梯度线圈

[实践应用] 深度学习之优化器

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中

YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

数学建模、运筹学之非线性规划

数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值

AgentSmart·2024-09-15 02:24

Python实现梯度下降法

博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？

闲人编程·2024-09-14 23:35

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim

本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式

幻风_huanfeng·2024-09-14 23:32

TensorFlow的基本概念以及使用场景

2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten

张柏慈·2024-09-13 15:03

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:50

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。

zjwreal·2024-09-12 17:13

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化4.1深度学习中的正则化4

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。

eeee~~·2024-09-11 23:16

深度学习算法，该如何深入，举例说明

微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测！

严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。

莫仝汉·2024-09-11 10:15

opencv13:图像梯度

目标在本章中，将学习：查找图像梯度，边缘等学习以下函数：cv2.Sobel()cv2.Scharr()cv2.Laplacian()理论1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始

uncle_ll·2024-09-11 10:45

太阳结构之对流层--太阳也一直开着振动模式？

当辐射区顶的实际温度梯度绝对值大于绝热温度梯度绝对值时，即温度变化太快，超过了绝热传导的速度，就会发生对流运动，进而形成对流层（来不及传递能量了，我自己动吧）。

科学的大手·2024-09-11 05:10

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt

2401_85743969·2024-09-10 18:46

《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器

分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树

张小生180·2024-09-10 06:01

放电与充电

姓名吴浩泽学号20181214372学院广研院转自21ic电子网网友火星国务卿原创电感：当线圈通过电流后，在线圈中形成磁场感应，感应磁场又会产生感应电流来抵制通过线圈中的电流。

whz9803·2024-09-10 00:10

基于深度学习的对抗样本生成与防御

1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

深圳市专精特新预计9月初申报！申报成功后，有哪些好处？

深圳市专精特新中小企业的认定流程01申报企业登录优质中小企业梯度培育平台02完成《数字化水平评测》03填写《专精特新中小企

深科信项目申报助手·2024-09-09 15:03

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在本文中，我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan

loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪

加速却甩不掉伤悲·2024-09-08 16:02

fpga图像处理实战-边缘检测（Roberts算子）

Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘，从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。

梦梦梦梦子~·2024-09-08 13:11

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

深度学习-OpenCv的运用（4）

文章目录一、图像形态学二、图像形态学的基本概念三、形态学操作的主要类型四、代码实现1.图像腐蚀2.图像膨胀3.开运算-先腐蚀后膨胀4.闭运算-先膨胀后腐蚀5.梯度运算6.顶帽与黑帽五、总结一、图像形态学图像形态学是数学中研究形状

红米煮粥·2024-09-08 10:50

电影《苦儿流浪记》全球首映，法国超萌小正太在线圈妈粉！

感人的剧情赚走了一大票观众的眼泪，主人公小雷米的扮演者玛勒姆·帕坎也以超萌的外形、精湛的演技在线圈了一波妈妈粉！有图为证！玛勒姆·帕坎究竟有多可爱？

57106125cd9d·2024-09-08 04:31

约束优化求解之罚函数法

例如梯度法中沿

姑苏隐士·2024-09-07 19:33

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集，用于深度学习和科学计算；2.下面主要介绍torch模块的五个功能：数据加载和处理，GPU加速，建立网络模型，模型的保存和加载，梯度更新和参数优化；上面功能主要用到的子模块如下

sccum·2024-09-07 09:22

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT

统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题

脚步的影子·2024-09-07 06:34

模型剪枝综述

模型剪枝的核心是模型中的权重、激活、梯度等是稀疏的，减少

发狂的小花·2024-09-06 23:20

Robotic TMS（三）：机器人TMS相关技术

一、运动轨迹跟踪为了避免固定受试者的头部，应使用跟踪系统来引导和调整线圈的位置和方向。有许多类似的跟踪系统可供选择：空间连杆机构、超声波跟踪系统、磁场跟踪系统、以及光

巴普蒂斯塔·2024-09-06 14:15

医学基础知识：主动转运

将某种物质的分子或离子由膜的低浓度一侧向高浓度一侧转运的过程，称为主动转运｡主动转运分为原发性主动转运及继发性主动转运｡(一)原发性主动转运1.原发性主动转运：指离子泵利用分解ATP产生的能量将离子逆浓度梯度和电位梯度进行跨膜转运的过程

小木易丫·2024-09-06 09:20

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解

微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

opencv学习：形态学操作和边缘检测算子

这个函数可以执行开运算、闭运算、梯度运算、膨胀、腐蚀以及顶帽和黑帽转换等。这些操作通常用于图像预处理，如去除噪声、平滑边界、突出特征等。

夜清寒风·2024-09-05 13:34

在下小天n·2024-09-05 13:33

openCV【实践系列】2——OpenCV方向梯度直方图

在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数）是有用的，因为在边缘和角落

一只长尾巴·2024-09-05 09:31

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

电磁铁的基本设计原理及主要用途

因此，电磁铁所产生的磁场强度与直流电大小、线圈圈数及中心的导磁物质有关，在设计电磁铁时会注重线圈的分布和导铁物质的选择，并利用直流电的大小来控制磁场强度。

JZMSYYQ·2024-09-04 10:09

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。

小陈phd·2024-09-04 10:07

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

凸优化学习之旅

目录标题专业名词MM算法CCP算法：代码说明SCA算法：连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD（BlockCoordinateDescent

还有你Y·2024-09-04 06:13

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game

Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame)，通过游戏，各个任务协商出共识梯度更新方向。

xhyu61·2024-09-03 09:26

深度学习(一)

梯度消失问题:当输入值很大或很小时，梯度接近于0，导致训练过程中梯度更新变得缓慢。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

PLC指令汇总

1、位逻辑指令1.1-||-常开接点(地址)1.2-|/|-常闭接点(地址)1.3XOR位异或1.4-|NOT|-信号流反向1.5-()输出线圈1.6-(#)-中间输出1.7-(R)线圈复位1.8-(S

葱花Lx·2024-09-03 03:19

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。

量子位AI·2024-09-02 22:16

继电器的工作原理

继电器通常由线圈、铁芯、衔铁、触点等部分组成。当线圈通电时，会产生磁场，使铁芯磁化，从而吸引衔铁，使触点闭合或断开，实现对被控电路的控制。

海阔天空_2013·2024-09-02 09:05

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

梯度下降法

梯度下降法，最通俗易懂的解释。

小丹丹的梦想后花园·2024-09-01 14:19

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