梯度第28页

Pytorch实战教程（三）-构建神经网络

在本节中，我们将学习如何在简单数据集上使用PyTorch构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重。

张志翔的博客·2023-11-10 16:23

机器学习正则化

L2正则化含义在对W进行梯度下降时，对于第l层的参数W

忆南妄北·2023-11-10 14:18

【机器学习】什么是正则化？如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

正则化在线性回归和逻辑回归中也有相似之处，进行梯度下降时的公式都是相似的，只是定义不同。一、正则化1什么是

晓亮.·2023-11-10 14:47

CSS实现进度条

然而感谢CSS3的出现，我们现在能够在div里执行动画，添加梯度和彩色元素。事实上，HTML5为实现此目的也创建了一个特殊的进度条元素。当你看完这个教程，你将会知道怎

anminyao3477·2023-11-10 13:28

【强化学习】结合Python实战深入分析原理

目录前言时间旅行和平行宇宙强化学习策略梯度算法代码案例文末送书前言时间循环是一类热门的影视题材，其设定常常如下：主人公可以主动或被动的回到过去。

秋说·2023-11-10 10:09

题解 | #使用梯度下降对逻辑回归进行训练#

题解|#三元操作符#`timescale1ns/1nsmoduletop_module(input[7:0]a,b,c,d,output[7:0]题解|#农场的奶牛分组#importjava.util.*;publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，3小红结账python大家一起吃饭的时候，总是小红先付钱，然后大家再把钱转给小红。现在小红有张账单

2301_79125642·2023-11-10 09:28

理解RNN以及模型搭建代码

RNN模型解释RNN一文就讲解清楚的博客，看这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/408998328RNN为什么梯度消失和梯度爆炸，看这里：https://zhuanlan.zhihu.com

六和七·2023-11-10 08:41

（方便改变梯度，获取特征图，CAM等）

1、引入2、方法2.1、方法一：从结构上获取层2.2、方式二：通过名字直接获取1、引入我们有时候需要改变某层梯度，或者获取某层梯度图，甚至画CAM可视化效果时，需要定位到模型中某层，但往往模型中层的结构层层嵌套

我是一个对称矩阵·2023-11-10 04:39

利用梯度上升可视化卷积核：基于torch实现

利用梯度上升可视化卷积核文章目录前言基本原理版本和包结果展示简单绘图修改源码绘图方法一方法二（推荐）报错解决总结前言基于梯度上升的可视化是一种常用的技术，用于理解卷积神经网络（CNN）中的卷积核是如何对输入图像进行特征提取的

_刘文凯_·2023-11-10 04:38

【机器学习基础】优化算法详解

导语在学习机器学习的过程中我们发现，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化，从而训练出最好的模型，梯度下降是最基本的优化算法。

风度78·2023-11-10 04:08

Explaining and harnessing adversarial examples

创新点：该论文作者认为神经网络易受对抗性扰动影响的主要原因是它的线性本质，并提出了快速梯度符号法FGSM。

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-10 01:30

Leo赠书活动-06期【强化学习：原理与Python实战】文末送书

学习本文内容：Leo赠书活动-06期【强化学习：原理与Python实战】文末送书️个人小站：个人博客，欢迎大家访问个人知识库：知识库，欢迎大家访问目录1.前言2.时间旅行和平行宇宙3.强化学习4.策略梯度算法

LeoToJavaer·2023-11-10 00:05

Stable Diffusion WebUI扩展sd-webui-controlnet之Canny

14图像梯度14.1目标在本章中，我们将学习：-查找图像梯度，边缘等-我们将看到以下函数：cv.Sobel()，

星辰同学wwq·2023-11-09 20:30

深度学习 - 构建多层感知器

这里写目录标题一，tf.kears.Dense()实现线性回归（梯度下降法）1，读取数据2，构建全连接模型（单层）二，构建多层感知器（神经网路）三，逻辑回归的实现importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastftf

壮壮不太胖^QwQ·2023-11-09 17:52

TensorFlow学习笔记----3.常用函数2

结构中，使用Gradienttape实现某个函数对指定参数的求导运算配合上一个文件讲的variable函数可以实现损失函数loss对参数w的求导计算with结构记录计算过程，gradient求出张量的梯度

qq_35821503·2023-11-09 16:00

第六章《凸优化核心过程:真正搞懂梯度下降过程》

优化问题可以分为凸优化问题和非凸优化问题，凸优化问题是指定义在凸集中的凸函数最优化的问题，典型应用场景就是目标函数极值问题的求解。凸优化问题的局部最优解就是全局最优解，因此机器学习中很多非凸优化问题都需要被转化为等价凸优化问题或者被近似为凸优化问题。6.1通俗讲解凸函数6.1.1什么是凸集凸集表示一个欧几里得空间中的区域，这个区域具有如下特点:区域内任意两点之间的线段都包含在该区域内;更为数学化的

Mamong·2023-11-09 14:03

深度学习基础-ReLU和Sigmoid对比

ReLU大于0则原样输出，小于0，截断Sigmoid函数ReLU相比于Sigmoid几乎是碾压的，如果能用ReLU且能用Sigmoid直接ReLU效果上：1.sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况

BUAA_小胡·2023-11-09 12:12

IBM Qiskit量子机器学习教程翻译：第四章训练参数化量子电路

训练参数化量子电路在本节中，我们将仔细研究如何使用基于梯度的方法训练基于电路的模型。我们将看看这些模型的限制，以及我们如何克服它们。

溴锑锑跃迁·2023-11-09 08:34

机器学习实验1：线性回归及岭回归

本次实验需要用到的数据集包括：ex1data1.txt-单变量的线性回归数据集ex1data2.txt-多变量的线性回归数据集评分标准如下：目录实验1：线性回归及岭回归介绍1单变量线性回归1.1绘制数据1.2梯度下降

满地都是六便士他却抬头看向了月亮·2023-11-08 23:59

机器学习笔记(3)

Adam算法Adam主要是用于梯度下降方面的优化,在不同的参数中给定不同的下降速率α主要应用在compile方面,加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值

半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

Day2-多变量线性回归理论+python实战

声明：仅为个人学习笔记，如有误及侵权请私信联系文章目录1、多功能1.1多变量声明及定义1.2简化2、多元梯度下降法3、多元梯度下降法演练1-特征缩放3.1归一化4、多元梯度下降法演练2-学习率4.1α选择技巧

SupAor·2023-11-08 19:27

第二章：多变量线性回归

多元梯度下降这是单变量和多变量的梯度算法对比图，其实从中可以看出来如果

PyBigStar·2023-11-08 19:56

1-线性回归之单变量线性回归基本原理的python实现

文章目录单变量线性回归基本原理的python实现1大环境准备2jupyter工作路径的更改3单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降

骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-11-08 19:54

单变量线性回归——梯度下降MATLAB实现

此处引入梯度下降算法

Phyllis_C·2023-11-08 19:23

人工智能一种现代的方法第四章非经典搜索上（局部搜索）

文章目录人工智能一种现代的方法第四章非经典搜索上前言4.1局部搜索4.1.1爬山法4.1.2爬山法变形4.1.3模拟退火搜索4.1.4局部束搜索4.1.5遗传算法4.2连续空间的局部搜索4.2.1梯度下降

一只大小菜·2023-11-08 19:19

【视觉slam14讲】公式推导

公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接:矩阵查表非线性最小二乘解析解数值解（迭代）一阶梯度法一阶梯度法缺点

我要算BA·2023-11-08 15:53

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

机器学习之回归模型

机器学习（二）之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1：模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型

VinMemory·2023-11-08 07:08

最速下降法

韩师兄_·2023-11-08 07:15

【机器学习】梯度下降预测波士顿房价

文章目录前言一、数据集介绍二、预测房价代码1.引入库2.数据3.梯度下降总结前言梯度下降算法学习。

木木牙·2023-11-08 06:38

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

AVS3：双向梯度修正BGC

双向梯度修正（Bi-directionalGradientCorrection，BGC）是利用双向参考块间的差值对预测值进行修正的技术。

Dillon2015·2023-11-08 03:26

matlab manopt学习心得

然后它定义了一个黎曼优化问题，其目标函数是二次型x’Ax的负函数，其梯度和Hessian矩阵是使用矩阵“A”计算的。然后，在使用信赖域算法解决优化问题之前，对梯度和Hessian一致性进行数值检查

生科转码ing·2023-11-08 03:03

回归模型原理总结及代码实现

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。

金戈鐡馬·2023-11-08 01:46

【神经网络】LSTM为什么能缓解梯度消失

1.LSTM的结构我们先来看一下LSTM的计算公式：1.遗忘门：2.输入门：3.细胞状态4.输出门2.LSTM的梯度路径根据LSTM的计算公式，可以得出LSTM的cellstate与、、都存在计算关系，

DonngZH·2023-11-07 21:42

LSTM缓解梯度消失的原因

\(c_{t}=c_{t-1}\otimes\sigma\left(W_{f}\cdot\left[H_{t-1},X_{t}\right]\right)\oplus\tanh\left(W_{c}\cdot\left[H_{t-1},X_{t}\right]\right)\otimes\sigma\left(W_{i}\cdot\left[H_{t-1},X_{t}\right]\right)\

weixin_30642029·2023-11-07 21:42

LSTM与梯度消失

在反向传播中，根据求导的链式法则，这种形式求得的梯度为一个矩阵W与激活函数导数的乘积。如果进行n次反向传播，梯度变化将会变为（W*f”）的n次方累乘。

杨晓茹·2023-11-07 21:12

LSTM缓解梯度消失问题

towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21为何LSTM缓解梯度消失问题为什么

ciki_tang·2023-11-07 21:41

模型训练----对输入变量原地操作（inplace operation）报错

意思是对输入x原地操作（inplaceoperation），一个变量在反向传播过程中被修改了，而不是按照预期的版本（version0）更新，导致梯度不正确。

理塘纯真丁一郎·2023-11-07 20:05

残差网络ResNet

在深层神经网络中，梯度消失和梯度爆炸问题可能会导致参数更新不稳定，使得网络无法充分学习。同时，深

赛博炼丹师·2023-11-07 16:00

极兔上市背后：快递巨头，掘金万亿海外热土

这意味着在资本眼里，极兔跟顺丰（1930亿港元）和菜鸟（最新估值1850亿元）站在同一梯度，跻身“千亿俱乐部”。纵观快递行业，今年的主题词显然是“资本

yidiancaijing·2023-11-07 12:13

热重启的随机梯度下降

看了CSDN的一些博客感觉讲的都不是很清晰，这里简单分析一下：首先基于热重启的学习率衰减策略可以说是余弦退火衰减策略的进化。余弦退火学习率衰减策略在整个训练过程持续衰减直到学习率为0，那么当损失函数的值陷入局部最优值的时候，越来越小的学习率显然难以跳出局部最优值。而热重启很好地解决了这个问题，先摆上公式和图像：首先利用大白话讲一下为什么叫“热重启”，“重启”指的是每间隔TiT_iTi次迭代学习率重

Legolas~·2023-11-07 10:47

【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火（cyclic cosine annealing learning rate schedule）

1.概述在论文《SGDR:StochasticGradientDescentwithWarmRestarts》中主要介绍了带重启的随机梯度下降算法（SGDR），其中就引入了余弦退火的学习率下降方式。

姚路遥遥·2023-11-07 10:44

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent

七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

Pytorch 里面torch.no_grad 和model.eval(), model.train() 的作用

torch.no_grad:影响模型的自微分器，使得其停止工作；这样的话，数据计算的数据就会变快，内存占用也会变小，因为没有了反向梯度计算，当然，我哦们也无法做反向传播。

张哥coder·2023-11-07 06:32

PyTorch 入坑九：权重初始化

这里写目录标题Pytorch提供的十种权值初始化方法为什么要进行权重初始化设计：从梯度消失与爆炸说起常用的几种权重初始化方法不考虑激活函数饱和型激活函数xavier_uniform方法非饱和型激活函数KaimingPytorch

龙俊杰的读书笔记·2023-11-07 05:46

self.register_buffer方法使用解析(pytorch)

torch.randn((5,3)))第一个参数position_emb传入一个字符串，表示这组参数的名字，第二个就是tensor形式的参数torch.randn((5,3),并一次初始化后保存于模型，不会有梯度传播给它

tangjunjun-owen·2023-11-06 22:06

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法

想做后端的前端·2023-11-06 21:06

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

一、代价函数逻辑回归的代价函数是用来度量模型预测与实际结果之间的差异的。与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。为了理解逻辑回归的代价函数，首先要明白逻辑回归的假设函数：ℎ()=1/(1+^(-^))这个函数将输入映射到0到1之间的概率值，表示属于正类别的概率。代价函数的定义如下：()=−1/∑[⁽ⁱ⁾log(ℎ(⁽ⁱ⁾))+(1−⁽ⁱ⁾)log(1−ℎ(⁽ⁱ⁾))]其

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

计算机视觉基础--边缘检测

1.边缘提取复习-梯度梯度：梯度本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）边缘提取：什么是边缘？

eating_Y·2023-11-06 20:12

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