树分类器的基线方法，并在一系列的配置和信道衰减条件下对比了这两种算法的性能。

2e07917c964c·2024-01-29 01:47

柳永词集二十九卜算子慢·江枫渐老

卜算子慢·江枫渐老宋·柳永江枫渐老，汀蕙半凋，满目败红衰翠。楚客登临，正是暮秋天气。引疏砧、断续残阳里。对晚景、伤怀念远，新愁旧恨相继。脉脉人千里。念两处风情，万重烟水。雨歇天高，望断翠峰十二。

潇潇夜雨宁·2024-01-29 00:43

7.如何对区域进行交集,补集,反选,合并操作

*Radius园的半径gen_circle(Circle,224.5,250.5,137.727)*清除窗口内容dev_clear_window()*反选算子*Circle输入参数，反选的

baivfhpwxf2023·2024-01-28 23:12

有趣的数学了解TensorFlow的自动微分的实现

假设您定义了一个函数，并且需要计算它的偏导数和，通常用于执行梯度下降（或某些其他优化算法）。可用的主要选择是手动微分、有限差分近似、正向模式自动微分和反向模式自动微分。

坐望云起·2024-01-28 22:21

梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)

https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c学习率学习率lr(learningrate),梯度下降算法中迭代步长

17420·2024-01-28 21:04

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时，可能需要根据情况调整学习率（learningrate）这个在梯度下降中的重要参数

robin_ze·2024-01-28 21:32

学习速率 learning rate

学习速率的选取策略运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率ααα：如果学习速率太小，则会使收敛过慢。

羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

flink通过状态快照实现容错

算子state也是需要它的计算机的本地状态。Flink管理的这种状态存储在状态后端中。

m0_66520412·2024-01-28 20:30

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

线性回归：1.假设模型线性模型和线性关系是不同的，线性关系一定是线性模型，而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才，只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

DCNv4：对视觉应用的动态和稀疏算子的重新思考

摘要https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf我们介绍了可变形卷积v4（DCNv4），这是一种高效且有效的运算符，专为广泛的视觉应用而设计。DCNv4解决了其前身DCNv3的局限性，通过两个关键改进：1.去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态属性和表达力；2.优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。这些改进导致与DCNv3相比，收敛速度显著加快，处理速度大

AI浩·2024-01-28 14:50

中国诗词大会，我来啦 - 草稿

游戏中的诗词量大，难度有梯度。游戏的设置模拟科举考试模式进行，很好玩。建议在群里的老师们空都可以来参加一下，带上孩子，让他们一起体会中国诗词大会的魅力。关注公众号即可参加，还有奖品哦！

凤之子·2024-01-28 13:24

AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度，尽可能减少抖动，以最快速度找到代价函数的最小值。

LabVIEW_Python·2024-01-28 13:37

那些有画面感的优美古诗句

-李之仪《卜算子》愿我如星君如月，夜夜流光相皎洁。-范成大《车遥遥篇》临别殷勤重寄词，词中有誓两心知。-白居易《长恨歌》泪纵能乾终有迹，语多

LGF_46a6·2024-01-28 12:35

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法：最优化方法，即寻找函数极值点的数值方法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

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