梯度线圈第17页

[动手学深度学习-PyTorch版]-7.2优化算法-梯度下降和随机梯度下降

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。

蒸饺与白茶·2024-01-03 15:47

WebRTC GCC 拥塞控制算法（REMB-GCC）

目录一.前言二.REMB-GCC算法原理1.接收端基于延时梯度的带宽预估（1）Arrival-timefilter（2）OveruseDetector（3）Adaptivethreshold（4）RemoteRateController

椛茶·2024-01-03 14:36

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

梯度下降算法2 学习率梯度

学习率是在梯度下降算法中的一个非常重要的参数，它决定了在寻找最小值（或最优解）过程中我们每一步移动的距离。你可以将学习率理解为步伐的大小。想象一下，你在山上寻找最低点（即最优解）。

小黄人软件·2024-01-03 08:31

神经网络——torch.optim优化器的使用

一旦使用例如计算梯度，就可以调用该函数。backward()反向传播。文章目录一、官方文档1.什么是torch.optim？

baidu_huihui·2024-01-03 08:27

简易机器学习笔记（四）初识卷积神经网络

首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

简易机器学习笔记（六）不同优化算法器

前言我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

机器学习基础面试点

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB

mylaf·2024-01-03 05:07

形象记忆两例

理想变压器初级线圈和次级线圈中能量相等，频率相等。2.创设情境法分子的直经的数量级是10的负10次方米，可有些同学动辙就能算出10的负9次方米，或者更大。这就像看了几十米、几百米高的巨人。

天行健_decd·2024-01-03 03:42

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

这里就引入了“梯度下降”。一、梯度下降通俗解释比如下面山上有个小孩要下山，肯定要往下走（取决于你Loss_function的方向是上升还是下降）正常求“梯度”是“向

xcpppig·2024-01-03 01:52

2024通信保研-电磁场电磁波复习

标量场的梯度的旋度恒等于0，旋度的散度等于0。

WHS-_-2022·2024-01-02 23:40

深度生成模型之GAN优化目标设计与改进 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录深度生成模型之GAN优化目标设计与改进原始GAN优化目标的问题1.JS散度度量问题2.梯度问题优化目标的设计与改进1.最小二乘损失GAN2.Energy-basedGAN(EBGAN)3.WassersteinGAN4

slience_me·2024-01-02 17:28

2020-02-19

经过5天的学习，非常开心对整个知识有了较大的收获，从最初的线性回归，softmax与分类模型，多层感知机，到学习初步的卷积神经网络，leNet网络，为解决神经网络训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失爆炸，都进行了详细的代码实现

ninghc·2024-01-02 16:50

深度学习｜2.4 梯度下降

如上图，J(w,b)J(w,b)J(w,b)是由w和b两个参数共同控制的损失函数，损失是不好的东西，所以应该求取合适的w和b使得损失最小化。为了简单考虑，可以先忽略参数b。斜率可以理解成在朝着x正方向移动单位距离所形成的损失值的变化，如果损失值变大，那么x往负方向移动；如果斜率为负，损失值变小，说明可以继续往正方向移动，应该要加上一个正值。（负负得正）其中学习率用于控制变化的过程。学习率越小，参数

晓源Galois·2024-01-02 16:38

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录深度生成模型之GAN基础生成对抗网络1.生成对抗网络如何生成数据2.生成对抗原理3.GAN的核心优化目标4.D的优化5.GAN的理想状态6.GAN的训练7.梯度不稳定与模式崩塌(collapsemode

slience_me·2024-01-02 13:56

相场模拟——枝晶生长（COMSOL模拟雪花形成）

造成以上条件的原因，可以是液相中负的温度梯度，也可以是负的浓度梯度。在这种模式下，晶体倾向于在其棱角处优先生长，从而形成突触状结构。这篇博文会介绍用相场模拟的方法，模拟雪花生长的过程。

csdnzzt·2024-01-02 12:23

残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）

如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。

丁功春·2024-01-02 10:45

第四章图像的局部特征笔记

第四章图像的局部特征摘要：角点检测（Harris角点检测、SIFT检测）、区域表示（梯度方向直方图、SIFT表示）图像特征分为：全局特征和局部特征。

seasonsyy·2024-01-02 08:26

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

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

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

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

工业异常检测大模型-Myriad：利用视觉专家进行工业异常检测的大型多模态模型 # 思路值得借鉴（海纳百川-有容乃大）

#(替换为线圈的xxx)最近，大型多模态（即视觉和语言）模型

思考实践·2024-01-01 23:48

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

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

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

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

【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

05 HAL库驱动蜂鸣器唱出一首小歌

以下是关于蜂鸣器的基本知识和分类：基本知识：1.构成：蜂鸣器由一个或多个压电陶瓷或电磁线圈构成，当输入电流或电压时，产生机械

@daiwei·2023-12-31 19:57

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

菱形的打印

首先我们可以将菱形分为上下两个部分，看成上三角形和下三角形红线圈起来的部分为上半部分，而下面的则为下半部分因此我们可以根据这个发现来写代码上半层的代码写法#includeintmain(){intline

snow_feather·2023-12-31 15:27

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

NFC物联网智能购物车设计方案

NFC是一种非接触式自动识别技术，当NFC标签靠近阅读器的工作范围之后，通过线圈获得感应电流，感应电流经过升压电路作为电源，将储存器寄存的信息发送给阅读器

虎克技术hukejishu·2023-12-31 09:19

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

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