梯度第21页

机器学习---线性回归案例

1、梯度下降法调节参数2、模拟过拟合训练模型都会将数据集分为两部分，一般会将0.8比例的数据集作为训练集，将0.2比例的数据集作为测试集，来训练模型。

30岁老阿姨·2023-12-14 22:25

基于TD3的电动汽车复合电源能量管理策略研究

为了实现复合电源系统能耗损失的最小化，设计了一种基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法的能量管理策略。与深度确定性策略梯度（DDPG）算法相比，该算法解决了Q值过高估计问题，能耗损失更小。

罗思付之技术屋·2023-12-14 22:15

一种边缘梯度插值的双分支deeplabv3+语义分割模型

摘要:针对deeplabv3+解码器采用双线性插值的单一分支结构易导致图像的高频分量损失、语义分割精度不高的问题，采用索伯(Sobel)算子计算各像素点沿不同方向的边缘梯度值并结合双三次插值算法，提出一种边缘梯度插值方法

罗思付之技术屋·2023-12-14 22:45

神经网络和深度学习（四）—梯度下降算法

姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】对梯度下降法的具体应用【嵌牛鼻子】深度学习神经网络梯度下降【嵌牛提问】如何将梯度下降算法应用到神经网络说了这么多，你可能会以为接下来我将介绍牛顿定理

吴丞楚20012100032·2023-12-14 21:16

opencv的图像直方图处理

bin的数值可以是梯度、方向、色彩或任何其他特征。直方图可以帮助我们更好地理解数据的分布特征，包括集中趋势、离散程度等。直方图在许多领域有重要的应用，包括统计学、图像处理、数据分析

智慧医疗探索者·2023-12-14 21:46

深度学习（1）以目标跟踪阐述深度学习相关模型原理及特征提取方式详解

1.目标跟踪综述一般包含：特征表达、跟踪模型、搜索策略跟踪方法分类2.特征表达2.1传统特征表达主要包括HOG、LBP、Harr-like、SIFT和颜色统计1.HOG:图像局部区域梯度加权直方图，一般针对灰度图像

明月醉窗台·2023-12-14 21:44

深度学习——第5章神经网络基础知识

第5章神经网络基础知识目录5.1由逻辑回归出发5.2损失函数5.3梯度下降5.4计算图5.5总结在第1课《深度学习概述》中，我们介绍了神经网络的基本结构，了解了神经网络的基本单元组成是神经元。

曲入冥·2023-12-14 20:52

[PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]

TensorFlowtorchtheanocaffeDSSTNEmxnetlibdnnCNTK目录：1：深度学习发展历史2：DeepLearning工程简介3：DNN简介一发展历史二DeepLearning工程简介深度学习三大步：定义映射函数（神经网络）定义损失函数通过梯度更新

明朝百晓生·2023-12-14 17:01

VSCode之C++ & CUDA入门：reduce的N+1重境界

背景Reduce是几乎所有多线程技术的基础和关键，同样也是诸如深度学习等领域的核心，简单如卷积运算，复杂如梯度聚合、分布式训练等，了解CUDA实现reduce，以及优化reduce是理解CUDA软硬件连接点的很好切入点

qq_37172182·2023-12-07 00:23

batch_size太大和太小的优缺点分别是什么？

确保收敛性：大批次可以更好地平均梯度，减少梯度更新的噪声，可能有助于收敛到较好的局部最小值。缺点：内存需求高：较大的批次需要更多的内存空间，如果系统资源受限，可能会

BugMaker2002·2023-12-06 23:36

经典GAN简明原理：LSGAN

但是，在训练学习过程中这种损失函数的使用可能会导致梯度消失。为了克服这个问题，最小二乘生成对抗网络（LSGAN）采用最小二乘的损失来缓解。实际上，LSGAN的目标函数将本质上是最小化Pea

机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

R语言|绘制典范对应分析CCA图

redundancyanalysis,RDA）是基于对应分析（correspondenceanalysis,CA）发展而来的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析

维凡生物·2023-12-06 21:27

【OpenCV】边缘检测：梯度，sobel算子的理解

在这一讲中我们来学习一下opencv中最基本的边缘检测的知识，首先我们来介绍一下图像梯度1.图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导：图像梯度:梯度算子Gradientoperators

zxl6646761·2023-12-06 20:19

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Differentiable Shadow Mapping for Efficient Inverse Graphics

这允许使用梯度优化方法来找到最能解释输入数据的参数。可微渲染已被证明对于各种任务有效，包括图像重建、形状优化和材料估计。非可微渲染：非可微渲染是渲染的传统方法，不允许使用梯度优化。这

结构化文摘·2023-12-06 12:04

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理1.线性回归2.梯度下降法

Magic171·2023-12-06 11:14

Yolov4 学习笔记

之前损失函数存在的问题之前公式为1-IOUIOU=(交集面积)/(并集面积)如果没有相交，分母为0，那么就无法计算分母接近零：当预测框和真实框的重叠面积非常小，接近于零时，IOU的计算结果可能会非常大，这可能导致梯度下降的问题

魏郴·2023-12-06 10:24

深度学习之网络优化与正则化

神经网络优化的特点网络优化的难点（1）网络结构差异大：不同模型之间的结构差异大——没有通用的优化算法、超参数多（2）非凸优化问题：导致得到的最优解可能是全局最优解——参数如何初始化、如何逃离局部最优或鞍点（3）梯度消失和爆炸问题

__如果·2023-12-06 10:42

torch 如何在迭代训练中，只计算参数梯度，不更新参数。并且将参数的梯度保存到列表，这个列表的值不随着梯度清零而跟着变为零

在使用torch.autograd.backward()计算梯度后，可以通过设置参数的requires_grad属性为False来阻止参数更新。

高山莫衣·2023-12-06 09:00

普通策略梯度算法原理及PyTorch实现【VPG】

在本文中，我们将从头开始构建最简单的强化学习形式之一—普通策略梯度（VPG）算法。然后，我们将训练它完成著名的CartPole挑战—学习从左向右移动购物车以平衡杆子。

新缸中之脑·2023-12-06 08:39

pytorch中的loss.backward()和optimizer.step()中的使用的梯度方向问题

#举例：梯度下降更新模型参数optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)#在每个训练步骤中optimizer.zero_grad

Mariooooooooooo·2023-12-06 07:51

形态学操作—形态学梯度

形态学梯度（MorphologicalGradient）是图像形态学处理中的一种操作，它通过对图像的膨胀和腐蚀操作之间的差异来突出图像中的边缘信息。

Make_magic·2023-12-06 06:28

软著项目推荐深度学习的智能中文对话问答机器人

项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断

iuerfee·2023-12-06 06:49

抑制过拟合——从梯度的角度看LayerNorm的作用

抑制过拟合——从梯度的角度看LayerNorm的作用Normalization的目的LayerNorm&BatchNorm可视化分析LayerNorm分析loss分析梯度在深入探索transformer

征途黯然.·2023-12-06 03:39

A3C 笔记

AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning论文提出了一种在deepneuralnetwork控制器的优化中，使用异步梯度下降来训练的方法。

Junr_0926·2023-12-06 02:12

残差网络ResNet

残差网络结构的提出，就是解决了随着网络层数的加深，出现的梯度弥散、梯度爆炸、以及网络退化的现象。架构：resnet系列如下表残差模块。

追忆苔上雪·2023-12-06 00:43

吴恩达深度学习笔记(36)-神经网络的梯度消失/梯度爆炸

梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Explodinggradients）训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是你训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，

极客Array·2023-12-05 23:01

模型训练出现NaN的原因以及解决方法

梯度爆炸：当反向传播过程中的梯度变得非常大时，权重更新可能会导致数值不稳定。这通常与深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题有关。数值不稳定的激活函数：某

码农研究僧·2023-12-05 22:31

智能优化算法应用：基于梯度算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于梯度算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于梯度算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.梯度算法

智能算法研学社（Jack旭）·2023-12-05 22:36

梯度下降与损失函数的基础知识

文章目录一、基础知识梯度下降损失函数的要求损失函数凸函数二、预测的任务理解策略梯度一、基础知识梯度下降梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数或目标函数。

_刘文凯_·2023-12-05 17:09

[PyTorch][chapter 4][李宏毅深度学习][Gradient Descent]

前言：目录:1:梯度下降原理2:常见问题3：梯度更新方案4：梯度下降限制一梯度下降原理机器学习的目标找到最优的参数,使得Loss最小为什么顺着梯度方向loss就能下降了。主要原理是泰勒公式。

明朝百晓生·2023-12-05 07:39

强化学习算法TRPO的理解

TrustRegionPolicyOptimization角度一：off-policy重要性采样ImportanceSampling梯度优化角度二：数值优化置信域优化蒙特卡洛近似TRPO算法的全称是TrustRegionPolicyOptimization

北山杉林·2023-12-05 03:15

最小二乘法

注意是斜率变化，不是函数值变化），那相应的inv(H)的值就会比较小，这个时候步进会慢些2.当一个位置比较平缓，斜率变化较小时，说明H矩阵值小，相应的inv(H)会比较大，步进会比较大上述两点，相对于梯度下降法来说

用户名溢出·2023-12-05 00:25

几种梯度下降方法之BGD

梯度下降梯度下降是迭代法的一种，通俗来讲你可以把梯度下降任务当成下山的过程。

yousa_·2023-12-04 22:03

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

习题6-1P推导RNN反向传播算法BPTT.习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度．习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法

HBU_David·2023-12-04 15:37

【23-24 秋学期】NNDL 作业11 LSTM

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运行过程李宏毅机器学习笔记：RNN循环神经网络_李宏毅rnn笔记_ZEERO~的博客-CSDN博客https

HBU_David·2023-12-04 15:03

梯度下降方法

本文介绍了梯度下降法的推导过程，全梯度下降算法，随机梯度下降算法，随机平均梯度下降算法，小批量梯度下降算法。

谛君_是心动啊·2023-12-04 15:45

PyTorch自用笔记（第六周-实战2）

PyTorch自用笔记（第六周）十一、循环神经网络RNN&LSTM11.1时间序列表示方法11.2RNN11.3时间序列预测实战11.4梯度弥散与梯度爆炸11.5LSTM原理11.6LSTM使用十二、迁移学习

代号06009·2023-12-04 14:56

tf.saved_model报错iterating over `tf.Tensor` is not allowed in Graph execution.

今天又是在保存模型时报错，结合最近的错误，我发现在梯度计算过程中是没有问题的，但是在保存模型时就会因为模型中不符合tf2要求的地方报错。

正在吃饭的派大星·2023-12-04 09:20

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit

米米吉吉·2023-12-04 06:56

图像边缘检测及霍夫变换

Canny边缘检测建议：使用单通道的灰度图进行操作比形态学梯度效果好，找到的边缘更准确将低频的部分去掉，留下高频的部分。可以先滤波操作，再进行边缘检测。

开心大爆炸·2023-12-04 03:19

深度学习记录--梯度下降法

什么是梯度下降法？

蹲家宅宅·2023-12-04 01:34

梯度下降与GradientBoostingRegressor、LinearRegression比较

#_*_coding:utf-8_*_#建造一个最简单的梯度下降defregression(data,alpha,lamba):importnumpyasnpn=len(data[0])-1#获取data

不死彡邪神·2023-12-04 00:18

P-Tuning v2论文概述

虽然微调能获得良好的性能，但由于训练过程中需要存储所有参数的梯度和优化器

江小皮不皮·2023-12-04 00:40

Achieving High Accuracy with PINNs via Energy Natural Gradients

AchievingHighAccuracywithPINNsviaEnergyNaturalGradientsAchievingHighAccuracywithPINNsviaEnergyNaturalGradients问题自然梯度现有方法总结方法提出

xuelanghanbao·2023-12-04 00:58

c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根

Newton'siterationmethod是在实数域和复数域利用切线不断逼近方程根的一种求高次曲线方程的方法，区别于梯度下降法，它是二阶导，收敛速度比较快，对于非凸函数，牛顿法容易受到鞍点或者最大值点的吸引

发狂的小花·2023-12-03 22:56

强化学习中的 AC（Actor-Critic）、A2C（Advantage Actor-Critic）和A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

文章目录AC算法A2C算法A3C算法AC算法AC（Actor-Critic）算法是强化学习中的一种基本方法，它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点。

智能建造小硕·2023-12-03 22:54

[最优化理论] 梯度下降法 + 精确线搜索（单峰区间搜索 + 黄金分割）C++ 代码

这是我的课程作业，用了Eigen库，最后的输出是latex的表格的一部分具体内容就是梯度下降法+精确线搜索（单峰区间搜索+黄金分割）从书本的Matlab代码转译过来的其实，所以应该是一看就懂了这里定义了两个测试函数

hijackedbycsdn·2023-12-03 22:30

深度学习记录--logistic回归函数的计算图

回归函数先回顾一下单一样本的logistic回归损失函数的公式，公式如下：将logistic函数用计算图表示出来(以两个基础量为例)，计算图如下：前向传播已经完成，接下来完成后向传播运用链式法则依次求出,,,,补充梯度下降法

蹲家宅宅·2023-12-03 20:09

day4-梯度消失和梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸梯度消失：反向传播过程中，一旦出现某神经元梯度趋近于0，那么往回传播时，由于梯度是连乘的，那么前面的梯度都趋近于0，相当于很多神经元没有训练梯度爆炸：梯度在连乘的情况下，也容易出现指数级的增长参数初始化方式正态分布初始化

wamgz·2023-12-03 18:11

机器学习中的逻辑回归模型（代码分析）

逻辑回归函数中，若继续使用线性回归模型中的代价函数，由于逻辑回归函数非凸的特性，其求不出局部最小值，故需要引入新的代价函数，损失函数（lossfuction），下图右侧为逻辑回归模型的代价函数，想让不能用梯度下降法

王凯铭893·2023-12-03 17:50

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