梯度线圈第14页

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（六）随机近似与随机梯度下降

.说明性实例（llustrativeexamples）3.收敛性分析（Convergenceanalysis）4.在平均值估计中的应用（Applicationtomeanestimation）四.随机梯度下降

leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:00

网络变压器的介绍分类及工作原理

它在一块网络接口上所起的作用主要有两个，一是传输数据，它把PHY送出来的差分信号用差模耦合的线圈耦合滤波以增强信号，并且通过电磁场的转换耦合到不同电平的连接网线的另外一端；

Hqst 网络变压器 Andy·2024-01-12 19:33

Transformer中的layer norm(包含代码解释)

在transformer中存在add&norm操作，add操作很简单，就是把注意力矩阵和原来的矩阵相加，也就是残差链接，可以有效减少梯度消失。

牛像话·2024-01-12 19:01

深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

目录前言1RNN实现顺序记忆1.1RNN的序列处理能力1.2梯度问题：RNN的局限性1.3应对梯度问题的策略2RNN变体：解决梯度问题2.1GRU（门控循环单元）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势

cooldream2009·2024-01-12 18:23

【深度学习】优化器介绍

文章目录前言一、梯度下降法（GradientDescent）二、动量优化器（Momentum）三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数，使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数

行走的学习机器·2024-01-12 15:32

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

理论知识：梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”，但这个模型既能用于回归，也能用于分类。

zhangbin_237·2024-01-12 14:27

2021-12-26

京❤️达总店赵晓辉2021年12月26日落地真经严格就是爱，放纵既是害目标确认产值目标15万台次目标：100台今日体验：今天车不多，下午来个大众途安保养，更换防冻液火花塞，拔点火线圈的时候，凉车加上经验不足导致我拔坏了三个线圈

82daa2ac20c8·2024-01-12 14:31

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集

CatchZeng·2024-01-12 09:41

【pytorch】使用pytorch构建线性回归模型-了解计算图和自动梯度

使用pytorch构建线性回归模型线性方程的一般形式衡量线性损失的一般形式-均方误差pytorch中计算图的作用和优势在PyTorch中，计算图（ComputationalGraph）是一种用于表示神经网络运算的数据结构。每个节点代表一个操作，例如加法、乘法或激活函数，而边则代表这些操作之间的数据流动。计算图的主要优点是可以自动进行微分计算。当你在计算图上调用.backward()方法时，PyTo

精英的英·2024-01-12 08:49

06- OpenCV：图像亮度与对比度、绘制形状与文字

园、椭圆等基本几何形状3、随机生成与绘制文本4、代码演示一、调整图像亮度与对比度1、理论图像变换可以看作如下：（1）像素变换–点操作（2）邻域操作–区域（作用：图像的卷积，图像的整体特征的提取，图像的梯度

Ivy_belief·2024-01-12 06:45

【特征工程】17种将离散特征转化为数字特征的方法

作者|SamueleMazzanti编译|VK来源|TowardsDataScience“你知道哪种梯度提升算法？”“Xgboost，LightGBM，Catboost，HistGradient。”

风度78·2024-01-12 06:34

大语言模型面试问题

求和的意思就是残差层求和，原本的等式为y=H(x)转化为y=x+H(x)，这样做的目的是防止网络层数的加深而造成的梯度消失，无法对前面网络的权重进行有效调整，导致神经网络模型退化（这种退化不是由过拟合造成的

抓个马尾女孩·2024-01-12 05:23

【论文笔记】End-to-End Diffusion Latent Optimization Improves Classifier Guidance

AbstractClassifierguidance为图像生成带来了控制，但是需要训练新的噪声感知模型(noise-awaremodels)来获得准确的梯度，或使用最终生成的一步去噪近似，这会导致梯度错位

xhyu61·2024-01-12 02:08

深度学习课程实验二深层神经网络搭建及优化

初始化6、总结三种不同类型的初始化正则化1、导入所需要的库2、使用非正则化模型3、对模型进行L2正则化（包括正向和反向传播）4、对模型进行dropout正则化（包括正向和反向传播）5、总结三种模型的结果梯度检验

叶绿体不忘呼吸·2024-01-12 00:32

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

什么是机器学习XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种梯度提升树算法，它在梯度提升框架的基础上引入了一些创新性的特性，以提高模型性能和训练速度。

草明·2024-01-11 23:56

PLC期末复习题（第一章）

答：1、不能正常工作，因为同样的线圈通交流电时呈现阻抗，通直流时仅呈现电阻。2、不能可靠吸合，即使能吸合也会产生强烈的震动与噪声。因为直流电压继电器铁芯端面没有短路环，交变的电压会产生交变的电磁吸力。

我先去打把游戏先·2024-01-11 21:46

matlab的BP神经网络例子程序

1.BP神经网络的设计实例例1.采用动量梯度下降算法训练BP网络。

bluesky140·2024-01-11 20:30

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。

胡伟成·2024-01-11 19:53

【深度学习】动手学深度学习(PyTorch版)李沐 2.4.3 梯度【公式推导】

2.4.3.梯度我们可以连接一个多元函数对其所有变量的偏导数，以得到该函数的梯度（gradient）向量。

ninding·2024-01-11 15:43

【PyTorch入门系列】5.Autograd 自动微分

torch.autograd`自动微分与`torch.autograd`Tensors,FunctionsandComputationalgraph张量、函数和计算图笔记ComputingGradients计算梯度

冰雪storm·2024-01-11 15:36

【Machine Learning】Optimization

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义梯度下降相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。

YiPeng_Deng·2024-01-11 15:30

涛思数据获评北京市“专精特新”中小企业

近日，北京市经济和信息化局按照工业和信息化部《优质中小企业梯度培育管理暂行办法》（工信部企业〔2022〕63号）、《北京市优质中小企业梯度管理实施细则》要求，组织开展了2023年第三季度专精

涛思数据（TDengine）·2024-01-11 15:17

策略梯度算法

第九章策略梯度算法9.1简介本书之前介绍的Q-learning、DQN及DQN改进算法都是基于价值(value-based)的方法，其中Q-learning是处理有限状态的算法，而DQN可以用来解决连续状态的问题

oceancoco·2024-01-11 08:56

Gradient Descent补充

1、AdaGrad在梯度下降法中，学习率的选择和调整是非常重要的，有时直接决定了训练的质量和收敛的速度。上图展示了学习率过大或过小会产生的问题。

单调不减·2024-01-11 06:15

Deep Learning常见问题（一）

答：sigmoid在正无穷和负无穷导数非常小，此时学习速度非常慢（梯度消失），用relu可以加快学习速度。虽然relu在负半段导数为0，但在数据集足够大的情况下，一般可以让值落在正半段。

小弦弦喵喵喵·2024-01-11 04:08

AlexNet论文精读

使用SGD（随机梯度下降）来训练，每个batch128，动量为0.9，权重衰减为0.0005（防止过拟合，

warren@伟_·2024-01-11 02:02

【机器视觉】机器视觉实验一——图像边缘检测

构建一个简单的基于梯度的边缘检测器，包括以下功能;function[mag,theta]=gradientMagnitude(im,sigma)此函数应将R

yuzhangfeng·2024-01-10 22:48

RayMarching2：给球加上光照

接上文：RayMarching1：用射线的方式画一个圆四、法线与光照如果对偏导或者梯度场有了解，那么对于一个规则的平面想要得到某一点的法线就不是难题考虑到第一节SDF函数，我们知道：对于刚好在当前表面上的点

Jaihk662·2024-01-10 20:51

机器学习-线性回归实践

目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

梯度下降法

前言：在均方差损失函数推导中，我使用到了梯度下降法来优化模型，即迭代优化线性模型中的和。现在进一步了解梯度下降法的含义以及具体用法。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

一、矢量定义：按照特定顺序排列的元素集合。可以被视为一维数组。在机器学习中的作用：特征表示：在机器学习任务中，输入数据通常以矢量的形式表示。例如，图像可以表示为像素值的矢量，文本可以表示为词向量的矢量。矢量工具可以用来处理和表示这些特征向量，以便机器学习模型能够对其进行处理和学习。模型参数表示：在机器学习模型中，参数通常以矢量的形式表示。例如，线性回归模型的参数可以表示为一个包含权重和偏置的矢量。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

S7-1200PLC期末复习题（第七章）

1、这两个是常闭触点，所以一开始没有检测到产品过来时，会直接接通定时器，开启10s的一个定时器延时2、10s延时一到，就会接通这个%M0.0的线圈3、%M0.0线圈一被接通，下面这条通路就会接通，Q0.

我先去打把游戏先·2024-01-10 17:50

为什么MAX22216/MAX22217电流控制（CDR）比电压控制更好(VDR)？

▪电压控制易受线圈电阻和输入电压变化的影响。▪电流控制模式消除了这些不准确性，节省了功耗并减少了电磁阀磨损。柱塞运动检测(DPM)问题:在卡住的阀门中，即使达到HIT电流，柱塞也不会移动。

卓联微范同学·2024-01-10 17:41

为什么说葡萄酒的知识博大精深？

您可以引入加号和减号来修改这些基本梯度。葡萄酒的香味和口味是一回事，当我们认为在品尝覆盆子的味道时，我们实际上只是闻到了覆盆子的味道。人类只尝甜味、咸味、苦味、酸味和鲜味。虽然这只

zuifeiyan·2024-01-10 16:53

高等数学第七版总结（同济大学版）

目录导数公式基本积分表一些初等函数两个重要极限三角函数公式诱导公式和差化角公式和差化积公式倍角公式半角公式正弦定理余弦定理反三角函数性质高阶导数公式——莱布尼兹（Leibniz）公式中值定理与导数应用曲率定积分的近似计算定积分应用相关公式空间解析几何和向量代数多元函数微分法及应用微分法在几何上的应用方向导数与梯度多元函数的极值及其求法重积分及其应用柱面坐标和球面坐标曲线积分与曲面积分曲线积分曲面积

是yu不是jin·2024-01-10 12:10

深度学习与Pytorch实战（二）预测房价--线性回归

PyTorch实例：线性回归我们将实现一个线性回归模型，并用梯度下降算法求解该模型，从而给出预测曲线。

volcanical·2024-01-10 10:33

使用Scikit Learn 进行识别手写数字

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三

i阿极·2024-01-10 10:59

1.4.1机器学习——梯度下降+α学习率大小判定

1.4.1梯度下降4.1、梯度下降的概念※【总结一句话】：系统通过自动的调节参数w和b的值，得到最小的损失函数值J。如下：是梯度下降的概念图。

帅翰GG·2024-01-10 10:24

2.2.3机器学习—— 判定梯度下降是否收敛 + α学习率的选择

2.2.3判定梯度下降是否收敛+α学习率的选择2.1、判定梯度下降是否收敛有两种方法，如下图：方法一：如图，随着迭代次数的增加，J(W,b)损失函数不断下降当iterations=300之后，下降的就不太明显了

帅翰GG·2024-01-10 10:24

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

孤嶋·2024-01-10 08:08

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

李沐之数值稳定性+模型初始化和激活函数

目录1.数值稳定性1.1梯度爆炸1.2梯度消失2.模型初始化和激活函数2.1让训练更加稳定3.补充一点导数知识：1.数值稳定性层记为t,这里的y不是预测，还包括了损失函数，y是优化函数，不是预测的结果y

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

绿色是似然函数，近似高斯分布，橙色是损失函数的梯度。L2损失函数的意义：当靠近原点的时候，梯度就

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53

梯度下降和反向传播：能改

一、背景1.问题通过顶点坐标公式，求解出抛物线最低点的w坐标，得到了让误差代价最小的w。同样的，也通过算数说明了这种一步到位求解的方式固然是好，但是在输入特征过多、样本数量过大的时候，却非常消耗计算资源。2.思考抛物线最低点的寻找过程，其实不必一步到位，大可以采用一点点挪动的方式。通过在代价函数e与神经元的权重w图像上挪动w过程中发现，在最低点左侧，需要不断将w调大，在最低点右边，需要不断把w调小

一米阳光_Angel·2024-01-10 06:35

AI量化策略篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests）梯度提升决策树

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法scikit-learn中的随机梯度下降法小批量梯度下降法梯度下降法梯度下降法，不是一个机器学习算法（既不是再做监督学习

Debroon·2024-01-10 03:23

凸优化 3：最优化方法

凸优化3：最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP

Debroon·2024-01-10 03:21

分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KV cache

难得一遇的好文，转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/624740065，先做个简单总结：训练时的参数量由以下模型参数、前向的中间激活、后向的梯度、优化器参数组成：模型参数假设

taoqick·2024-01-10 03:13

论文阅读：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

用启发式的方法来解决Linearscalinglearningrate增大batch-size之后，梯度的期望不变，但是方差

涂山容容·2024-01-10 01:26

模型创建与nn.Module

nn.Parameter是一种特殊的张量，它被自动注册为模型的参数，可以进行梯度计算和优化。parameters属性是一个可迭代对象，可以通过遍历它来访问模型的所有参数。modu

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

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