梯度第16页

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

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

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

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

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

编程实现并2D可视化1.被优化函数2.被优化函数3.解释不同轨迹的形成原因分析各个算法的优缺点总结及心得体会简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数（1）SGDSGD优化算法，即随机梯度下降法

.Hypocritical.·2023-12-31 06:51

【人工智能Ⅰ】实验10：人工神经网络图像分类

（1）可针对这些特点对图像的颜色、纹理、形状进行分析，从而进行特征选择与提取（例如：方向梯度直方图、灰度共生矩阵）；（2）也

MorleyOlsen·2023-12-31 01:49

点成案例丨温度梯度培养箱在探究温度对植物发芽影响中的应用

变暖的气候与受影响的种子全球变暖是指由于人类工业化和燃烧化石燃料等活动释放了大量温室气体，这些气体进入大气层导致地球气温在过去几十年里逐渐升高的现象。全球气候变暖带来了一系列严重的环境问题：温度升高导致冰川和极地冰层融化，海平面上升，威胁到沿海地区和岛屿的生存；极端天气事件如暴雨、干旱、飓风等也频繁发生，给人类社会和生态系统带来严重的影响。此外，气候变暖还导致生态系统遭到破坏、生物多样性减少。在全

点成生物科技·2023-12-30 19:46

熵值法确定权重，主成分分析，聚类分析

选自《战略性新兴产业集群梯度差异与协同发展——基于江苏的数据分析》采用主成分分析法对江苏省战略新兴产业集群发展竞争力进行综合评价。

Joy19·2023-12-30 17:24

坚持热爱，不负时光

男团则是人员梯度较

拾文赌茶·2023-12-30 11:49

【华为OD】人工智能面试题目

解释一下决策树、随机森林和梯度提升机等监督学习算法的基本原理。什么是神经网络？它可以解决哪些问题？解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？

道亦无名·2023-12-30 10:13

不做梵高417·2023-12-30 10:37

神经网络分类与回归任务

优化器：常见的有梯度下降

不做梵高417·2023-12-30 10:04

（2022|CVPR，单阶段骨干，目标感知鉴别，深度图文融合块）DF-GAN：简单有效的文本到图像合成基线

EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.相关工作3.DF-GAN3.1模型概述3.2一阶段文本到图像骨干3.3目标感知鉴别器3.3.1匹配感知梯度惩罚

EDPJ·2023-12-30 08:26

卷积核和学习和训练

我们接下来要做的是，使用pytorch框架，通过梯度下

lock cylinder·2023-12-30 06:21

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\

呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

机器学习之BP神经网络精讲（Backpropagation Neural Network（附案例代码））

这种网络结构包含输入层、隐藏层和输出层，使用梯度下降算法来优化权重。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:33

最优化共轭梯度法matlab代码实现

FR共轭梯度法实际上是利用梯度和上一次的搜索方向来构造本次搜索方向：dk=-gk+βk-1dk-1即：用上一次的搜索方向修正最速下降法的负梯度方向，不仅避免了锯齿现象，与牛顿法相比也节约了计算量。

deer(écho)·2023-12-30 03:03

cs224n-笔记-lecture01-wordvecs

目录人类语言和词语含义词向量Word2Vec语言模型介绍优化方法：梯度下降法人类语言和词语含义1.如何表示一个词定义词语的meaning：用单词、词组表示概念用单词、符号表达观点通过写作、艺术表达内容.

AugBoost·2023-12-30 03:37

1.13 openCV-python Canny图像边缘检测

#第一步：由于边缘检测很容易受到噪声影响，所以第一步是使用5x5的高斯滤波器去除噪声#第二步：计算图像梯度#第三步：非极大值抑制,在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点

wangsb_2020·2023-12-30 02:12

激活函数

常见激活函数、激活函数的公式、以及其与其导数的关系，优缺点sigmoid：梯度杀手，激活值大一些或小一些时导数都会逼近0，所以要注意参数的初始化tanh：优点：没有非0点问题；输入在0点附近时，梯度较大

欧文坐公交·2023-12-29 23:50

11.30 每日一读

4、如何理解梯度剪裁？

Vicor·2023-12-29 22:38

深度学习数据处理（一）

然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使Tensor更加适合深度学习。张量（tensor）是数学和物理学中的概念，它表示任意维度的数组或矩阵。

kk要读书·2023-12-29 21:30

感知机

为了求这个超平面需要用到基于误分类的损失函数和梯度下降的优化策略。

将_4c15·2023-12-29 15:15

机器学习中常用的矩阵公式

模型学习的过程是求使得loss函数L(f(x),y)最小的参数，这是一个优化问题，一般采用和梯度相关的最优化方法，如梯度下降。一、矩阵迹的定义矩阵的迹：就是矩阵的主对角线上所有元素的和。

ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:38

梯度下降的直观理解

欢迎关注公众号：数据运营入表资产化服务获取更多算法源码材料2023数据资源入表白皮书，推荐系统源码下载-CSDN博客用友BIP数据资产入表解决方案白皮书，推荐系统源码下载-CSDN博客梯度下降的场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程

Michael_Shentu·2023-12-29 11:03

一阶梯度$二阶梯度$高斯牛顿算法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、梯度1.1丶方向1.1.1丶平面上的方向平面向量u⃗≠0平面向量\vec{u}≠0平面向量u=01.2梯度的几何意义1.2

OwnResponsibility·2023-12-29 09:43

OpenCV-Python(19):Canny边缘检测

目录学习目标Canny边缘检测原理1.噪声抑制(噪声去除)2.梯度计算3.非极大值抑制4.双阈值检测(滞后阈值)5.边缘连接Canny边缘检测步骤Canny边缘检测的OpenCV实现不同阈值的边缘检测效果学习目标了解

图灵追慕者·2023-12-29 09:02

OpenCV-Python(18):图像梯度

目录背景介绍及应用学习目标原理Sobel算子和Scharr算子Laplacian算子代码示例重要提醒背景介绍及应用图像的梯度是指图像中每个像素点的强度变化情况。

图灵追慕者·2023-12-29 09:32

机器人中的数值优化之线性共轭梯度法

同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1.无约束优化方法对比2.Hessian-vecproduct3.线性共轭梯度方法的步长编辑

无意2121·2023-12-29 07:58

TensorFlow HOWTO 5.1 循环神经网络（时间序列）

但是操作数量多了之后，就会有梯度消失和爆炸的问题，于是人们改良了RNN单元，添加了精巧的结构来避免这样问题。这是RNN的几种改良结构：image操作步骤导入所需的包。imp

布客飞龙·2023-12-29 04:23

【机器学习实战】logistic回归

梯度上升法确定最优回归系数sigmoid函数的输入记为z，即z=w0x0+w

吵吵人·2023-12-29 03:05

不能想太多

好几个人都说我们报河师大太亏了，说我们报的学校拉不开梯度。我和女儿看了几天，也真的找不出其他学校可报。真的好郁闷

然子_50bd·2023-12-29 03:40

模型优化方法

在构建完模型后，通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降（SGD）优点：（1）每次只用一个样本更新模型参数，训练速度快（2）随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点

alstonlou·2023-12-28 23:12

卷积神经网络反向传播

误差的反向传播求w的误差梯度权值的更新首先是更新输出层和隐藏层之间的权重。

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

随机梯度辨识方法

Matlab利用随机梯度方法进行辨识的举例，可以结合不同情况进行优化处理（例如需要复现文献中结果）Matlab代码如下：clc;clear;close;formatshortg;M='Stochasticgradientmethod

超越✔·2023-12-28 15:23

2019-10-06 梯度下降法Python实践——求函数的最小值

代码还是有很多地方需要完善的，需要近一步的学习importmath#使用梯度下降法求函数的最小值#f=exp(X^2+(y-2)^2)初始点为（1，1）#设计函数deffunction_one(x_input

小郑的学习笔记·2023-12-28 12:11

大模型的实践应用14-大语言模型的分布式训练并行策略，(数据、模型、张量)并行的原理介绍

通过数据并行的并行策略，每个计算设备都可以独立地计算小批量数据的梯度，并将结果进行聚合，从而实现模型的并行训练。这种分布式训练

微学AI·2023-12-28 11:12

优化算法2D可视化的补充

之所以会走"之字形"，是因为它在每次更新参数时只考虑当前的样本梯度。这导致参数更新非常不稳定，每个样本的梯度方向不一致，从而产生了"之字形"的更新路径。

Simon52314·2023-12-28 10:08

LSTM ——作业

习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-3P编程实现下图LSTM运行过程1.使用Numpy实现LSTM算子importnumpyasnp#创建一个numpy数组x，它是一个

Simon52314·2023-12-28 10:07

梯度爆炸实验

造成简单循环网络较难建模长程依赖问题的原因有两个：梯度爆炸和梯度消失。

Simon52314·2023-12-28 10:37

LSTM的记忆能力实验

是一种可以有效缓解长程依赖问题的循环神经网络．LSTM的特点是引入了一个新的内部状态（InternalState)和门控机制（GatingMechanism）．不同时刻的内部状态以近似线性的方式进行传递，从而缓解梯度消失或梯度爆炸问题

Simon52314·2023-12-28 10:03

写作提升：三个方法，拥有持续写出好文章的能力

关于写作这件事，首先要做的是根据自己的真实现状来制定有梯度的“三步走目标

引领馨阳·2023-12-28 09:52

个人关于机器学习的周记之十一

在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这周，我们要将梯度下降和代价函数结合。

周围_5d19·2023-12-28 03:06

策略梯度方法

文章目录前言一、基于梯度策略的强化学习policyandvalueRL基于策略梯度的优劣势目标函数添加基线考虑时序因果关系二、蒙特卡洛策略梯度方法实现流程加入基线降低方差三、Actor-CriticAlgorithm

爱宇小菜涛·2023-12-28 01:46

BP算法与淋浴器的温度调节

BP算法之所以能够训练神经网络，是因为它基于梯度下降的思想，通过最小化损失函数来优化网络参数。

人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

机器学习——线性模型（二）

1、优化方法线性回归最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。

风月雅颂·2023-12-27 18:04

亿赛通电子文档安全管理系统 user JNDI远程命令执行

防止内部员工泄密和外部人员非法窃取企业核心重要数据资产，对电子文档进行全生命周期防护，系统具有透明加密、主动加密、智能加密等多种加密方式，用户可根据部门涉密程度的不同（如核心部门和普通部门），部署力度轻重不一的梯度式文档加密防护

keepb1ue·2023-12-27 11:38

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