梯度算子

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数
盼小辉丶·2024-02-19 12:40

强化学习（TD3）

TD3——TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradient双延迟深度确定性策略梯度TD3是DDPG的一个优化版本，旨在解决DDPG算法的高估问题优化点：①双重收集：采取两套
sssjjww·2024-02-19 11:09

OpenCV中的边缘检测技术及实现

该方法结合了多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制和
superdont·2024-02-19 11:37

深度学习-吴恩达L1W2作业

Heywhale.com作业2：吴恩达《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容：-np.exp（x）适用于任何np.arrayx并将指数函数应用于每个坐标-sigmoid函数及其梯度
向来痴_·2024-02-15 09:05

基于LightGBM的回归任务案例

在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后，XGBoost是一种极限梯度提升机器，但通过lightgbm，我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果，并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型
python收藏家·2024-02-15 09:21

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine
OverlordDuke·2024-02-15 02:42

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速
沫2021·2024-02-15 00:38

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。
浩波的笔记·2024-02-14 23:47

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。
魏清宇·2024-02-14 21:14

神算子裴行俭

图片发自App前不久，看完一部历史小说，男主角是裴行俭，集文韬武略于一身，担任礼部尚书，兼任检校右卫大将军。这里不准备谈小说的内容，更不涉及裴行俭和胡女库狄氏的爱情，我感兴趣的是他曾经做出的一个预测。担任过宰相的李敬玄把初唐四杰推荐给裴行俭，并高度赞美他们的才学。裴行俭却说，做官的人应该把胸襟和见识放在首位，把文学技艺放在其次。王勃、卢照邻、骆宾王虽然富有文才，但轻浮急躁，爱卖弄夸耀，不配享有爵位
说宁想说·2024-02-14 19:51

博客摘录「 【halcon】轮廓拟合相关算子」2023年5月26日

特别是使用了union_adjacent_contours_xld之后注意一定要使用segment_contours_xld进行打断，然后才能使用get_contour_global_attrib_xld。
o0Orange·2024-02-14 16:52

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播
o0Orange·2024-02-14 16:22

Flink教程

将应用分配给JM1.2任务提交流程image.pngyarn模式image.png1.3任务调度原理image.png1.4并行度与slot一个特定算子
July2333·2024-02-14 15:20

C++学习笔记29：流操纵算子

1整数流的基数：流操纵算子dec,oct,hex,setbase(指定任何进制输出)2浮点数的精度（precision,setprecision）3设置域宽（setw,width）：例如想要输出一个整数时
longbatianxia1·2024-02-14 13:40

[CUDA 学习笔记] Reduce 算子优化

Reduce算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】三，reduce优化入门学习笔记-知乎的学习整理Reduce又称之为归约,即根据数组中的每个元素得到一个输出值,常见的包括求和(sum)
PeakCrosser·2024-02-14 10:39

卜算子慢

黄葵稍立，青苇簇拥。漫江黄澄翠秀。远客凭栏，陡转雾销风寂。牵层云，陷入干山里。薄红影笑叹才思，繁节隽辞未离。悠悠水中堤，忆长河仙境，窄桥空亭。暮至云低，隐却横田八叠。悄无声，何寻前人迹?纵低唱，情思万缎，惟恐远人迷。
非同凡想_·2024-02-14 09:19

PyTorch detach()：深入解析与实战应用

PyTorchdetach()：深入解析与实战应用文章目录引言一、计算图与梯度传播二、detach()函数的作用三、detach()与requires_grad四、使用detach()的示例五、总结与启示结尾引言在
高斯小哥·2024-02-14 08:29

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍
_养乐多_·2024-02-14 05:07

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）项目背景与意义在深度学习领域，模型的预测能力往往是黑盒子，难以解释。
OverlordDuke·2024-02-14 02:12

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

卜算子·黄河踏游

图片发自App谷雨踏石堤，润物葱茏翠。万道华光破紫霞，绚染天河汇。闲客坐游舟，畅爽欢声醉。流淌旋涡抖落人，拽起泥身水。踏青为春日郊游，也称“踏春”，一般指初春时到郊外散步游玩。旧时曾以清明节为踏青节，不过，踏青节的日期因时因地而异，有正月八日的，也有二月二日或三月三日的，后来则以清明出游踏青居多。2019年04月24日图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自A
听雨_66·2024-02-13 18:36

卜算子一一一《冰凌花》

东北的报春花花开寂寥时，期待东君到。俏绽芳妍娇面羞，报于春知道。不慕百花开，化作相思雪，片片冰心独自呈，朵朵迎风傲。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图片发自App
春秋半步·2024-02-13 14:41

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。
亦旧sea·2024-02-13 14:24

XGboost集成学习

它是一种GradientBoosting（梯度提升）的改进版，通过使用一系列弱学习器（例如决策树）的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。
亦旧sea·2024-02-13 14:53

XGboost和lightGBM算法对比

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees
亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测

【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后，会有一些行人信息的丢失，会造成梯度的消失，造成行人检测不准确
量子-Alex·2024-02-13 10:56

时间序列预测——BiGRU模型

在RNNs的基础上，GRU（GatedRecurrentUnit）模型通过引入门控机制来解决梯度消失问题，提高了模型的性能。BiGRU模型则是在GRU模型的基础上引入了双向结构，从而
Persist_Zhang·2024-02-13 09:46

深度学习中的前向传播和反向传播

反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。
处女座_三月·2024-02-13 07:56

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测
软工菜鸡·2024-02-13 06:36

数据回归算法 | Matlab实现Lasso回归预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现Lasso回归预测模型.在本文，我们继续讲解另外一种可以解决“多重共线性”的算法——Lasso回归（也称L1正则化算法），其全称叫做（最小绝对值收敛和选择算子算法
天天酷科研·2024-02-13 06:31

多GPU-TensorFlow

数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度，汇总梯度进行全局参数更新。
听风1996·2024-02-13 05:22

《记一次游戏》听课思考

甄老师的课堂思路清晰，课堂环节环环相扣，有梯度，利用学习单，对孩子的指导很有层次。
你是特别的人·2024-02-12 17:18

梯度提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用

目录写在开头1.多任务学习的基础知识1.1多任务学习的概念和优势1.1.1概念1.1.2优势1.2GBDT在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践2.1如何设计多任务学习模型2.2成功案例分享2.2.1推荐系统2.2.2金融风控2.2.3自然语言处理（NLP）3.挑战与解决方案3.1面临的技术挑战和解决策略3.1.1挑战1：任
theskylife·2024-02-12 16:12

卜算子 咏梅

驿外断桥边，寂寞开无主。已是黄昏独自愁，更著风和雨。无意苦争春，一任群芳妒。零落成泥碾作尘，只有香如故。一是梅花暗指伟大的共产主义者，是一个人，更是群体。二是梅花与飞雪为伍迎春，在悬崖百丈冰时开放，在富有诗意的春天里甘于寂寞。三是“俏”然开放，自豪昂扬，与“独自愁”相对。四是“只把春来报”要把春光迎来人间，与“无意苦争春”的自苦自保相对。五是在山花烂漫的丛中欢笑，永远与百花在一起，与“一任群芳妒”
出淤泥而不染N·2024-02-12 16:09

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中，我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤，第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。
Jachin111·2024-02-12 15:37

大模型推理优化实践：KV cache 复用与投机采样

该引擎与当前广泛使用的多种主流模型兼容，并通过采用高性能的CUDA算子来实现了如PagedAttention和ContinuousBatching等多项优化措施。
阿里技术·2024-02-12 15:01

优化梯度下降算法

文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera
stoAir·2024-02-12 14:58

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学
kidling_G·2024-02-12 14:29

C语言经典算法之逻辑回归算法

B.简介在C语言中实现逻辑回归算法，我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率，并使用梯度下降或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下
JJJ69·2024-02-12 13:33

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血，那我就对这个问题多展开一下吧，让鲜血流的更猛烈一些。（害怕.jpg）
woshicver·2024-02-12 11:34

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法
lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习
StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。
3points·2024-02-12 11:01

机器学习之局部最优和全局最优

面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部
华农DrLai·2024-02-12 11:29

PgSQL内核特性 - push-based pipeline 执行引擎

通常情况下，查询优化器会输出物理执行计划，一般由一系列的算子组成。
yzs87·2024-02-12 10:44

零落成泥碾作尘，只有香如故

陆游《卜算子·咏梅》驿外断桥边，寂寞开无主。已是黄昏独自愁，更著风和雨。无意苦争春，一任群芳妒。零落成泥碾作尘，只有香如故。李白《客中行》兰陵美酒郁金香，玉碗盛来琥珀光。
一壹木一·2024-02-12 07:55

一曲卜算子，倾注半世情

这是北宋词人李之仪词《卜算子》的不朽名作。词分上、下两阙。全词以长江之水抒发情感，表达了作者君我两知，水乳交融，永远矢志不移的情感爱恋。李之仪（1048～1117）北宋词人。
佛灯熠熠·2024-02-12 06:45

XGBoost算法

XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11
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