梯度算子第2页

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化：数据并行、模型并行和流水线并行2.3混合精度训练2.4梯度累积

AI天才研究院·2025-02-06 01:59

Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn

怎么这么多名字都被占了·2025-02-05 18:06

PyTorch中的 torch.nn.GRU

与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，并提高了训练效率和性能。在PyTorch中，torch.nn.GRU是一个非常方便的模块，用于构建和训练GRU网络。

彬彬侠·2025-02-05 12:53

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

Ascend aclnn 算子开发入门

Ascendaclnn算子开发入门文章目录Ascendaclnn算子开发入门一、概述二、基本概念2.1Device2.2Context2.3Stream2.4Task三、单算子开发3.1单算子调用方式3.2

SSS不知-道·2025-02-05 03:19

【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇

AscendC是面向算子开发场景的编程语言，它原生支持C和C++标准规范，并提供了多层接口抽象、自动并行计算等关键技术，以提高算子开发效率。

小超编程·2025-02-05 03:45

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示

ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

GRU是门控循环单元是什么？

GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。

无限进步呀·2025-02-04 22:13

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。

彬彬侠·2025-02-04 15:23

机器学习笔记20241017

torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

原理：SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点，并利用梯度方向的直方

极客代码·2025-02-03 21:23

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度

欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在

Remoa·2025-02-03 14:53

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：

Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

探索高效图像识别：基于OpenCV的形状匹配利器

探索高效图像识别：基于OpenCV的形状匹配利器【下载地址】形状匹配find_scaled_shape_model资源文件本资源文件提供了使用OpenCV实现Halcon中算子`find_scaled_shape_model

崔庭盼Melvina·2025-02-03 05:45

图像边缘检测与轮廓提取详解及python实现

第二部分：常见的图像边缘检测算法2.1Sobel算子2.2Canny边缘检测2.3拉普拉斯算子（LaplacianofGaussian，LoG）2.4Prewitt算子2.5Roberts交叉算子第三部分

闲人编程·2025-02-03 03:25

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于

nnerddboy·2025-02-03 02:19

LSTM 网络在强化学习中的应用

LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-02 14:23

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

目录一、引言二、什么是梯度下降？

Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

pytorch实现循环神经网络

nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决梯度消失问题。nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。

纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python

算子：rdd的api的操作，就是算子，flatMap扁平化算子，map转换算子Transformation算子Action算子步骤：1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据

2401_84181704·2025-02-01 23:09

Flink Connector 写入 Iceberg 流程源码解析_confluent icebergsinkconnector

//添加Writer算子，有并行度SingleOutputStreamOperatorwriterStream=appendWriter(distributeStream,flinkRowType,equalityFieldIds

字节全栈_mMD·2025-02-01 20:16

大数据笔记之 Flink1.17 算子

文章目录前言一、Partition分区（物理分区）1.1随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7自定义分区Custom二、transform2.1flatMap2.2filter2.3RichFunction2.4map三、Aggregate聚合3.1keyBy()3.2ma

凡许真·2025-02-01 17:20

对线性回归的补充——正规方程法

目录1.引言2.单变量线性回归的解析解3.多变量线性回归的解析解参考1.引言在单变量线性回归和多变量线性回归中，参数的更新都使用了梯度下降算法进行迭代，但是线性回归的参数最优值可以直接得到解析解。

梦醒沉醉·2025-02-01 17:20

矩阵论复习

第1讲线性空间与线性算子1.1线性空间数环设ZZZ为非空数集且其中任何两个相同或者相异的数之和、差与积仍属于ZZZ（即数集关于加、减、乘法运算封闭），则称ZZZ是一个数环。

随机ID·2025-02-01 09:16

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

深度解读大语言模型中的Transformer架构

RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

gen_empty_obj算子的作用

gen_empty_obj算子解释：Createanemptyobjecttuple。

图像处理进阶小白·2025-02-01 01:10

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子

HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

spark 算子例子_Spark性能调优方法

公众号后台回复关键词：pyspark，获取本项目github地址。Spark程序可以快如闪电⚡️，也可以慢如蜗牛?。它的性能取决于用户使用它的方式。一般来说，如果有可能，用户应当尽可能多地使用SparkSQL以取得更好的性能。主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格，背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。基于RDD的Spark的性能调优属于坑非常深的领域，并且很容易踩到。我们将介绍Spa

不让爱你的人失望·2025-01-31 16:28

热方程与波动方程

partialu}{\partialt}=\alpha\nabla^2u∂t∂u=α∇2u其中，u(x,t)u(x,t)u(x,t)是温度分布，α\alphaα是热扩散系数，∇2\nabla^2∇2是拉普拉斯算子

*Major*·2025-01-31 16:56

重参数化（Reparameterization）的原理

因为隐含变量是从某个分布中采样的，这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时，由于采样操作的随机性，无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决

读思辨·2025-01-31 15:21

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器

kkchenjj·2025-01-31 04:39

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

C#Halcon扇形/圆环缺陷检测（极坐标变换法）

扇形交互绘制与极坐标变换插件（加载图像—绘制扇形—极坐标变换—图像返回：运行效果）应用场景：缺陷检测，OCR识别，二维码识别，辅助定位等场景绘制扇形：原型算子create_drawing_object_circle_sector

浮生如梦_·2025-01-30 21:41

DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡

现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡，但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度，从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡，同时不产生不希望

大模型任我行·2025-01-30 16:24

OpenCV中的边缘检测和轮廓处理

OpenCV库提供了多种函数来实现这些功能，包括Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子、findContours函数、drawContours函数以及透视变换函数等。

Luzem0319·2025-01-30 12:55

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

OpenCV 功能函数介绍（二）

一，梯度处理的sobel算子函数功能：用于计算图像梯度（gradient）的函数参数：cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType

ኈ ቼ ዽ·2025-01-30 01:03

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型

MengWoods·2025-01-30 01:01

国科大-算法中的最优化方法-林

考过内容汇总：A前面是几个填空题，主要考察凸函数，拟凸函数，单峰函数这些的图像判断，以及通过等高线图找到梯度方向（第一个ppt上的最后一页的那个图）。填空题主要就是考察这些基本概念。

手板心里煎鱼吃·2025-01-29 21:57

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差

刀客123·2025-01-29 07:53

Python实现图像（边缘）锐化：梯度锐化、Roberts 算子、Laplace算子、Sobel算子的详细方法

目录Python实现图像（边缘）锐化：梯度锐化、Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子的详细方法引言一、图像锐化的基本原理1.1什么是图像锐化？

闲人编程·2025-01-29 03:40

强化学习中，为什么用AC架构

AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法，通过分离策略和价值函数的估

资源存储库·2025-01-29 01:25

RDD 算子全面解析：从基础到进阶与面试要点

Spark的介绍与搭建：从理论到实践_spark环境搭建-CSDN博客Spark的Standalone集群环境安装与测试-CSDN博客PySpark本地开发环境搭建与实践-CSDN博客Spark程序开发与提交：本地与集群模式全解析-CSDN博客SparkonYARN：Spark集群模式之Yarn模式的原理、搭建与实践-CSDN博客Spark中RDD的诞生：原理、操作与分区规则-CSDN博客Spar

天冬忘忧·2025-01-28 12:16

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)

梦回楼~·2025-01-28 08:19

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