梯度

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化：数据并行、模型并行和流水线并行2.3混合精度训练2.4梯度累积

AI天才研究院·2025-02-06 01:59

Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn

怎么这么多名字都被占了·2025-02-05 18:06

PyTorch中的 torch.nn.GRU

与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，并提高了训练效率和性能。在PyTorch中，torch.nn.GRU是一个非常方便的模块，用于构建和训练GRU网络。

彬彬侠·2025-02-05 12:53

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示

ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

GRU是门控循环单元是什么？

GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。

无限进步呀·2025-02-04 22:13

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。

彬彬侠·2025-02-04 15:23

机器学习笔记20241017

torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

原理：SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点，并利用梯度方向的直方

极客代码·2025-02-03 21:23

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度

欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在

Remoa·2025-02-03 14:53

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：

Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于

nnerddboy·2025-02-03 02:19

LSTM 网络在强化学习中的应用

LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-02 14:23

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

目录一、引言二、什么是梯度下降？

Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

pytorch实现循环神经网络

nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决梯度消失问题。nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。

纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

对线性回归的补充——正规方程法

目录1.引言2.单变量线性回归的解析解3.多变量线性回归的解析解参考1.引言在单变量线性回归和多变量线性回归中，参数的更新都使用了梯度下降算法进行迭代，但是线性回归的参数最优值可以直接得到解析解。

梦醒沉醉·2025-02-01 17:20

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

深度解读大语言模型中的Transformer架构

RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

重参数化（Reparameterization）的原理

因为隐含变量是从某个分布中采样的，这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时，由于采样操作的随机性，无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决

读思辨·2025-01-31 15:21

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器

kkchenjj·2025-01-31 04:39

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡

现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡，但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度，从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡，同时不产生不希望

大模型任我行·2025-01-30 16:24

OpenCV中的边缘检测和轮廓处理

1.Sobel算子函数功能：Sobel算子用于计算图像灰度的近似梯度，梯度越大越有可能是边缘。参数：s

Luzem0319·2025-01-30 12:55

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

OpenCV 功能函数介绍（二）

一，梯度处理的sobel算子函数功能：用于计算图像梯度（gradient）的函数参数：cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType

ኈ ቼ ዽ·2025-01-30 01:03

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型

MengWoods·2025-01-30 01:01

国科大-算法中的最优化方法-林

考过内容汇总：A前面是几个填空题，主要考察凸函数，拟凸函数，单峰函数这些的图像判断，以及通过等高线图找到梯度方向（第一个ppt上的最后一页的那个图）。填空题主要就是考察这些基本概念。

手板心里煎鱼吃·2025-01-29 21:57

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差

刀客123·2025-01-29 07:53

Python实现图像（边缘）锐化：梯度锐化、Roberts 算子、Laplace算子、Sobel算子的详细方法

目录Python实现图像（边缘）锐化：梯度锐化、Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子的详细方法引言一、图像锐化的基本原理1.1什么是图像锐化？

闲人编程·2025-01-29 03:40

强化学习中，为什么用AC架构

AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法，通过分离策略和价值函数的估

资源存储库·2025-01-29 01:25

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)

梦回楼~·2025-01-28 08:19

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

欢迎来到我的主页：【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到：Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线（或者一个平面），让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点，通过这条直线，我们可以预测新的数据。eg：假设你想预测房价，你知道房子的大小（面积）

Echo-Nie·2025-01-28 07:14

Python中opencv的一些函数及应用

Sobel算子函数功能：Sobel算子用于计算图像的梯度（变化率），常用于边缘检测。它通过对图像应用一个基于一阶导数的滤波器来强调图像中的边缘部分，特别是水平和垂直方向上的边缘。

灵封～·2025-01-28 06:05

〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-01-27 20:22

【diffusers极速入门（六）】缓存梯度和自动放缩学习率以及代码详解

系列文章目录【diffusers极速入门（一）】pipeline实际调用的是什么？call方法!【diffusers极速入门（二）】如何得到扩散去噪的中间结果？Pipelinecallbacks管道回调函数【diffusers极速入门（三）】生成的图像尺寸与UNet和VAE之间的关系【diffusers极速入门（四）】EMA操作是什么？【diffusers极速入门（五）】扩散模型中的Schedul

多恩Stone·2025-01-26 18:52

xgboost在spark集群使用指南

简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。

一颗小草333·2025-01-26 17:49

一、深度学习的基本介绍

机器学习的基本步骤：前馈运算、反向传播计算梯度、根据梯度更新参数值。一、定义及基本概念深度学习，就是一种利用深度人工神经网络来进行自动分类、预测和学习的技术。

关关钧·2025-01-26 14:52

微积分公式大全

以下是一些常见的复杂公式和定理，涵盖了多变量微积分、无穷级数、积分变换、极限等方面：1.多变量微积分偏导数和梯度偏导数：∂∂xf(x,y,z)\frac{\partial}{\partialx}f(x,

.NET跨平台·2025-01-25 03:51

智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen...

但问题在于，如何获得调整参数的梯度......目前我的信

智源社区·2025-01-24 18:46

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验

张登杰踩·2025-01-24 18:10

梯度提升决策树树（GBDT）公式推导

###逻辑回归的损失函数逻辑回归模型用于分类问题，其输出是一个概率值。对于二分类问题，逻辑回归模型的输出可以表示为：\[P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-F(x)}}\]其中\(F(x)\)是一个线性组合函数，通常表示为：\[F(x)=\sum_{m=0}^{M}h_m(x)\]这里的\(h_m(x)\)是学习到的决策树。###损失函数的推导对于单个样本\((x_i,y_i)\)，逻

化作星辰·2025-01-24 16:27

《用DOTS解决实际需求》集锦

思路是先消除使用门槛后，再有梯度挖掘DOTS底层实现，学习过程非常平滑，并精细准备了进度条字幕，想看哪里点哪里

·2025-01-24 11:49

AI需要的基础数学知识

2.微积分导数与偏导数：用于优化算法（如梯度下降）。链式法则：用于反向传播算法。积分：在概率和统计中有应用。3.概率与统计概率分布：如高斯分布、伯努利分布等。贝叶斯定

大囚长·2025-01-24 01:00

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题，谷歌于2017年提出了Transformer架构，并将其应用于机器翻译任务，取得了突破性的成果。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

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