梯度第30页

我的机器学习

333.999.0.0&vd_source=e8c4fa6e99b7896ec2ef4f1bb7bed7ce证明方向导数https://zhuanlan.zhihu.com/p/38525412为什么梯度

Vincent不是文森特·2023-11-04 02:20

机器学习实战梯度上升数学推导_机器学习实战原理/代码：Gradient-Descent（梯度下降）...

weixin_39936792·2023-11-04 02:08

svm和梯度下降_解决svm随机梯度下降和铰链损失

svm和梯度下降介绍(Introduction)ThispostconsiderstheverybasicsoftheSVMprobleminthecontextofhardmarginclassificationandlinearlyseparabledata.Thereisminimaldiscussionofsoftmarginsandnodiscussionofkerneltricks

weixin_26704853·2023-11-04 02:38

学习记录：使用matlab初步实现SGD（随机梯度下降法）

【介绍】最近接触的文献是关于SGD（随机梯度下降法）的，需要了解SGD细节和思想的可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/pengjian444/article/details/71075544

Zy Fan·2023-11-04 02:05

人工智能基础_机器学习017_SGD随机梯度下降求解多元一次方程_以及求解多元一次方程---人工智能工作笔记0057

,其实就是几行几列对吧然后,比如上面这个是100行,9列,其实对应我们的方程上,就是8元一次方程,w1到w8加上w0一共9列,然后有100个样本,也就是100行数据对吧然后我们来看一下我们用SGD随机梯度下降来实现一个一元一次方程

脑瓜凉·2023-11-04 01:02

FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

jieHeEternity·2023-11-04 01:23

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

文章目录前言策略梯度基于策略的强化学习的优缺点Example:AliasedGridworld策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient

yuan〇·2023-11-04 00:23

【强化学习】15 —— TRPO（Trust Region Policy Optimization）

文章目录前言TRPO特点策略梯度的优化目标使用重要性采样忽略状态分布的差异约束策略的变化近似求解线性搜索算法伪代码广义优势估计代码实践离散动作空间连续动作空间参考前言之前介绍的基于策略的方法包括策略梯度算法和

yuan〇·2023-11-04 00:49

16.深度学习之优化算法-2

16.1RMSPropRMSProp算法对AdaGrad算法做了修改，仅累积最近迭代的梯度使用指数衰减来实现和AdaGrad算法一样，RMSProp算法将目标函数自变量中每个元素的学习率通过按元素运算重新调整

大勇任卷舒·2023-11-03 22:26

不同的参数条件下，LightGBM的特征重要性差异非常大，这是怎么回事？

LightGBM的特征重要性在不同参数条件下可能会有较大差异的原因主要包括以下几个方面：分裂策略：LightGBM中使用了不同的分裂策略来构建决策树，例如基于梯度的直方图算法和基于梯度的单边训练算法。

田晖扬·2023-11-03 19:14

pytorch中分布式Collective通信API学习

在阅读GLM源码的时候，感觉其中的分布式训练代码不是很熟悉，看起来有点吃力，为此专门对pytorch中分布训练环境的搭建和通信API进行了学习，这个对大模型训练中利用不同显卡上的梯度和数据进行训练的理解有着促进作用

colourmind·2023-11-03 17:52

C#自学37一 OpenCvSharp之Canny算法边缘检测

一、Canny算法步骤：1.高斯模糊—GaussianBlur2.灰度转化—CvtColor3.计算梯度—Sobel/Scharr4.非最大信号抑制：边缘信号很强，但只能有一个信号（边缘只能是一条线，而不能是一个有宽度的面

Expect for future·2023-11-03 17:43

【CV面试】简述CNN、计算机视觉、人脸识别

将大数据量的图片降维成小数据量1.2.保留图片特征，符合图片处理的原则2.CNN的思想来源3.基本原理3.1.卷积层：提取特征3.2.池化层：下采样、降维、避免过拟合3.3.全连接层：输出结果4.结构5.梯度的求法和反向传播过程

褚骏逸·2023-11-03 15:35

机器学习考试复习

文章目录绪论机器学习能干什么机器学习的发展神经网络发展有三次高峰手写字符识别国际象棋总结机器学习算法分类学习路线LinearRegression问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候X^T*X不可逆梯度下降法关于梯度下降算法的一些细节判断题梯度下降法

三三三三三三外·2023-11-03 14:19

机器学习线性回归算法实验报告_机器学习系列 4：线性回归的梯度下降算法

之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。

weixin_40004960·2023-11-03 14:04

excel计算二元线性回归_用人话讲明白梯度下降Gradient Descent（以求解多元线性回归参数为例）...

文章目录1.梯度2.多元线性回归参数求解3.梯度下降4.梯度下降法求解多元线性回归梯度下降算法在机器学习中出现频率特别高，是非常常用的优化算法。本文借多元线性回归，用人话解释清楚梯度下降的原理和步骤。

weixin_39527372·2023-11-03 14:34

机器学习过程记录（二）之线性回归、梯度下降算法

1.线性回归的概念引入2.线性回归与Excel3.线性回归的算法3.1梯度下降法3.2模型分析3.3损失函数（lostfunction）4.开发算法，让程序计算出m和b(y=mx+b)4.1简化模型4.2

穿越前线·2023-11-03 14:01

机器学习之线性回归平方损失函数和梯度下降算法公式推导

1.线性回归LinearRegression现在给出一个数据集(a1,b1)(a2,b2)......(an,bn)(a_1,b_1)(a_2,b_2)......(a_n,b_n)(a1,b1)(a2,b2)......(an,bn)，在这个线性回归模型中假设样本和噪声都服从高斯分布。问题需要根据给出的散点拟合一个最佳的一次函数即：h=θ1x+θ0h=\theta_1x+\theta_0h=θ1

学习溢出·2023-11-03 14:00

人工智能基础_机器学习013_三种梯度下降对比_线性回归梯度下降更新公式_对梯度下降函数求偏导数_得到---人工智能工作笔记0053

这里批量梯度下降,就是用准备的所有样本数据进行梯度下降计算.然后小批量梯度下降就是使用比如我一共有500个样本,那么我从中拿出50个样本进行梯度下降计算.然后随机梯度下降,更厉害,从一共有500个样本中

脑瓜凉·2023-11-03 14:55

机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）

除了最小二乘法求解损失函数之外，梯度下降法是另一种求解损失函数的方法。

Mr_WangAndy·2023-11-03 12:47

Python 批量梯度下降 BGD 代码实现笔记

回顾梯度下降流程#1初始化θ\thetaθ#2求gradient#3θt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•g#4ggg收敛批量梯度下降

Lu君·2023-11-03 12:16

梯度下降算法_批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD)

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着3种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）、小批量梯度下降

weixin_39945789·2023-11-03 12:46

python sklearn 梯度下降法_机器学习之梯度下降分析（python）

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。

weixin_39720865·2023-11-03 12:16

机器学习之随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降

一元线性回归模型举例：以房屋面积预测房屋价格假设函数可以设置为：一元线性回归代价函数图像每一个预测值都与真实值存在一个差距，差距的平方和就可以作为一个代价函数。因此代价函数为：如下图所示（为方便观察，做了一个截断）代码为：frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt

繁华三千东流水·2023-11-03 12:14

人工智能基础_机器学习015_BGD批量梯度下降代码演示_在批量梯度下降中使用逆时衰减---人工智能工作笔记0055

然后我们用代码来演示一下BGD批量梯度下降,首先启动jupyternotebook然后我们新建一个文件新建文件夹,然后新建一个python文件然后我们这里用一元一次方程进行批量梯度下降.importnumpyasnp

脑瓜凉·2023-11-03 12:42

自己动手实现一个深度学习算法——三、神经网络的学习

文章目录1.从数据中学习1）数据驱动2）训练数据和测试数据2.损失函数1)均方误差2)交叉熵误差3)mini-batch学习3.数值微分1）概念2）数值微分实现4.梯度1）实现2）梯度法3）梯度法实现4

千里之行起于足下·2023-11-03 08:50

数据并行(DP)、张量模型并行(TP)、流水线并行(PP)

数据并行数据集分为n块，每块随机分配到m个设备(worker)中，相当于m个batch并行训练n/m轮，模型也被复制为n块，每块模型均在每块数据上进行训练，各自完成前向和后向的计算得到梯度，对梯度进行更新

yuncy_lucky·2023-11-03 07:15

3.线性神经网络-3GPT版

1R1R2R^2R2目录知识框架No.1线性回归+基础优化算法一、线性回归1、买房案例2、买房模型简化3、线性模型4、神经网络5、损失函数6、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降

霸时斌子·2023-11-03 06:23

pytorch 笔记：torch.nn.utils.clip_grad_norm_

1基本介绍用于防止在训练神经网络时出现梯度爆炸的问题。梯度裁剪通过限制梯度的范数来防止梯度的值变得过大2工作方式计算所有参数的梯度的范数。

UQI-LIUWJ·2023-11-03 05:11

吴恩达深度学习--logistic回归中的梯度下降法

如果要对一个例子进行梯度下降，需要用公式算出dz,然后算出dw1、dw2、db，然后进行更新w1、w2、b我们关心得J（w,b）是一个平均函数，这个损失函数L。

862180935588·2023-11-03 04:14

Pyspark_ML_线性回归_决策树回归

Pyspark_ML_线性回归_决策树回归回归模型1，线性回归2，决策树回归回归模型Mllib支持常见的回归模型，如线性回归，广义线性回归，决策树回归，随机森林回归，梯度提升树回归，生存回归，保序回归。

Elvis_hui·2023-11-03 03:01

ggplot画梯度颜色图不同颜色对seurat的细胞类型进行inflammatory 炎症打分 addmodule

ggplot画梯度颜色图不同颜色对seurat的细胞类型进行inflammatory炎症打分addmodule炎症基因从https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/genesets.jsp

生信小博士·2023-11-03 01:15

SLAM就业问题汇总复习

5.梯度下降法，牛顿法和高斯牛顿法优劣。6.边缘检测算子。Canny，Sobel，Laplace。7.BA算法的流程。8.SVO中深度滤波器原理。9.某个SLAM框架工作原理，优缺点，改进。

zkk9527·2023-11-02 23:36

人工智能与机器学习---梯度下降法

一、梯度下降法1、概述梯度下降（gradientdescent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。

鄧丫丫·2023-11-02 22:33

最速下降法极小化rosenbrock函数代码_应该没有比这更全面的“梯度下降”总结了。...

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降(GradientDescent)是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。今天小天就对梯度下降法做一个完整的总结。

weixin_39994806·2023-11-02 22:03

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习数值优化入门：梯度下降

今天我们尝试用最简单的方式来理解梯度下降，在之后我们会尝试理解更复杂的内容，也会在各种各样的案例中使用梯度下降来求解(事实上之前线性回归模型中我们已经使用了它)，感兴趣的同学欢迎关注后续的更新(以及之前的内容

weixin_39913141·2023-11-02 22:03

机器学习中为什么需要梯度下降_从 0 开始机器学习 - 线性回归 & 代价函数 & 梯度下降...

一、基本概念1.1机器学习的定义一个年代近一点的定义，由来自卡内基梅隆大学的TomMitchell提出，一个好的学习问题定义如下：一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。比如以下棋的机器学习算法为例：经验E就是程序上万次的自我练习的经验，任务T是下棋，性能度量值P是它在与一些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。1.

WRovo·2023-11-02 22:33

梯度下降算法_机器学习中的成本函数，学习率和梯度下降

成本函数我们在机器学习中最主要的目标是最小化成本函数，因此，将执行优化过程以最小化该成本函数。成本函数由下式给出：为了深入了解成本函数的几何形状，让我们学习凹函数和凸函数：凹函数在凹函数g(x)中，对于x轴上的任意两个值，即a和b，点g(a)和g(b)之间的直线总是位于g(x)的下方。凹函数的最大值是一个导数为0的点凸函数凸函数具有相反的属性，凸函数的最小值是导数为0的点。我们如何找到成本函数的最

weixin_39540934·2023-11-02 22:32

机器学习中val_讲透机器学习中的梯度下降

所以和直接公式求解相比，实际当中更倾向于使用另外一种方法来代替，它就是今天这篇文章的主角——梯度下降法。梯度下降法可以说是机器学习和深

weixin_39564368·2023-11-02 22:32

初探机器学习-梯度下降法求解最优值

文章目录什么是模型如何训练模型1、拟定假设函数2、损失函数和代价函数3、关于导数和偏导数4、使用梯度下降法求解最优值5、回顾总结三、衡量一个模型的好坏模型验证1、简单交叉验证2、K折交叉验证3、留一交叉验证过拟合什么是模型只要是从事

疯狂哈丘·2023-11-02 22:02

最速下降法极小化rosenbrock函数代码_机器学习系列（四）—— 梯度下降

梯度下降梯度下降(GradientDescent)是求解机器学习模型参数最常用的方法之一，我们的《机器学习系列》前几章已经提到了梯度下降，并对此进行了简单描述。

weixin_39771969·2023-11-02 22:02

机器学习--梯度下降法

机器学习--梯度下降法前言一、梯度下降法是什么？

Anonymous&·2023-11-02 22:31

机器学习3---梯度下降法的_初阶原理_与简单应用

梯度下降法梯度下降法概念梯度下降法的实现过程图像层面说明数学原理梗概简单举例论述原理梯度下降法使用时的注意点梯度下降和代价函数结合的应用:BGD批量梯度下降法(每次迭代都使用所有的样本)原理解释举例梯度下降法概念可以用来求任何一个函数的最小值所在的点

FAQ_·2023-11-02 22:59

人工智能基础_机器学习011_梯度下降概念_梯度下降步骤_函数与导函数求解最优解---人工智能工作笔记0051

然后我们来看一下梯度下降,这里先看一个叫无约束最优化问题,,值得是从一个问题的所有可能的备选方案中选最优的方案,我们的知道,我们的正态分布这里,正规的一个正态分布,还有我们的正规方程,他的这个x,是正规的

脑瓜凉·2023-11-02 22:56

28.深度学习模型压缩方法-2

典型剪枝方法对比剪枝方法修剪对象修剪方式效果DeepCompression权重随机修剪50倍压缩StructuredPruning权重组稀疏+排他性稀疏性能提升NetworkSlimming特征图通道根据尺度因子修剪节省计算资源mProp梯度修剪幅值小的梯度加速

大勇任卷舒·2023-11-02 22:22

6.Paper小结——《A Privacy-Preserving and Verifiable FederatedLearning Scheme》

联邦学习通过只与服务器共享梯度而不透露训练集来解决这一挑战。不幸的是，现有的研究表明，服务器可以

DK_521·2023-11-02 19:52

《NTP-VFL - A New Scheme for Non-3rd Party Vertical Federated Learning》模型原理

使用泰勒展开式作为梯度的近似形式和使用最小批量SGD更新参数训练模型。二、模型详情1、推导逻辑回归模型：P(y=1∣

superY25·2023-11-02 19:16

梯度下降

使用适当的学习率，沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值，梯度下降重复这一更新过程直到得到满足要求的解学习率过大或过小都有问题，一个合适的学习率通常是需要通过多次实验找到的当训练数据集的样本较多时，

Yif18·2023-11-02 18:59

机器学习基础线性回归及一些基础概念（正则化、过拟合、欠拟合等）

线性回归API2.举例2.1步骤分析2.2代码过程3.小结三、线性回归的损失和优化1.损失函数2.优化算法2.1正规方程2.1.1什么是正规方程2.1.2正规方程求解举例2.1.3正规方程的推导2.2梯度下降

落花雨时·2023-11-02 15:21

模型应用系实习生-模型训练笔记(更新至线性回归、Ridge回归、Lasso回归、Elastic Net回归、决策树回归、梯度提升树回归和随机森林回归)

,y_test）1.1导包1.2数据要求1.21导入数据1.22数据类型查看检测以及转换1.22划分数据二、回归2.1线性回归2.2随机森林回归2.3GradientBoostingRegressor梯度提升树回归

南师大蒜阿熏呀·2023-11-02 15:15

推荐频道

梯度