梯度算子第26页

LSTM算法

LSTM是对RNN循环神经网络的一种优化，能够有效的延缓梯度爆炸以及梯度消失的问题。

惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

卜算子慢.危楼酒醒(柳永体)

卜算子慢.危楼酒醒(柳永体)文/蜀客危楼酒醒，中宇雪飞，极目万山皆白。往日江滨，舟棹已无痕迹。只长杨、俯首迎书客。顿愁绪、随波拍岸，凄凉欲弄寒笛。盛夏还亲昵。共寺咀凭阑，洛池图画。

寺咀山主人·2024-01-02 05:30

PyTorch的Tensor（张量）

data:被包装的Tensorgrad:data的梯度（梦回数一）grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad:指示是否需要梯度is_le

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:31

【人工智能Ⅰ】AI课后习题

AI课后习题测试1（遗传算法）1：遗传算法的算子有哪些？

MorleyOlsen·2024-01-02 02:20

DDP分布式训练的官方demo及相关知识

torch.distributed.init_process_group()来初始化进程组,需要指定worker的通信机制,一般为nccl(NVIDIA推出)，1个进程对应1个gpu.nccl是nvidia的显卡通信方式，用于把模型参数、梯度传递到训练的每个节点上

Dreaming_of_you·2024-01-02 02:49

《卜算子/月下吟》苏轼体

瓦角碧华悬，石径银霜满。时有寒风自远来，两处相思乱。惟恐月惊残，惹却青娥怨。欲寄愁情恨路遥。寂寞人肠断。图片发自App

刘小地·2024-01-02 00:51

图像特征提取之Hog特征提取

HOG全称（histogramoforientedgradients）,方向梯度直方图，可以用来提取表示图像的特征，本质就是一行高维特征。

资料加载中·2024-01-02 00:08

多元线性回归

找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降

王金松·2024-01-01 21:15

村小教师成长计划听课感悟

今晚听了刘嘉硕老师给我们带来的《打造让学生着迷的数学课堂》受益不少，刘老师谈到，学生的学习要让他有自信，让他觉得能学好他才会去学，因此，刘老师给我们介绍了软件洋葱数学，洋葱数学App上的题目是按梯度走的

会泽165段秋宇·2024-01-01 20:26

卜算子-沙暴雨

序：阴晴变化不知天，呼风唤雨直来去，无可奈何，偏铁臂铜骨，铮铮然，凛然直立！风卷云残缺，黑绿挡光道。土腾翻滚万里扫，破败断垣倒。倒也不能止，洞袍加乱雹。冷看激战烽火后，嫩肉情感少！

碧霄静思·2024-01-01 20:17

halcon学习笔记（一）毛边检测仿射变换+标准区域登陆检测内外边缘毛边

中级视频教程毛刺检测：实现功能，检测突出产品外围突出的毛刺：1.先获取背景的区域，用binary_threshold()获取背景区域A；2.背景区域进行闭运算得到闭运算区域B3.用difference（）算子计算

weixin_44482092·2024-01-01 17:39

梯度上升和随机梯度上升

目录梯度上升算法：代码：随机梯度上升算法：代码：实验：做图代码：疑问：1.梯度上升算法不适应大的数据集，改用随机梯度上升更合适。2.改进过的随机梯度算法，wvsepoch曲线出现波动。

BKXjilu·2024-01-01 16:09

基于Logistic回归实现二分类

因为全随机的点数太难以确定：2.梯度上升算法实现：为什么使用train_y=np.array(boolean_int(y)).reshape(100,1)？X[y

BKXjilu·2024-01-01 16:08

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

1.3引言1.4VIT1.4.1Embedding层结构详解1.4.2BN和LN算法1.4.3TransformerEncoder详解1.4.4MLPHead（全连接头）1.5实验1.6文献总结2.随机梯度下降

@默然·2024-01-01 16:53

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

新的数据驱动技术，即深度学习（DL）引起了广泛的关注。DL能准确预测复杂系统，缓解大型地球物理应用中“维数灾难”。在未来地球物理学中涉及到DL的研究提供了几个有希望的方向，例如无监督学习（聚类）、迁移学习（利用之前标记好的数据）、多模态DL（通过DL实现和处理多元模态）、联邦学习、不确定性估计和主动学习。图1给出人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的包含关系，以及深度学习方法的分类。图11、

hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数

四、训练模型：反向传播-梯度计算-更新参数1、计算图(ComputationalGraph)为什么深度网络模型不建议手写呢，因为底层有太多的东西，手写就写到地老天荒了，其中计算图就是一个难点。

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

2023年终总结｜回顾学习Tensorflow、Keras的历程

学习了数据切割、张量梯度计算、遍历元素、类别索引转换等技巧，并掌握了CNN输出特征图形状的计算方法。在数据处理方面，学习了数据切割、张量梯度计算和遍历元素的技巧，这些技能在处理大规模数据集时极为重要。

缘起性空、·2024-01-01 12:18

一文详解pyspark常用算子与API

([1,2,3,4,5,6,7,8,9],2)print(rdd.glom().collect())输出：[[1,2,3,4],[5,6,7,8,9]]参考PySpark基础入门（2）：RDD及其常用算子

不负长风·2024-01-01 10:25

矩阵理论基本知识

1、矩阵范数、算子范数矩阵无穷范数是非自相容范数，矩阵1-范数、矩阵2-范数是自相容范数矩阵2-范数：Frobenius范数，是向量2-范数的自然推广。

风声holy·2024-01-01 09:46

Halcon DL-Model相关算子

(1)create_dl_model_detection(::Backbone,NumClasses,DLModelDetectionParam:DLModelHandle)功能：创建一个用于目标检测或实例分割的深度学习网络。控制输入参数1：Backbone：骨干网络(预训练分类器)，Defaultvalue:'pretrained_dl_classifier_compact.hdl'；'pret

夏雪之晶莹·2024-01-01 09:26

Halcon DL-Framework相关算子

(1)create_dl_layer_input(::LayerName,Shape,GenParamName,GenParamValue:DLLayerInput)功能：创建一个输入层。其空间维度由Shape给出，其句柄在DLLayerInput中返回。控制输入参数1：LayerName：设置一个单独的图层名称；控制输入参数2：Shape：输入维度，是一个长度为3的元组，包含输入的宽度、高度和深

夏雪之晶莹·2024-01-01 09:26

Halcon Tuple相关算子(三)

(1)tuple_regexp_replace(::Data,Expression,Replace:Result)功能：使用Replace表达式替换匹配到的子串。控制输入参数1：Data：待处理的输入字符串；控制输入参数2：Expression：正则表达式；控制输入参数3：Replace：替换表达式；控制输出参数：Result：处理过的输出字符串。(2)tuple_regexp_match(::D

夏雪之晶莹·2024-01-01 09:25

Halcon 3D相关算子(一)

(1)read_object_model_3d(::FileName,Scale,GenParamName,GenParamValue:ObjectModel3D,Status)功能：从文件中读取3D对象模型。控制输入参数1：FileName：待读取的文件名，Fileextension:.off,.ply,.dxf,.om3,.obj,.stl；控制输入参数2：Scale：文件中数据的尺度，Def

夏雪之晶莹·2024-01-01 09:25

不同品类游戏的Battle Pass任务如何设计？（上）

但不管如何换皮，其核心体系都是一样的：玩家完成活跃向任务获得奖励，并通过1-2个梯度的付费来升级奖励。最妙的是无论何时付费，你都可以领取之前积累的所有奖励。

局势那届·2024-01-01 08:20

Pytorch | Pytorch框架中模型和数据的gpu和cpu模式：model.to(device), model.cuda(), model.cpu(), DataParallel

背景介绍我们在使用Pytorch训练时，模型和数据有可能加载在不同的设备上（gpu和cpu），在算梯度或者loss的时候，报错信息类似如下：RuntimeError:FunctionAddBackward0returnedaninvalidgradientatindex1

1LOVESJohnny·2024-01-01 08:06

NNDL 实验五前馈神经网络（2）自动梯度计算 & 优化问题

目录4.3自动梯度计算4.3.1利用预定义算子重新实现前馈神经网络4.3.2完善Runner类4.3.3模型训练4.3.4性能评价增加一个3个神经元的隐藏层，再次实现二分类，并与1做对比。

喝无糖雪碧·2024-01-01 07:19

C++实践（一）C++实现前馈神经网络

架构设计在现行的神经网络库里，Caffe采用以层为单位的抽象，优点是逻辑清晰，实现简便，但是需要手动实现梯度计算；而Tensorflow是以计算图为基础，封装好了每个算子，采用这些算子可以无需手动计算梯

goodluckcwl·2024-01-01 07:19

前馈神经网络复习

习题4-1对于一个神经元(wx+b),并使用梯度下降优化参数w时如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢在全连接网络模型中，将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法，旨在将训练集中的每个输入值

Simon52314·2024-01-01 07:47

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

思维方法——STC算子法

要素尺寸，size时间，time成本，cost操作步骤明天研究对象现有的尺寸，时间，成本想像其尺寸逐渐变大乃至无穷大时会怎样想像其尺寸逐渐变小乃至无穷小时会怎样想像其作用时间或速度逐渐变大以至无穷大时会怎样想像其作用时间或速度逐渐变小以至无穷小时会怎样想像其成本逐渐变大以至无穷大时会怎样想像其成本逐渐变小以至无穷小时会怎样注意事项每个想象实验要分步递增，递减，直到进行到物体新的特征出现不可以在还没

奇某人·2024-01-01 05:17

Resnet BatchNormalization 迁移学习

梯度消失和梯度爆炸随着网络层数的不断加深，梯度消失和梯度爆炸的现象会越来越明显，梯度消失：假设每一层的误差梯度是一个小于1的数，那么在我们反向传播过程中，每向前传播一次，都要乘以

pythonSuperman·2024-01-01 04:39

Spark从入门到精通17：RDD的依赖关系

Spark任务将一系列RDD（算子）组成一张有向无环图（DAG）。这些RDD之间会有一定的依赖关系，并且根据RDD之间的依赖关系来划分Spark任务的阶段（Stage）。

金字塔下的小蜗牛·2024-01-01 04:21

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数（误差函数）代价函数（成本函数）2.4梯度下降法

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

我在Vscode学OpenCV 图像处理三（图像梯度--边缘检测【图像梯度、Sobel 算子、 Scharr 算子、 Laplacian 算子、Canny 边缘检测】）

文章目录一、图像梯度1.1介绍1.2涉及函数二、高频强调滤波器2.1Sobel算子2.1.1Sobel理论基础2.1.2Sobel算子及函数使用（1）对参数取绝对值（2）控制dx，dy方向的求导阶数1.

你会魔法吗✧(≖ ◡ ≖✿)·2024-01-01 00:05

17.大量数据机器学习（Large scale machine learning)

第10周Lecture17大量数据机器学习随机梯度下降（stochasticgradientdescent)步骤：a.）训练数据重新随机排列（Randomlyshuffle(reorder)trainingexamples

justinwei·2023-12-31 21:18

日日思君不见君

出自【宋】李之仪的《卜算子》我住长江头，君住长江尾。日日思君不见君，共饮长江水。此水几时休？此恨何时已？只愿君心似我心，定不负相思意。

读万卷行万里·2023-12-31 19:37

神算子

1.我叫沈苏安，世人谓我神算子，能算得凶吉运势，亦能算得众生命数。可他们不知道的是，我能算尽前后五百年，却算不到自己的未来。不过我也挺庆幸这一点的。如果我对自己的未来了若指掌，那未来还有什么意义呢？

莲_e12f·2023-12-31 19:28

演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架

演员-评论家算法演员-评论家算法：策略梯度算法+DQN算法演员-评论家的协作流程演员：策略梯度算法计算智能体策略预期奖励的梯度公式分解时间流程拆解通过采样方法近似估计梯度公式拆解时间流程拆解改进策略设置基线

Debroon·2023-12-31 17:40

【ChatGPT 默认强化学习策略】PPO 近端策略优化算法

逐步进行变化的方法PPO目标函数的设计重要性采样KL散度PPO=概率比率裁剪+演员-评论家算法论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.06347OpenAI提出PPO旨在解决一些在策略梯度方法中常见的问题

Debroon·2023-12-31 17:38

大模型讲座

盘古NLP大模型典型场景千亿大模型训练难点和解决方案训练状态不稳定（经常训练中断等）解决1：对loss和梯度等多维状态实时监测。对数据、学习率、参数精度、模型梯度进行针对性调整和断点恢复。

盐巴饭团193·2023-12-31 12:48

Flink 内容分享(十七)：基于Flink的“批处理”尝试

目录背景实现方法一VirtualKey方法二算子状态方法三无状态的snapshot引言Flink可以说是当下最流行的分布式流数据处理引擎。

之乎者也··2023-12-31 11:51

一些深度学习训练过程可视化以及绘图工具

权重和梯度直方图：可视化神经网络各层的权重和梯度分布。这有助于了解训练过程中的权重如何变化，以及是否存在梯

筱筱西雨·2023-12-31 06:24

nndl 作业12 优化算法2D可视化

1.被优化函数SGD算法SGD又称为随机梯度下降算法，用于求解损失函数最小值，对于SGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实

szf03·2023-12-31 06:51

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

编程实现并2D可视化1.被优化函数2.被优化函数3.解释不同轨迹的形成原因分析各个算法的优缺点总结及心得体会简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数（1）SGDSGD优化算法，即随机梯度下降法

.Hypocritical.·2023-12-31 06:51

【Spark精讲】一文讲透SparkSQL聚合过程以及UDAF开发

count函数支持Partial方式，因此调用的是planAggregateWithoutDistinct方法，生成了图7.4中的两个HashAggregate(聚合执行方式中的一种，后续详细介绍)物理算子树节点

话数Science·2023-12-31 06:48

卜算子他乡

归来虽初晚，遍街无相识，始知一年最冷清，竟是佳节时。烟花迷月色，灯影点冬池，寂寞桥头写心事，散落不知拾。

蔺七十·2023-12-31 06:06

【人工智能Ⅰ】实验10：人工神经网络图像分类

（1）可针对这些特点对图像的颜色、纹理、形状进行分析，从而进行特征选择与提取（例如：方向梯度直方图、灰度共生矩阵）；（2）也

MorleyOlsen·2023-12-31 01:49

卜算子‖勤劳致富

图片发自App残阳落西山，屋顶炊烟起。呼唤田间众人归，美酒佳肴备。勤劳有丰收，致富平生志。历尽艰辛不放弃，幸福安康美。——词林正韵苏轼体

原野骑兵·2023-12-30 23:22

边缘检测——PidiNet网络训练自己数据集并优化推理测试（详细图文教程）

PiDiNet采用了新颖的像素差卷积，将传统的边缘检测算子集成到现代CNN中流行的卷积运算中，以增强任务性能。

佐咖·2023-12-30 23:43

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