梯度线圈第10页

【R>>Mfuzz】时间序列分析

常用分析方法：Mfuzz包Java版的STEM（≤8个梯度）下面就来学习下R包-Mfuzz1.软件安装BiocManager::install('Mfuzz',a

高大石头·2024-01-24 14:30

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f(x)的误差和E(θ)函数，可以变成通用的函数形式，从而E(θ)只需要关注其参数θ0,θ1...的不同，而找到其最小值1.4调整参数θ0，θ1...，试图找到f(x)的误差和函数E(θ)的最小

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。

如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

12- OpenCV：算子(Sobel和Laplance) 和Canny边缘检测详解

Laplance算子1、理论2、API使用（代码例子）三、Canny边缘检测1、Canny算法介绍2、API使用（代码例子）一、Sobel算子1、卷积应用-图像边缘提取在这个红点变化最大，变化率很高的，梯度也是最陡

Ivy_belief·2024-01-24 12:12

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

1.2集成学习的优势1.3集成学习的分类2.XGBoost与其他集成学习算法的关系2.1XGBoost的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用

theskylife·2024-01-24 11:34

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

相比于传统的RNN，LSTM引入了记忆单元（memorycell）和门控机制（gatemechanism），以解决传统RNN中的梯度消失

heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

一个修鞋匠的爱情

无论你想找什么都可以找到，甚至东头还有一个修鞋的小摊位，支着一个蓝色遮阳伞，旁边放着一个工具箱，各种线圈和工具半裸露在外面，一个半旧的缝纫机咿咿呀呀的响着。

悠然故事记·2024-01-24 07:34

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习13——Actor-Critic算法

Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的优点，我们将其分为两部分，Actor（策略网络）和Critic（价值网络）Actor与环境交互，在Critic价值函数的指导下使用策略梯度学习好的策略

beiketaoerge·2024-01-24 06:40

工程师每日刷题 -3

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构3、编程基础1、深度学习问题：深度学习梯度消失与梯度爆炸现象，如何处理？

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

pytorch（三）反向传播

文章目录反向传播tensor的广播机制反向传播前馈过程的目的是为了计算损失loss反向传播的目的是为了更新权重w，这里权重的更新是使用随机梯度下降来更新的。

@@老胡·2024-01-24 06:26

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点，可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如

migugu·2024-01-24 04:17

Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行梯度下降探索学习率learningratealpha对梯度下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高梯度下降的性能

gravity_w·2024-01-24 04:10

复现NAS with RL时pytorch的相关问题

optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个操作，它用于清零所有被优化变量（通常是模型的参数）的梯度。

ThreeS_tones·2024-01-24 02:38

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

AI 筛选电池材料，广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的机器学习算法模型

作者：田小幺编辑：李宝珠，三羊封面图来源：摄图网广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强(XGBoost)算法的机器学习模型，可用于P-SOC空气电极的筛选。新能源现在有多火？

HyperAI超神经·2024-01-24 00:04

深度学习笔记：灾难性遗忘

这种现象尤其在所谓的“连续学习”（continuouslearning）或“增量学习”（incrementallearning）场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

生成式人工智能研究焦点：揭秘基于扩散的模型

采样生成图像的设计选择以更少的步骤理顺流程在低噪音水平下步骤高阶求解器可实现更准确的步骤训练降噪器的设计选择网络友好的数值大小预测图像与噪声均衡噪声水平上的梯度反馈幅度分配培训工作随着互联网规模的数据，

扫地的小何尚·2024-01-23 14:59

【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环

训练模型是一个迭代过程；在每次迭代中，模型都会对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集相对于其参数的导数的误差（如我们在上一节中看到的），并使用梯度下降优化这些参数。有关此过程的

冰雪storm·2024-01-23 10:44

初识人工智能，一文读懂梯度消失和梯度爆炸的知识文集(2)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-01-23 09:09

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

前向传播1.数据流动：输入到输出2.加权和与激活3.示例：简单网络的前向传播四、损失函数与性能评估1.损失函数的定义与重要性2.常见的损失函数类型3.评估模型性能的指标4.性能评估的实际应用五、反向传播与梯度下降

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

优化算法--李沐

目录1.1梯度下降1.2随机梯度下降1.3小批量随机梯度下降1.4冲量法1.5Adam损失值也就是预测值与真实值之间的差值是f(x)，x是所有超参数组成的一条向量，c是可以限制的，比如说权重大于等于0。

sendmeasong_ying·2024-01-23 06:27

零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归

木舟笔记·2024-01-23 04:32

牛客周赛 Round 17 解题报告 | 珂学家 | 枚举贪心 + 二分最短路

T3如果尝试增量差值最小的最大梯度去贪心的话，会失败，需要切换思路。

珂朵莉MM·2024-01-23 04:02

一文让你由浅入深的理解Transform模型

在这里我自己总结出了几点：1、难解释性，神经网络的一个通病，做出来的好坏都比较难解释，2、梯度消失和梯度爆炸的问题。3、LSTM只能串行计算，不能并行，因为它是一个时序

lhz泽少·2024-01-23 03:06

李沐深度学习-多层感知机从零开始

梯度的产生是由于反向传播，在自定义从零开始编写代码时，第一次反向传播前应该对params参数的梯度进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append

大小猫吃猫饼干·2024-01-23 02:16

LSTM解读

LSTM通过使用门控单元来控制信息的流动，从而解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM的核心是三个门：输入门、遗忘门和输出门。

搬砖人NO17·2024-01-23 01:41

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

记一次多平台免杀PHP木马的制作过程

掘金文章目录前言声明绕过情况使用方法运行环境绕过点介绍技术原理讲解变量传值覆盖模块代码执行阻断模块InazumaPuzzle程序锁定器PerlinNoise危险函数生成与执行类构造函数基于时间的随机值生成器排列表生成器梯度表生成器埋有后门的柏林噪声生成器柏林噪声显示器程序主干参考资料前言最开始萌生出写免杀

御坂19008号·2024-01-23 00:47

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)

线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点III.狗腿法的原理1.狗腿法的构建2.狗腿法的优化说明3.狗腿法的插值权重IV.狗腿法的流程1.狗腿法的信赖域控制2.狗腿法的停止条件条件一.梯度不再下降条件二

wzf@robotics_notes·2024-01-22 15:52

CVPR 2023: Analyzing and Diagnosing Pose Estimation With Attributions

梯度基于归因方法的技术可视化输入中影响模型预测的区域，提供其推理过程的见解。表示学习：这个研究领域围绕

结构化文摘·2024-01-22 14:00

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。

uncle_ll·2024-01-22 13:45

Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification

现有的verbalizer大多由人工构建或者基于梯度下降进行搜索得到，不足在于标签词的覆盖范围小、存在

Navajo_c·2024-01-22 12:23

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图

蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

深度学习记录--RMSprop均方根

RMSprop(rootmeansquareprop)减缓纵轴方向学习速度，加快横轴方向学习速度，从而加速梯度下降方法：原理：不妨以b为纵轴，w为横轴(横纵轴可能会不同，因为是多维量)为了让w梯度下降更快

蹲家宅宅·2024-01-22 10:42

深度学习记录--Momentum gradient descent

Momentumgradientdescent正常的梯度下降无法使用更大的学习率，因为学习率过大可能导致偏离函数范围，这种上下波动导致学习率无法得到提高，速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动，同时加快速率

蹲家宅宅·2024-01-22 10:11

Transformer and Pretrain Language Models3-3

注意力机制的出发点首先就是为了解决信息瓶颈问题而存在的，这样我们通过注意力机制decoder端在每次生成的时候，都可以直接关注到encoder端所有位置的信息，信息瓶颈的问题就可以有效地解决了2、注意力机制同样很有效地缓解了RNN中的梯度消失的问题

ringthebell·2024-01-22 10:33

【Deepspeed-DeepSpeedZeroOptimizer-01】ZeRO源码精读01：DeepSpeedZeroOptimizer（ZeRO-1，ZeRO-2）

ZeRO-1，分区优化器状态ZeRO-2，在1的基础上分区梯度至于为什么没有把ZeRO-3一起写，暂时不清楚Deepspeed团队的设计，ZeRO3是在一个单独的文件中的，我们将

陈超帅·2024-01-22 10:30

基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测

download/abc991835105/88768314效果图结果分析展望参考论文背影碳排放越来越受到重视，预测是一种比较难的预测，随机性比较大，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆炸的问

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-22 07:59

深度强化学习Task2：策略梯度算法

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第二次任务的笔记【教程地址】文章目录基于价值算法和基于策略算法的比较策略梯度算法策略梯度算法的直观理解策略梯度算法REINFORCE算法基于平稳分布的策略梯度算法

卡拉比丘流形·2024-01-22 07:16

JoyRL策略梯度

与基于价值的算法（包括DQN等算法）不同，这类算法直接对策略本身进行近似优化。在这种情况下，我们可以将策略描述成一个带有参数θ的连续函数，该函数将某个状态作为输入，输出的不再是某个确定性的离散动作，而是对应的动作概率分布，通常用表示，称作随机性策略9.1基于价值算法的缺点无法表示连续动作。由于DQN等算法是通过学习状态和动作的价值函数来间接指导策略的，因此它们只能处理离散动作空间的问题，无法表示连

__如果·2024-01-22 05:00

生命的疑问，终究会死去

在灰色的阴影下一片片叠加的空间灰色的尘埃在掉落没有任何声音也没有任何言语左边右边一根白色的线圈着黑色的框仿佛间我听到了它们的对话是思想与思维的碰撞那是属于它们自己的表达方式对于找寻的存在意义不过是场渺渺无期的自我对峙因为你心存渴望渴望着另一种方式的觉醒以物观物以我无我都将是一场无声息的转化不对称的信息在咆哮着只是不知为何成了空谈生命不吝于提出一种新疑问也在不断地考验着每场经历那暴风前来临的平静只为

煙花笑·2024-01-22 04:07

常用的磁芯参数

L为装有磁芯的线圈的电感量（H），N为线圈匝数，Le为有效磁路长度（m），Ae为有效截面积（m2）3、饱和磁通密度磁化到

heaptek·2024-01-22 04:19

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。

jenye_·2024-01-21 22:01

计算机图像处理之空域滤波增强（图像平滑+图像锐化）

文章目录空间滤波基础模板卷积计算二维离散卷积图像平滑加权平均模板操作注意并行处理特点串行处理特点中值滤波法多图像平均法图像锐化一阶微分和二阶微分的区别图像细节的灰度变化特性图像细节的灰度变化微分特性拉普拉斯锐化锐化模板设计特点空域图像线性滤波技术综合实例常见的梯度算子例题后期处理水平浮雕效果水平边缘的提取效果几种一阶锐化方法的效果比较非锐化滤波高频增强滤波

空LA·2024-01-21 20:26

Improving Deep Neural Network学习笔记

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、

佳雨初林·2024-01-21 17:42

Batch Normalisation

在隐藏层将数据进行标准化，能够加快收敛速度，更解决了深层网络中“梯度弥散”的问题，使得深层网络模型更加容易和稳定。

Mr_Stark的小提莫·2024-01-21 17:27

6、梯度提升XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

XGBoost梯度提升结构化数据最精确的建模技术。在本节课中，我们将学习如何使用梯度增强来构建和优化模型。这种方法在Kaggle的许多竞争中占据主导地位，并在各种数据集上获得了最先进的结果。

AI算法蒋同学·2024-01-21 15:33

深度学习中的优化算法

第t时刻的梯度为g_t,一阶动量为m_t,二阶动量为v_t,更新步长为n_t，则有：SGD首先看看SGD，在SGD中没有动量，即m_t=g_t,v_t=I。

小蛋子·2024-01-21 14:27

循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU

下面是LSTM的内部结构图LSTM为了改善梯度消失，引入了一种特殊的存储单元，该存储

Algorithm_Engineer_·2024-01-21 13:52

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