梯度算子第15页

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f(x)的误差和E(θ)函数，可以变成通用的函数形式，从而E(θ)只需要关注其参数θ0,θ1...的不同，而找到其最小值1.4调整参数θ0，θ1...，试图找到f(x)的误差和函数E(θ)的最小

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。

如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

12- OpenCV：算子(Sobel和Laplance) 和Canny边缘检测详解

目录一、Sobel算子1、卷积应用-图像边缘提取2、Sobel算子（索贝尔算子）3、相关的API（代码例子）二、Laplance算子1、理论2、API使用（代码例子）三、Canny边缘检测1、Canny

Ivy_belief·2024-01-24 12:12

卜算子牡丹

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杨柳散和风，百鸟迎春闹。洛甫鲜花遍地开，犹牡丹花俏。富贵展妖姿，青紫红橙佼。满目千娇百态妤，国色天香矫。

南海老人·2024-01-24 11:03

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

1.2集成学习的优势1.3集成学习的分类2.XGBoost与其他集成学习算法的关系2.1XGBoost的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用

theskylife·2024-01-24 11:34

第五课：MindSpore自动并行

文章目录第五课：MindSpore自动并行1、学习总结：数据并行模型并行MindSpore算子级并行算子级并行示例流水线并行GPipe和Microbatch1F1B流水线并行示例内存优化重计算优化器并行

一条大蟒蛇6666·2024-01-24 10:13

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

相比于传统的RNN，LSTM引入了记忆单元（memorycell）和门控机制（gatemechanism），以解决传统RNN中的梯度消失

heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

【Flink-1.17-教程】-【四】Flink DataStream API（5）转换算子（Transformation）【分流】

【Flink-1.17-教程】-【四】FlinkDataStreamAPI（5）转换算子（Transformation）【分流】1）使用filter简单实现2）使用侧输出流实现所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条

bmyyyyyy·2024-01-24 07:48

Flink多流转换（1）—— 分流&合流

目录分流代码示例使用侧输出流合流联合（Union）连接（Connect）简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类目前分流的操作一般是通过侧输出流（sideoutput）来实现，而合流的算子比较丰富

THE WHY·2024-01-24 07:47

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

卜算子·李士龙之歌

2017-03-22——岁月如歌诗词选（299）看2016年18期《中华儿女》欣闻“李士龙——在陇南播撤文化的种子”：地处偏远贫，交通不便难。陇南文化种子播，勇啃硬骨顽。弘扬圣贤德，涵养百姓心。心怀善念爱启航，国学示范村。注：李士龙——团中央网络影视中心，青少年国学教育办公室产业部部长，“青年之声”综合服务部办公室活动部部长；2015年12月1日，随中组部博士服务团，来到甘肃陇南市西和县，挂职县委

寅亥·2024-01-24 06:20

强化学习13——Actor-Critic算法

Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的优点，我们将其分为两部分，Actor（策略网络）和Critic（价值网络）Actor与环境交互，在Critic价值函数的指导下使用策略梯度学习好的策略

beiketaoerge·2024-01-24 06:40

工程师每日刷题 -3

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构3、编程基础1、深度学习问题：深度学习梯度消失与梯度爆炸现象，如何处理？

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。

@@老胡·2024-01-24 06:26

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点，可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如

migugu·2024-01-24 04:17

Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行梯度下降探索学习率learningratealpha对梯度下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高梯度下降的性能

gravity_w·2024-01-24 04:10

复现NAS with RL时pytorch的相关问题

optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个操作，它用于清零所有被优化变量（通常是模型的参数）的梯度。

ThreeS_tones·2024-01-24 02:38

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

Relay Arm® 计算库集成

目前，集成将算子迁移到ACL以在库中使用手工制作的汇编程序例程。通过将选择算子从Relay计算图迁移到ACL，可在此类设备上实现性能提升。安装Arm计算库安装Arm计算库前，了解要构建的架构非常重要。

HyperAI超神经·2024-01-24 00:34

AI 筛选电池材料，广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的机器学习算法模型

作者：田小幺编辑：李宝珠，三羊封面图来源：摄图网广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强(XGBoost)算法的机器学习模型，可用于P-SOC空气电极的筛选。新能源现在有多火？

HyperAI超神经·2024-01-24 00:04

深度学习笔记：灾难性遗忘

这种现象尤其在所谓的“连续学习”（continuouslearning）或“增量学习”（incrementallearning）场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

微分算子法

一、微分算子法的基本形式二、微分算子法在初等函数的形式三、例题讲解一、微分算子法的基本形式形式：二、微分算子法在初等函数的形式1、2、3、多项式除法的过程4、5、总结，微分算子法是一个求微分方程特解的好方法

普林斯顿uu·2024-01-23 20:23

算子：详细篇

目录一、执行环境1.1创建执行环境1.2执行模式二、源算子2.1从集合中读取数据2.2从文件读取数据2.3从socket读取数据2.4从kafka读取数据三、转换算子3.1基本转换算子（1）映射(map

莫噶·2024-01-23 18:29

Flink 算子：数据处理的魔法师

目录导语数据流转换物理分区配置Slot共享组名字和描述导语用户通过算子能将一个或多个DataStream转换成新的DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。

莫噶·2024-01-23 18:58

II.Flink中的状态

1.1值状态（ValueState）1.2列表状态（ListState）1.3归约状态（ReducingState）1.5聚合状态（AggregatingState）1.5Map状态（MapState）算子状态

莫噶·2024-01-23 18:27

DataStream API(源算子)

目录源算子1，从集合中读取数据2，从文件读取数据3，从Socket读取数据4，从Kafka读取数据5，自定义源算子6，Flink支持的数据类型6.1Flink支持多种数据类型，包括但不限于：6.2对于POJO

佛系爱学习·2024-01-23 16:17

DataStream API（转换算子）

目录源算子转换算子1，基本转换算子1.1映射（map）1.2过滤（filter）1.3扁平映射（flatMap）2，聚合算子2.1按键分区（keyBy）2.2简单聚合3，用户自定义函数3.1.函数类（FunctionClasses

佛系爱学习·2024-01-23 16:17

多流转换（分流，合流，基于时间的合流——双流联结）

合流则提供了多种算子，如union()、connect()和

佛系爱学习·2024-01-23 16:16

Flink 从0到1学习—— Flink 不可以连续 Split(分流)？

前言今天上午被Flink的一个算子困惑了下，具体问题是什么呢？

zhisheng_blog·2024-01-23 16:40

大数据学习之Flink算子、了解（Source）源算子（基础篇二）

Source源算子（基础篇二）目录Source源算子（基础篇二）二、源算子（source）1.准备工作2.从集合中读取数据可以使用代码中的fromCollection()方法直接读取列表也可以使用代码中的

十二点的泡面·2024-01-23 14:22

大数据学习之Flink算子、了解（Transformation）转换算子（基础篇三）

Transformation转换算子（基础篇三）目录Transformation转换算子（基础篇三）三、转换算子（Transformation）1.基本转换算子1.1映射（Map）1.2过滤（filter

十二点的泡面·2024-01-23 14:22

大数据学习之Flink算子、了解DataStream API（基础篇一）

目录DataStreamAPI（基础篇）前摘：一、执行环境1.创建执行环境2.执行模式3.触发程序执行二、源算子（source）三、转换算子（Trans

十二点的泡面·2024-01-23 14:51

生成式人工智能研究焦点：揭秘基于扩散的模型

采样生成图像的设计选择以更少的步骤理顺流程在低噪音水平下步骤高阶求解器可实现更准确的步骤训练降噪器的设计选择网络友好的数值大小预测图像与噪声均衡噪声水平上的梯度反馈幅度分配培训工作随着互联网规模的数据，

扫地的小何尚·2024-01-23 14:59

数据脱敏(二)脱敏算法-哈希脱敏

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哈希脱敏是一种数据安全处理技术，主要用于保护敏感信息。

colorknight·2024-01-23 11:00

flink学习之窗口处理函数

窗口处理函数什么是窗口处理函数Flink本身提供了多层API，DataStreamAPI只是中间的一环，在更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map()，filter()，或者window()），

吃草料的羊·2024-01-23 10:16

元算子技术

算子解释广义的讲，对任何函数进行某一项操作都可以认为是一个算子，甚至包括求幂次，开方都可以认为是一个算子，只是有的算子我们用了一个符号来代替他所要进行的运算罢了，所以大家看到算子就不要纠结，他和的没区别

Ada's·2024-01-23 10:05

【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环

训练模型是一个迭代过程；在每次迭代中，模型都会对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集相对于其参数的导数的误差（如我们在上一节中看到的），并使用梯度下降优化这些参数。有关此过程的

冰雪storm·2024-01-23 10:44

初识人工智能，一文读懂梯度消失和梯度爆炸的知识文集(2)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-01-23 09:09

OpenCV——Scharr边缘检测

一、Scharr算法1、算法概述 Scharr边缘检测算法是对Sobel算子差异性的增强，因

点云侠·2024-01-23 07:57

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

前向传播1.数据流动：输入到输出2.加权和与激活3.示例：简单网络的前向传播四、损失函数与性能评估1.损失函数的定义与重要性2.常见的损失函数类型3.评估模型性能的指标4.性能评估的实际应用五、反向传播与梯度下降

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

优化算法--李沐

目录1.1梯度下降1.2随机梯度下降1.3小批量随机梯度下降1.4冲量法1.5Adam损失值也就是预测值与真实值之间的差值是f(x)，x是所有超参数组成的一条向量，c是可以限制的，比如说权重大于等于0。

sendmeasong_ying·2024-01-23 06:27

Flink之Transformation

数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个DataStream转换为新的DataStream。一个Flink程序的核心，其实就是所有的转换操作，它们决定了处理的业务逻辑。

不加班程序员·2024-01-23 06:55

零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归

木舟笔记·2024-01-23 04:32

牛客周赛 Round 17 解题报告 | 珂学家 | 枚举贪心 + 二分最短路

T3如果尝试增量差值最小的最大梯度去贪心的话，会失败，需要切换思路。

珂朵莉MM·2024-01-23 04:02

一文让你由浅入深的理解Transform模型

在这里我自己总结出了几点：1、难解释性，神经网络的一个通病，做出来的好坏都比较难解释，2、梯度消失和梯度爆炸的问题。3、LSTM只能串行计算，不能并行，因为它是一个时序

lhz泽少·2024-01-23 03:06

【Flink-1.17-教程】-【四】Flink DataStream API（3）转换算子（Transformation）【用户自定义函数（UDF）】

【Flink-1.17-教程】-【四】FlinkDataStreamAPI（3）转换算子（Transformation）【用户自定义函数（UDF）】1）函数类（FunctionClasses）2）富函数类

bmyyyyyy·2024-01-23 03:23

【Flink-1.17-教程】-【四】Flink DataStream API（2）转换算子（Transformation）【基本转换算子、聚合算子】

【Flink-1.17-教程】-【四】FlinkDataStreamAPI（2）转换算子（Transformation）【基本转换算子、聚合算子】1）基本转换算子（map/filter/flatMap）

bmyyyyyy·2024-01-23 03:51

李沐深度学习-多层感知机从零开始

梯度的产生是由于反向传播，在自定义从零开始编写代码时，第一次反向传播前应该对params参数的梯度进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append

大小猫吃猫饼干·2024-01-23 02:16

数据操作——无类型的转换算子

无类型的转换算子以下算子有@Test的前置条件//1.创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("trans_test").master

我像影子一样·2024-01-23 02:36

LSTM解读

LSTM通过使用门控单元来控制信息的流动，从而解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM的核心是三个门：输入门、遗忘门和输出门。

搬砖人NO17·2024-01-23 01:41

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