梯度第23页

Pytorch中的Net.train()和 Net.eval()函数讲解

在这种模式下，模型会根据训练数据进行参数更新，并且会在前向传播中跟踪梯度，以便进行反向传播和参数更新。model=Net()model.train()#设置模

码农研究僧·2023-11-30 11:40

2022BCS——AI安全论坛

（成员推理攻击）、完整性（模型后门攻击）e.g.人脸识别身份认证协议的安全威胁：传输过程、感知器件、终端系统、宿主软件、业务代码、识别模型联邦学习：面向端侧隐私保护的分布式学习模式，每个节点只需要提供梯度

TARO_ZERO·2023-11-30 09:17

（七）SN-GAN论文笔记与实战

论文笔记与实战一、论文笔记二、完整代码三、遇到的问题及解决一、论文笔记在WGAN-GP中使用gradientpenalty的方法来限制判别器，但这种放法只能对生成数据分布与真实分布之间的分布空间的数据做梯度惩罚

SCU-JJkinging·2023-11-30 09:44

《GAN实战》GANs in Action 第一章

1.训练过程每次迭代，也就是batch完成连词训练（a）训练鉴别器固定生成器参数，根据反向传播总误差，运用梯度下降的方法，更新鉴别器参数，寻求最小化分类误差（b）训练生成器固定鉴别器参数，根据反向传播总误差

阿希学习笔记·2023-11-30 09:42

matlab实现图像滤波、边缘提取(5种算子)、锐化(两种梯度算子)

2.分别用梯度、sobel、拉普拉斯算子进行图像锐化。3.使用多种算子（至少五种）对图片进行边缘提取。比较各算子特点，分析处理结果，图像中哪些地方处理效果不好，可能原因是什么。

silly_foxWY·2023-11-30 06:35

评论回复

试错法是现代世界十分常见的方法，典型的例子当然是爱迪生发明灯泡的例子，还有各种优化搜索算法（二分搜索算法、最大梯度算法）、反馈控制方法等等。

何以为道·2023-11-30 05:13

吴恩达深度学习笔记(45)-Adam 优化算法(Adam optimization)

，提出了优化算法，并很好地解决了一些问题，但随后这些优化算法被指出并不能一般化，并不适用于多种神经网络，时间久了，深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法，很多人都觉得动量（Momentum）梯度下降法很好用

极客Array·2023-11-30 04:58

成套决胜未来！

【海尔智家第二届场景方案设计师培训】3组-智赢未来队济宁中心-临沂-倍世店-沈娜12月11日图片发自App一、学习总结：《全屋净水》梯度净化，分支供水。全屋净水是为了满足客户生活饮水和生活用水的需要。

056a735cf02a·2023-11-30 04:21

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

【吴恩达机器学习】第十周—大规模机器学习和随机梯度下降

1.png针对大数据集，如果我们一上来就用传统的梯度下降算法，可能往往会训练很慢很慢，达不到预期要求。那么我们该

Sunflow007·2023-11-30 02:10

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。

shy~·2023-11-30 01:57

YOLOv5算法进阶改进（6）— 更换主干网络之ResNet18

ResNet18的优点是可以解决深度神经网络中梯度消失的问题，使得性能更好。前期回顾：YOLOv5算法进阶改进（1）—改进数据增强方式+添加CBAM注意力机制<

小哥谈·2023-11-30 01:39

竞赛选题题目：基于深度学习的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

laafeer·2023-11-29 21:00

梯度下降及反向传递公式推导

本来想在写这篇文章，无奈不支持数学公式的展示，只好发布在作业部落了，可以通过这个链接访问，等以后支持数学公式了再挪过来：https://www.zybuluo.com/JackMeGo/note/1052246

JackMeGo·2023-11-29 19:15

【Python】nn.BCEWithLogitsLoss函数详解

这可以避免在正向和反向传播过程中可能出现梯度爆炸或梯度消失的问题。目录函数原理原理主要特点函数原理原理nn.BCEWithLogitsLoss是PyTorch中的一个损失函数，它结合了sigmoi

木彳·2023-11-29 19:26

花生油、大豆油、橄榄油、茶籽油……哪种油是更健康的选择？

排在第一梯度的是橄榄油和茶籽油富含单不饱和脂肪酸，对心脑血管有好处，对有抗癌也有一定益处。第二梯度的是葵花籽油和玉米油其中葵花籽油优于玉米油，因为它含有更多的亚油酸，这是一种人体必需的脂肪酸。

f566157de2dc·2023-11-29 18:00

OpenCV | 图像梯度sobel算子、scharr算子、lapkacian算子

importcv2#opencv读取的格式是BGRimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib是RGB%matplotlibinline1、sobel算子img=cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow('img',img)cv2.waitKey()cv2.destroy

squirrel快乐敲码·2023-11-29 17:34

前向传播、反向传播、更新梯度

1.从误差传递的角度以动图演示前、反向传播①前向传播计算误差②反向传播传递误差③前向传播更新梯度2.从梯度传递的角度以计算演示前、反向传播使用的网络示例①前向传播计算误差首先根据输入[x1,x2]\left

爱吃饭的大猫·2023-11-29 16:19

python与机器学习1，机器学习的一些基础知识概述(完善ing)

神经网络之间的关系：1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类：SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3数据分类3关于阈值θ和偏移量b的由来4不同的激活函数5关于回归6关于分类7关于误差和梯度下降

奔跑的犀牛先生·2023-11-29 11:57

强化学习算法（二）DDPG

这篇文章中介绍一种不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题，这个算法就是是深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradien

嚸蕶·2023-11-29 10:23

2023-简单点-机器学习中矩阵向量求导

具体来说，当损失函数是一个关于模型参数（通常表示为矩阵或向量）的函数时，我们需要计算损失函数关于模型参数的导数，即梯度。这个梯度可以用来更新模型参数，使得损失函数值降低，从而提高模型的性能。

简单点好不好的仓库·2023-11-29 07:30

常用的优化器

常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、具有动量的SGD、RMSprop、AdaDelta和Adam等。

lock cylinder·2023-11-29 07:17

基于BP神经网络的手写体识别，附有详细的代码，机器学习+神经网络1000案例之1

BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-29 05:36

了解BP神经网络：从原理到应用

二、BP神经网络的训练过程1、计算正向传播输出的结果：2、计算损失函数：3、计算w值的梯度下降：4、误差反向传播：5、循环调整w的值，直到损失值小于允许的范围。

AI_dataloads·2023-11-29 05:32

一睹为快，自动梯度求导

一睹为快，自动梯度求导笔者不想过多的谈TF有什么用，只是提供一个入门TF的教程本节目录自动梯度求导自动梯度求导自动梯度求导可以说是所有的深度学习框架所必须的工具，无论是TF,Torch等。

焜俞·2023-11-29 02:13

第十七章大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

Colleen_oh·2023-11-28 20:14

不同激活函数与对应的初始化方法

1.ReLu.当使用ReLu激活函数时，需要使用正态分布的初始化方法，给参数加一点噪声，来打破完全对称并且避免0梯度。有时还需要给偏置附上一些小的非0值来避免deadneuron，比如0.1。

zZ_efa3·2023-11-28 19:11

生成式深度学习(第二版)-译文-第四章-生成对抗网络

理解WGAN可以添加的额外改进，例如融合梯度惩罚(GradientPenalty,GP)项到损失函数。利用Keras从零开始构建WGAN-GP。利用WGAN-GP

Garry1248·2023-11-28 15:26

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

Week2线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢？

lavendelion·2023-11-28 15:22

oracle按区间求和,oracle 按照日期区间求和

//求两个日期之间的数据之和//2011/03/16为起始日，2011/09/15为结束日//没一个月为一个梯度，也就是3.16-4.15,4.16-5.15,...

那天我捡了只猫·2023-11-28 11:53

正则化与正则剪枝

文章目录引言正则化为什么会过拟合拉格朗日与正则化梯度衰减与正则化应用解决过拟合网络剪枝总结致谢参考引言在深度学习中，模型的复杂度通常是由模型参数的数量和取值范围来决定的。

东荷新绿·2023-11-28 09:35

强化学习7 策略梯度算法

强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制。家族中有很多种不一样的成员，有学习奖惩值，根据自己认为的高价值选行为，也就是Value-basedlearning，例如如Q-Learning，Deep-Q-network；也有不通过分析奖惩值，直接输出行为的方法，即基于策略的强化学习（Policy-BasedRL），这就是今天要说的PolicyGradient加上一个神经网络来输出预测的动作。在强化学

Ray77888·2023-11-28 02:52

python 线性规划全局最优解_介绍一个全局最优化的方法：随机游走算法(Random Walk)...

上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。

weixin_39989190·2023-11-27 21:13

机器学习笔记五—机器学习攻击与防御

系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—

江_小_白·2023-11-27 19:03

3-机器学习进阶-模型的攻击和防御

人能识别出来，但是机器得出完全不同的东西了真实的越远越好，非真实的越近越好，同时限制下输入偏差不能太大，模型固定去调整输入，把输入当做参数去训练两中方法计算限制距离，限制，第二种方式最好，同样可以进行梯度计算

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-11-27 19:32

2 时间序列预测入门：GRU

原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfGRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

汀沿河·2023-11-27 12:35

人工智能理论

1.3人工智能与图灵机的关系1.4人工智能的基本解决方案1.5反向传播算法的推导1.6神经网络的可解释性的定义1.7梯度消失和梯度爆炸1.7.1解决方案——梯度截断和固定梯度1.8激活函数1.9梯度下降的步进问题

BoilingHotPot·2023-11-27 11:41

智能优化之粒子群算法（PSO）（Matlab,python,C++实现）

它与其他优化算法的不同之处在于，它只需要目标函数，不依赖于目标的梯度或任何微分形式。它也有很少的超参数。

想不到名字222·2023-11-27 11:40

【论文学习】Adversarial Examples on Graph Data: Deep Insights into Attack and Defense论文学习

在攻击的时候，作者发现图数据的这些离散特性可以通过引入积分梯度来解决。这个积分梯度可以反映出对图中的某一条边或

精致又勤奋的码农·2023-11-27 06:13

神经网络--梯度下降

对于诸位「MLer」而言，梯度下降这个概念一定不陌生，然而从直观上来看，梯度下降的复杂性无疑也会让人「敬而远之」。

Drr0·2023-11-27 03:49

【机器学习】基于线性回归的模型优化和正则化

文章目录前言一、简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、

泪懿·2023-11-26 22:45

深度模型优化与正则化

优化问题神经网络模型是一个非凸函数，再加上在深度网络中的梯度消失问题，很难进行优化；另外，深层神经网络模型一般参数比较多，训练数据也比较大，会导致训练的效率比较低泛化问题（正则化）因为神经网络的拟合能力强

锋年·2023-11-26 22:44

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）

(FollowTheRegularizedLeader)2.梯度下降方法3.推荐系统中常见的Embedding方法有哪些？

笃℃·2023-11-26 21:45

动手学深度学习(三)---Softmax回归

回归一、理论知识回归估计一个连续值分类预测一个离散类别回归单连续数值输出自然区间R跟真实值的区别作为损失分类通常多个输出输出i是预测为第i类的置信度一般我们使用交叉熵用来衡量两个概率的区别将它作为损失其梯度是真实概率和预测概率的区别

释怀°Believe·2023-11-26 20:14

动手学深度学习(二)---线性回归

对于特征集合X，我们可以采用矩阵-向量乘法2.线性回归从0实现从0开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器（1）导入需要的包%matp

释怀°Believe·2023-11-26 20:13

机器学习比较 - 基于OpenCV进行图像向量的提取

在将图像转换为特征向量的不同技术中，经常与不同机器学习算法结合使用的两种最流行的技术是定向梯度直方图和词袋技术。这里主要就是为了了解用于图像矢量表示的定向梯度直方图(HOG)和词袋(BoW)技术。

坐望云起·2023-11-26 15:54

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类

macan_dct·2023-11-26 14:22

[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理

Batchnormalization批量标准化深度学习有个本质性的问题：随着网络深度加深，训练起来困难，本质是反向传播的时候梯度消失。

棉毛裤穿吗·2023-11-26 13:44

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战1.逻辑回归（LogisticRegression）简介2.逻辑回归优化算法推导2.1梯度下降法（GradientDescent）2.2随机梯度下降法2.3mini-batch

CQU-XJTU-Mr. Wu·2023-11-26 13:01

神经网络优化算法详解

神经网络的优化算法，主要是两种反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法（gradientdecent）。这两种方法最终的目的都是调整

乱红飞·2023-11-26 13:54

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