梯度第14页

优化器（一）torch.optim.SGD-随机梯度下降法

torch.optim.SGD-随机梯度下降法importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset

Cupid_BB·2024-01-08 07:29

机器学习周报第九周

Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）来解决梯度消失和梯度爆炸问题

Ramos_zl·2024-01-08 06:02

pytorch集智-2单车预测器

控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优

peter6768·2024-01-08 06:10

优化｜流形优化系列（一）

这种内积结构提供了流形上测量长度和角度的方式，这在优化过程中非常重要，因为它允许我们定义梯度和Hessian等概念，并进行相应的优化操作。在流形优化的背景下，流形通常是解的约束集。例如，当解

运筹OR帷幄·2024-01-08 04:02

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

理解机器学习中的术语

文章目录标量向量矩阵张量求导，梯度代码实现pytorch实现标量向量矩阵张量标量(scalar)，也可以叫做常量，例如x=5向量(vector),它是一个一维数组，例如x=[1,3,4]矩阵(matrix

少年的小俊·2024-01-07 22:13

大学物理实验重点——导热系数

导热热流密度（单位时间通过单位面积的热量）和温度梯度成正比关系。导热系数在数值上等于每单位长度温度降低1个单位时，单位时间内通过单位面积的热量。

Sanchez·J·2024-01-07 21:14

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。

撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】无约束优化问题（函数梯度、下降方向、最优性）

文章目录下降方向下降方向与梯度关系例题偏导数方向导数梯度（导数）下降方向最优性条件一阶必要条件二阶必要条件二阶充分条件无约束凸规划的最优性条件我们把一元方程推广到nnn维无约束极小化问题，得到解无约束优化问题

撕得失败的标签·2024-01-07 20:28

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.算法GBDT(GradientBoostingDecisionTree)，梯度提升树，是属于集成算法中boosting类的一种算法。这个算法是现有机器学习算法中相对较实用的算法。

Kiroro·2024-01-07 13:50

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

深度学习中的反向传播数学计算过程

反向传播的数学计算过程1计算关于X关于的雅可比矩阵2计算各分量的偏导和**/**v投影各方向上的累加和3确定最终分量的梯度计算表达式4y.backward(v)根据函数中有无参数v进行计算=======

大小猫吃猫饼干·2024-01-07 07:25

梯度消失与梯度爆炸的问题小结

本文参考李沐老师动手深度学习,上篇激活函数有遇到这个问题我们来深入探讨一下文章目录前言一、梯度爆炸二、梯度爆炸的问题三、梯度消失四.梯度消失的问题总结前言到目前为止，我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数

笔写落去·2024-01-07 07:55

梯度下降法原理小结

提示:本篇文章是参考刘建平老师的博客,该文章只是作为个人学习的笔记.文章目录前言一、梯度是什么？

笔写落去·2024-01-07 07:25

pytorch中一些有关tensor的操作

既然是深度学习的工具，tensor还具有自动求梯度和GPU计算等强大功能。

Michael_Flemming·2024-01-07 02:34

卷积神经网络|完整代码实现

通常，训练一个神经网络需要这些步骤：定义一个神经网络准备一个可迭代的数据集将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数好吧，明白大致步骤之后，就可以简单实现一个神经网络，并训练这个神经网络

霜溪·2024-01-07 02:31

李沐-《动手学深度学习》-- 01-预备知识

一、线性代数知识1.矩阵计算a.矩阵求导当y和x分别为标量和向量时候，进行求导得到的矩阵形状，矩阵求导就是矩阵A中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素求导梯度指向的是值变化最大的方向分子布局和分母布局：b

叮咚Zz·2024-01-07 00:17

Pytorch tutorial pytorch 入门

tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html这篇tutorial主要分为四个部分：1、什么是Tensor，和Tensorflow介绍差不多2、自动求梯度

Track48·2024-01-06 22:40

【数字图像处理技术与应用】2023-2024上图像处理期中-云南农业大学

在用计算机对数字图像处理中，常用一个二维数组来存放图像数据，其大小与数字图像的大小一致(相同)；3、数字图像按存储格式可分为点位图和矢量(矢量图)；4、对于图像f(x,y)=xy2+3x，它在点(x,y)处的梯度为

明金同学·2024-01-06 14:16

深度学习之矩阵形式的链式法则推导

深度学习之矩阵形式的链式法则推导对于深度学习的基础“梯度下降”和“自动微分”的数学原理网上讲解的博客有很多了，但是目前没看到有讲关于矩阵形式的链式法则的内容，所以写了这篇笔记，供自己学习和复习。

月见团子tsukimi·2024-01-06 12:09

深度学习：鞍点以及如何跳出鞍点

最近阅读了有关鞍点得到文章，做了一下总结：鞍点的定义：鞍点（saddlepoint）的数学含义是：目标函数在此点上的梯度（一阶导数）值为0，但从该点出发的一个方向是函数的极大值点，而在另一个方向是函数的极小值点

Way_X·2024-01-06 12:03

pytorch07：损失函数与优化器

2.2nn.NLLLoss2.2.1代码实现2.3nn.BCELoss2.3.1代码实现2.4nn.BCEWithLogitsLoss2.4.1代码实现三、优化器Optimizer3.1什么是优化器3.1.1梯度的概念

慕溪同学·2024-01-06 09:04

安卓拍照扫描APP解决方案——基于深度学习的文本方向检测与校正

在传统数字图像处理中常用投影分析、Hough变换、方向梯度直方图（HOG

知来者逆·2024-01-06 07:18

DNN网络结构（一）

内容包括:ResNetResNet变种ResNet[1]ResNet提出的残差结构，最大的好处是可以学习恒等映射，并且保证了梯度的传播，避免了深层网络训练时的梯度消失问题，使得训练超深网络成为可能，实验中

点击此处打开新世界·2024-01-06 07:11

PyTorch|transforms.Normalize

在训练时对图片数据进行归一化可以在梯度下降算法中更好的寻优，这是普遍认为的。那么PyTorch中的transforms.Normalize，究竟做了什么，这是应该知道的。

霜溪·2024-01-06 06:42

Arxiv网络科学论文摘要14篇(2020-09-28)

ComplexLY·2024-01-06 06:56

Transformer模型中前置Norm与后置Norm的区别

归一化层主要用于调整输入数据的尺度，以减少梯度消失或梯度爆炸的问题，从而提高模型的稳定性

JOYCE_Leo16·2024-01-06 04:23

【激活函数】深度学习中你必须了解的几种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU 和 ELU 激活函数（2024最新整理）

其缺点是当输入值较大和较小时，梯度会接近于0从而导致梯度消失问题，函数的输出也不是以0为中

daphne odera�·2024-01-05 15:55

基于transformers，用GPU训练的显存优化方法

这样在计算梯度的时候是每per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps个样本计算一下2.设置gradient_checkpo

鱼鱼9901·2024-01-05 12:16

大语言模型占显存的计算和优化

batchsize，越小显存占的越小）gradient_accumulation_steps（per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数

鱼鱼9901·2024-01-05 12:39

自然语言处理

RNN为什么会梯度消失？RNN为什么会梯度爆炸？RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。

搬砖成就梦想·2024-01-05 12:08

图像处理基础：图像膨胀、腐蚀、开闭运算及梯度运算的Python实现

基本概念1.2、膨胀函数代码展示2、图像腐蚀2.1、基本概念2.2、腐蚀函数代码展示3、图像开运算3.1、基本概念3.2、开运算函数代码展示4、图像闭运算4.1、基本概念4.2、闭运算函数代码展示5、图像梯度运算

AI_dataloads·2024-01-05 10:04

Pytorch之梯度下降算法

目录复习：线性模型：分治法:优化问题：梯度下降算法的难题：梯度下降算法的优势：求损失函数的过程：代码及运行结果如下：代码：运行结果：随机梯度下降：为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下：运行结果如下：注意

丘小羽·2024-01-05 07:06

神经网络中的梯度爆炸

梯度爆炸是深度学习中的一种常见问题，指的是在反向传播过程中，某些梯度的值变得非常大，导致数值溢出或趋近于无穷大。梯度爆炸通常会导致训练不稳定，模型无法收敛，或者产生不可靠的结果。

Recursions·2024-01-05 03:15

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

11.6Momentum在Section11.4中，我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。

致Great·2024-01-05 00:19

解决方法：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB

直接上大显存显卡，当然能上就不在这了，哈哈，看下面的方法；2.调小batch_size，1都不行，再看看下面；3.在验证模型代码前面，插入withtorch.no_grad():因为在验证和测试的时候，是不需要计算梯度的

是人间一只财·2024-01-04 21:20

python 图像清晰度_图像清晰度评价指标（Python）

github：图像清晰度评估算法包(有示例)1Brenner梯度函数defbrenner(img):''':paramimg

沙漠一雕哥·2024-01-04 12:08

图像清晰度评估指标

梯度幅

LittroInno·2024-01-04 12:03

Scikit-Learn线性回归(四)

Scikit-Learn线性回归四：梯度下降1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解

对许·2024-01-04 12:55

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

50个超强的Pytorch操作 ! ! !

张量转置6.矩阵乘法7.元素级乘法8.求和9.平均值张量:数学和统计功能10.标准差11.最大值12.最小值13.绝对值14.指数运算15.对数运算张量:深度学习方面的操作16.向下取整17.向上取整18.梯度清零