梯度第24页

梯度详解与优化实战

什么是梯度对所有自变量求偏微分构成的向量，它是一个向量（有大小和函数值增长方向）导数是一个标量找最小值点坐标的案例importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefhimmelblau

爱学习的羽·2023-11-26 13:18

干货来袭！！！3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第1天）线性代数篇：矩阵、向量及python实战

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、矩阵在AI中的应用二、矩阵基本知识及矩阵运算

小胡说人工智能·2023-11-26 12:36

【深度学习笔记】03 微积分与自动微分

03微积分与自动微分导数和微分导数解释的可视化偏导数梯度链式法则自动微分非标量变量的反向传播分离计算导数和微分假设我们有一个函数f:R→Rf:\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{R

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:27

深度学习第二天：RNN循环神经网络

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录介绍记忆功能对比展现任务描述导入库处理数据前馈神经网络循环神经网络编译与训练模型模型预测可能的问题梯度消失梯度爆炸其他的循环神经网络结语介绍

Nowl·2023-11-26 06:54

考研408院校合集以及学科评估

408院校合集以及学科评估word链接：https://pan.baidu.com/s/10LspZruWtQ954i6-4oouFw提取码：8888第一梯度985工程北京大学A+浙江大学A+上海交通大学

迟意的·2023-11-26 01:31

深度学习八股文：混合精度训练过程出nan怎么办

处理混合精度训练中的NaN问题时，可以考虑以下步骤：数值检查：在训练过程中，定期检查模型参数、梯度等是否包含NaN或Inf（无穷大）值。你可以在训练循环中添加断言

运气好到爆·2023-11-25 22:02

人心不足蛇吞象

又到了喜马月度结算最后阶段，有人调侃说整个喜马都在过梯度。现实生活中有KPI考核，虚拟平台也一样啊。工会考核主播，平台考核工会。

喵小妖mm·2023-11-25 22:32

可变形卷积从概念到实现过程

上期回顾卷积神经网络进阶用法—残差网络如何解决梯度消失问题什么是可变形卷积？可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。

三景页三景页·2023-11-25 19:10

吴恩达机器学习作业2（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分逻辑回归op.minimize高级算法计算代价最小值importnumpyasnpimportscipy.optimizeasop#逻辑回归，分类问题#梯度下降

之江小林·2023-11-25 16:57

图解梯度下降背后的数学原理

摘要：本文讲解了梯度下降的基本概念，并以线性回归为例详细讲解梯度下降算法，主要以图的形式讲解，清晰简单明了。

城市中迷途小书童·2023-11-25 15:55

反向传播BP算法

在该算法中，根据损失函数计算给定参数的梯度来调整参数(模型权重)。微分引擎与代码为了计算反向传播中的梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎

铁岭铁头侠·2023-11-25 13:41

81基于matlab GUI的图像处理

matlabGUI的图像处理，功能包括图像颜色处理（灰度图像、二值图像、反色变换、直方图、拉伸变换）；像素操作（读取像素、修改像素）、平滑滤波（均值平滑、高斯平滑、中值平滑）、图像锐化（robert交叉梯度锐化

顶呱呱程序·2023-11-25 12:30

[PyTorch][chapter 66][强化学习-值函数近似]

目录：1：原理2：梯度更新3：target和预测值4流程一原理强化学习最重要的是得到值函数，或者动作-状态值函数，根据值函数可以得到最优策略。

明朝百晓生·2023-11-25 12:00

多GPU训练

单个小批量上的多GPU训练（1）将小批量数据样本划分并复制到各个显存上；（2）在各块GPU上分别反向传播；（3）把各块显存上的梯度加起来；（4）广播到所有显存上；（5）在各块显存上分别更新模型参数。

MusicDancing·2023-11-25 12:47

联邦学习研究综述笔记

客服端（参与方）：在本地使用自己的私有数据训练模型，训练完成之后将模型的参数（权重、梯度等）发送给聚合服务器。聚合服务器：负责聚合客服端发送来模型的参数，将聚合后的全局模型发送给客服端。

空调不灵·2023-11-25 07:53

BP神经网络下MNIST字体识别

对损失函数（交叉熵，最小平方差等）进行梯度下降算法（随机梯度下降、mini-batch梯度下降等）求解，尽量避开局部最小值，收敛到全局最优值。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

python opencv 边缘检测（sobel、沙尔算子、拉普拉斯算子、Canny）

直接看代码，代码比较简单，不是很复杂：注：cv2.convertScaleAbs进行了一个绝对值操作，因为可能计算出来梯度为负值。fromctypes.wintypesimpo

Mr Gao·2023-11-24 20:43

人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式

一、几种算法优化器介绍1.SGD(随机梯度下降)原理：SGD是一种简单但有效的优化

微学AI·2023-11-24 18:15

[SIGGRAPH-23] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

去除可见性太低的高斯，对回传梯度较大的高斯，通

zzl_1998·2023-11-24 16:22

逻辑回归

01==零壹·2023-11-24 15:06

统编意识下的备课与教学设计

难度适宜，梯度合理，统编教材整个是螺旋上升的。强化运用，联系生活，教材在设计的时候要着重与生活的联系。课外阅读，纳入课程，课外阅读课内化，要强调课外文章的补充。

王老师和她的孩子们·2023-11-24 14:02

使用Pytorch从零开始构建RNN

是的，这并不完全是从头开始，因为我们仍然依赖PyTorchautograd来计算梯度并实现反向传播，但我仍然认为我们也可以从这个实现中收集到有价值的见解。

Garry1248·2023-11-24 11:12

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点

_养乐多_·2023-11-24 10:06

机器学习/sklearn笔记：MeanShift

该技术找到估计的概率密度的局部最大值1.1基本形式给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式可以表示为：其中Sk表示数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点漂移过程就类似于”梯度下降

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:32

高级UI<第二十一篇>：使用SweepGradient实现雷达扫描效果

使用梯度渲染/渐变渲染（SweepGradient）可以实现雷达扫描效果，它的初始角度是0，使用矩阵变换的旋转操作可以重置SweepGradient的角度mSweepGradient.setLocalMatrix

NoBugException·2023-11-23 22:13

PaddlePaddle教学

教学项目描述数据集介绍项目要求数据准备环境配置/安装PaddlePaddle介绍Paddle中张量以及张量和numpy数组之间的转换`paddle.reshape()``广播语义`计算图CUDA语义Paddle是一个会自动计算梯度的框架使用梯度线性回归注意数据维度正确性检查使用自动计算导数的

一条大蟒蛇6666·2023-11-23 21:23

Course1-Week2-多输入变量的回归问题

Course1-Week2-多输入变量的回归问题文章目录Course1-Week2-多输入变量的回归问题1.向量化和多元线性回归1.1多维特征1.2向量化1.3用于多元线性回归的梯度下降法2.使梯度下降法更快收敛的技巧

虎慕·2023-11-23 19:39

吴恩达深度学习Course1-Week(3)

神经网络的符号规定（3）向量化Vectorization（4）向量化后伪编程Programing二、激活函数ActiveFunction（1）常用的四种激活函数（2）四种激活函数的导数Derivatives三、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:35

Course 2 week 1 ：权重初始化 & 正则化 & 梯度校验

目录点击回顾本周课堂笔记一、权重初始化1.数据和模型2.权重初始化为03.随机初始化4.sqrt(2/n[l-1])初始化5.总结二、正则化1.数据2.不使用正则化3.使用正则化3.1L2正则化3.2dropout三、梯度校验

YraYnofear·2023-11-23 19:35

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(Notation)规定三、逻辑回归中的激活函数四、损失函数(lossfunction)与成本函数(costfunction)五、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:05

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

Course1-Week1：机器学习简介

1.2OptionalLab的使用(JupyterNotebooks)1.3欢迎参加《机器学习》课程2.机器学习简介2.1机器学习定义2.2有监督学习2.3无监督学习3.线性回归模型3.1线性回归模型3.2代价函数4.梯度下降法

虎慕·2023-11-23 19:26

使用Pytorch从零开始构建WGAN

在本文中，我将介绍基于梯度惩罚的WGAN的概念。

Garry1248·2023-11-23 18:02

网络中BN层的作用

BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中，如果每层的数据分布都不一样的话，将会导致网络非常难收敛和训练，而如果把每层的数据都在转换在均值为零

suibianshen2012·2023-11-23 14:42

BN层的作用

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75603087BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-23 14:10

神经网络中的BN层

优势:加快网络的训练和收敛的速度，即我们可以使用较大的学习率控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合1.加快训练速度在深度神经网络中中，如果把每层的数据都在转换在均值为零，方差为1的状态下，这样每层数据的分布都是一

我本将心向明月5526·2023-11-23 14:32

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

目录1.优化器的作用2.常用的优化器（Optimizer）3.各种优化器的对比3.1三种梯度下降法的对比3.2SGD（梯度下降）3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient

王致列·2023-11-23 13:30

optimizer优化器详解

它可以将损失函数的梯度作为输入，并根据该梯度调整模型参数的值。常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。

知我Deja_Vu·2023-11-23 13:28

Adam优化器如何选择

api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam等：https://keras.io/optimizers/我们可以发现除了常见的梯度下降

hold_on_zhen·2023-11-23 12:56

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

训练循环（trainingloop）1、抽取训练样本x和对应的目标y组成的数据批量；2、在x上运行网络[这一步叫前向传播（forwardpass）]，得到预测值y_pred；3、计算网络在这批数据上的损失，用于衡量y_pred和y之间的距离；4、更新网络所有权重，使网络在这批数据上的损失略微下降。导数导数完全描述了改变x后f(x)如何变化，如果想要减小f(x)的值，只需将x沿着导数的反方向移动一小

庵下桃花仙·2023-11-23 12:42

Pytorch之LinearRegression

海棠未眠d·2023-11-23 11:35

pytorch实现linear regression

目录前言一、梯度下降是什么？二、使用步骤1.如何用梯度下降求解线性方程组（预测线性函数）2.实战总结前言本文学习内容来自b站学习视频Pytorch学这个就够了一、梯度下降是什么？

lit rebecca·2023-11-23 11:34

pytorch实现Linear Regression

pytorch实现线性回归前言线性回归是监督学习里面一个非常简单的模型，同时梯度下降也是深度学习中应用最广的优化算法梯度下降法实在是一些公式以文本格式打不出来，所以采用截图！！！！

qq_39682037·2023-11-23 11:02

pytorch-1-linear_regression

linear_regression实战_梯度下降求解二元一次方程组（线性回归）1、计算损失2、计算梯度3、循环迭代（iteratetooptimize）4、训练5、结果实战_梯度下降求解二元一次方程组（

ClFH·2023-11-23 11:29

opencv-图像梯度

目标•图像梯度，图像边界等•使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian()等原理梯度简单来说就是求导。

普通研究者·2023-11-23 10:50

2_pytorch_变量

torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])#Variable相当于一个搭建的图纸，requires_grad=True代表要把Variable涉及到反向传播中去，就会计算Variable节点的梯度

我是刘管家·2023-11-23 06:17

pytorch指定用多张显卡训练_Pytorch多GPU训练

训练临近放假,服务器上的GPU好多空闲,博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练原理多卡训练的基本过程首先把模型加载到一个主设备把模型只读复制到多个设备把大的batch数据也等分到不同的设备最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数代码实现

weixin_39747807·2023-11-23 06:47

【深度学习】pytorch多GPU训练

原理多卡训练的基本过程首先把模型加载到一个主设备把模型只读复制到多个设备把大的batch数据也等分到不同的设备最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数importtorchfromtorchvisionimportdatasets

梅津太郎·2023-11-23 06:12

PyTorch多GPU训练时同步梯度是mean还是sum?

PyTorch通过两种方式可以进行多GPU训练:DataParallel,DistributedDataParallel.当使用DataParallel的时候,梯度的计算结果和在单卡上跑是一样的,对每个数据计算出来的梯度进行累加

月夜长影·2023-11-23 06:35

吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化

二、梯度检验在神经网络中使用梯度下降算法时，复杂模型可能导致一些难以察觉的错误，即使代价函数在减小，最终结果也可能并非最优解。

不吃花椒的兔酱·2023-11-23 05:34

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