梯度算子第23页

MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人

训练DDPG智能体控制飞行器飞行机器人模型创建集成模型动作与观察创建环境接口重置函数创建DDPG智能体训练智能体DDPG智能体仿真本示例说明如何训练深度确定性策略梯度（DDPG）智能体，并为飞行机器人生成轨迹

王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体

使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RLAgent块。

王莽v2·2024-01-09 01:16

ReLu函数中inplace参数的理解

例如：上面的代码中的意思v(x)进行relu之后赋值给x优点：节省内存缺点：进行梯度回归的时候传回失败，原来的变量被覆盖了，找不到原来的变量。

爱科研的瞌睡虫·2024-01-09 00:57

强化学习的数学原理学习笔记 - 策略梯度（Policy Gradient）

文章目录概览：RL方法分类策略梯度（PolicyGradient）BasicPolicyGradient目标函数1：平均状态值目标函数2：平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理

Green Lv·2024-01-09 00:24

苏轼《卜算子》翻译

缺月挂疏桐，漏断人初静。Themoon,initsdeformitylingersonaloosenparasoltree.Theclockstopsticking,soarehumanvoices.时见幽人独往来，缥缈孤鸿影。Deepnight,likethemissingshadowoflonelyswans.solitarysoulscomeandgo.惊起却回头，有恨无人省。Istartu

惠浅·2024-01-08 21:35

Canny算法原理和应用

Canny算法的原理使用高斯滤波器滤波使用Sobel滤波器滤波获得在x和y方向上的输出，在此基础上求出梯度的强度和梯度的角度edge为边缘强度，tan为梯度方向上图表示的是中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向

资料加载中·2024-01-08 20:43

在 pytorch 中支持更多的 onnx 算子

将pytorchmodel转换成onnxmodel，需要满足：算子在PyTorch中有实现有把该PyTorch算子映射成一个或多个ONNX算子的方法ONNX有相应的算子三个条件都有可能缺失，这三个条件的支持方式

哦豁灬·2024-01-08 19:25

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。

prinTao·2024-01-08 15:16

我的隐私计算学习——联邦学习（2）

笔记内容来自多本书籍、学术资料、白皮书及ChatGPT等工具，经由自己阅读后整理而成（三）联邦学习的算子------------------------算子是什么？

Ataraxia8088·2024-01-08 15:59

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

TDforactionvalues)BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降

Green Lv·2024-01-08 15:40

反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

反向传播和梯度下降-1

反向传播是梯度下降的一种，许多教科书中通常互换使用这两个术语。首先，让我们探讨一下梯度。本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

反向传播与梯度下降

反向传播和梯度下降是两个关键步骤，用于计算并更新这些参数。反向传播是一种计算梯度的方法，它基于链式法则来计算每个参数对网络误差的贡献。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:17

李宏毅机器学习第一周_初识机器学习

利用Linearmodel二、定义更复杂的函数表达式三、ReLU函数四、Sigmoid函数与ReLU函数的对比三、反向传播(Backpropagation)一、反向传播的基本思想(正向计算-误差计算-梯度计算

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:04

即时战略游戏的AI策略思考

【本篇将以“单位”来统一对实体、兵力、对象、算子等的称呼】一、策略的描述研究生的课题是“人机结合的智能体构建方法”，于是我

超自然祈祷·2024-01-08 13:21

stc算子|感触

阳志平|stc算子甚至，求解任何人生难题都可以用物理学来分析。当你将大学教育抽象成一个系统后，你会发现，这个系统是由四个典型要素构成：老师、同学、教材与你自己的输出。

闪闪发光的Lucky·2024-01-08 13:20

Halcon机器视觉和运动控制软件通用框架，24年1月最新版新增UI设计器，插件式开发，开箱即用仅供学习！

具体功能如上所示，可以自定义变量，写c#脚本，自定义流程，包含了halcon脚本和封装的算子，可自定义ui，通过插件形式开发很方便拓展自己的功能。ui设计器

ou.cs·2024-01-08 12:53

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法

维斯德尔·2024-01-08 12:10

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。作用：参数直接决定了

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

第二章神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。

庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。

奈何qiao·2024-01-08 10:55

FlinkAPI开发之自定义函数UDF

blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135436048概述用户自定义函数（user-definedfunction，UDF），即用户可以根据自身需求，重新实现算子的逻辑

Appreciate(欣赏)·2024-01-08 09:16

优化器（一）torch.optim.SGD-随机梯度下降法

torch.optim.SGD-随机梯度下降法importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset

Cupid_BB·2024-01-08 07:29

机器学习周报第九周

Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）来解决梯度消失和梯度爆炸问题

Ramos_zl·2024-01-08 06:02

pytorch集智-2单车预测器

控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优

peter6768·2024-01-08 06:10

优化｜流形优化系列（一）

这种内积结构提供了流形上测量长度和角度的方式，这在优化过程中非常重要，因为它允许我们定义梯度和Hessian等概念，并进行相应的优化操作。在流形优化的背景下，流形通常是解的约束集。例如，当解

运筹OR帷幄·2024-01-08 04:02

Spark_算子调优

算子调优一：mapPartitions普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作，而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作。

bigdata张凯翔·2024-01-08 02:23

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

理解机器学习中的术语

文章目录标量向量矩阵张量求导，梯度代码实现pytorch实现标量向量矩阵张量标量(scalar)，也可以叫做常量，例如x=5向量(vector),它是一个一维数组，例如x=[1,3,4]矩阵(matrix

少年的小俊·2024-01-07 22:13

sigmoid softmax优化

1.前言最近在搞模型部署发现，推理速度不能满足我们需求，于是最近学习了优化算子技巧，学到了sigmoid，softmax算子优化，真的数学之美。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:40

Presto 之Pipeline

一.前言我们知道在Presto中有个叫Pipeline的概念，Pipeline其实就是一条包含各个算子的流水线，如下所示。本文主要介绍在Presto中，Pipeline是如何划分的。

王飞活·2024-01-07 21:45

大学物理实验重点——导热系数

导热热流密度（单位时间通过单位面积的热量）和温度梯度成正比关系。导热系数在数值上等于每单位长度温度降低1个单位时，单位时间内通过单位面积的热量。

Sanchez·J·2024-01-07 21:14

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。

撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】无约束优化问题（函数梯度、下降方向、最优性）

文章目录下降方向下降方向与梯度关系例题偏导数方向导数梯度（导数）下降方向最优性条件一阶必要条件二阶必要条件二阶充分条件无约束凸规划的最优性条件我们把一元方程推广到nnn维无约束极小化问题，得到解无约束优化问题

撕得失败的标签·2024-01-07 20:28

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

Halcon算子精讲：形态学操作（圆形操作）

膨胀操作（圆形膨胀）算子dilation_circle(Region,RegionDilation,3.5)原理将区域中边界的每个像素点以3.5为半径做圆，原有区域+所做圆区域=膨胀后区域。

机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-07 19:57

卜算子·早春

晓寒迎春至，桃红抽柳絮。雨过雾色浓，斜风细雨酥。花冷吹寒面，春雷新芽催。河畔听蛙声，拂风待燕归。已亥年正月廿八

一指菩提林子由·2024-01-07 18:50

Halcon计算一个区域的最大内接圆 inner_circle

Halcon计算一个区域的最大内接圆该算子用于计算一个区域的最大内接圆，其原型如下：inner_circle(Regions:::Row,Column,Radius)参数1：Regions表示输入的区域

electrical1024·2024-01-07 16:28

Halcon计算最小外接矩形Smallest_rectangle2

Halcon计算最小外接矩形Smallest_rectangle2该算子用于求最小外接矩形。

electrical1024·2024-01-07 16:54

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.算法GBDT(GradientBoostingDecisionTree)，梯度提升树，是属于集成算法中boosting类的一种算法。这个算法是现有机器学习算法中相对较实用的算法。

Kiroro·2024-01-07 13:50

遗传算法（GA）、模拟退火算法（SAA）、蚁群算法（ACO）、粒子群算法（PSO）优缺点汇总

缺点：1.遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码；2.另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严

筱筱西雨·2024-01-07 13:00

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

模型部署——onnx定义、读写和调试

计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化ONNX模型，我们知道ONNX记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。

令狐少侠、·2024-01-07 10:43

TensorRT优化部署（一）--TensorRT和ONNX基础

TensorRT部署优化第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）------ONNX注册算子文章目录

小豆包的小朋友0217·2024-01-07 10:07

TensorRT优化部署（三）------ONNX注册算子

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