梯度第31页

Meta-learning algorithms for Few-Shot Computer Vision论文解读（一）

Meta-learningalgorithmsforFew-ShotComputerVision论文解读一小样本分类算法元学习范式元学习算法基于梯度的元学习度量学习的元学习方法小样本分类数据集小样本检测参考文献篇幅所限

海南1506·2023-11-02 14:05

Incremental Object Detection via Meta-Learning【论文解析】

IncrementalObjectDetectionviaMeta-Learning摘要1介绍2相关工作3方法3.1问题描述3.2元学习梯度预处理3.3增量式目标检测器摘要摘要：在真实世界的情境中，目标检测器可能会不断遇到来自新类别的物体实例

黄阳老师·2023-11-02 14:55

人工智能基础_机器学习014_BGD批量梯度下降公式更新_进一步推导_SGD随机梯度下降和MBGD小批量梯度下降公式进一步推导---人工智能工作笔记0054

然后我们先来看BGD批量梯度下降,可以看到这里,其实这个公式来源于梯度下降的公式对吧,其实就是对原始梯度下降公式求偏导以后的梯度下降公式,然后使用所有样本进行梯度下降得来的,可以看到*1/n其实就是求了一个平均数对吧

脑瓜凉·2023-11-02 14:25

Android颜色透明度十六进制表示法

Android开发中经常会用到色值的透明度，比如要70%透明或者30%透明，这时候就有点犯难了，要么Google，要么借助PS等工具，其实都比较麻烦，下面将把0到100的透明度按照5%的梯度列出，方便收藏使用

guoliangzhao·2023-11-02 14:16

颜色透明度十六进制表示法

Android开发中经常会用到色值的透明度，比如要70%透明或者30%透明，这时候就有点犯难了，要么Google，要么借助PS等工具，其实都比较麻烦，下面将把0到100的透明度按照5%的梯度列出，方便收藏使用

javaonline888·2023-11-02 14:16

【mindspore】【训练】训练过程内存占用大

torch中的三倍以上，pytorch只需要7.6G显存，而mindspore24G都溢出了在pytorch中，在训练初始时加载一次vgg模型，在每个batch中vgg当做一个特征提取工具，也不需要参与模型梯度回传

小乐快乐·2023-11-02 11:58

试用梯度下降法逼近函数最优解

一道课后思考题：试用梯度下降法，逼近函数y=4w^2+5w+1的最优解，迭代4-5步。解：把导函数看作梯度，沿梯度反方向迭代。

懒竹子bamboo·2023-11-02 08:56

人工智能基础_机器学习016_BGD批量梯度下降求解多元一次方程_使用SGD随机梯度下降计算一元一次方程---人工智能工作笔记0056

然后上面我们用BGD计算了一元一次方程,那么现在我们使用BGD来进行计算多元一次方程对多元一次方程进行批量梯度下降.importnumpyasnpX=np.random.rand(100,8)首先因为是

脑瓜凉·2023-11-02 06:58

【深度之眼机器学习训练营第四期】4.本周总结

本周学习了机器学习的定义，单变量线性回归的算法框架，以及多变量微积分的拓展，其中包括梯度下降法，正规方程组方法，还对相应的机器学习算法应用举例有了一定的了解，比如数据挖掘，推荐系统等。

灰蒙蒙的雨露·2023-11-02 04:44

compile参数详解

loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics=None,target_tensors=None)optimizer：优化器，用于控制梯度裁剪

cry15·2023-11-02 00:51

LSTM模型

LSTM(Longshort-termmemory)是一种RNN模型是对simplernn的一种改进，可以避免梯度消失的问题，可以有更长的记忆。LSTM是一种循环神经网络

空格为什么不行·2023-11-01 23:53

卷积神经网络的反向传播

1.DNN的反向传播首先回顾深度神经网络（DNN）的反向传播forward：LossFunction:backward:w的梯度：b的梯度：令：已知，推导上一层：2.CNN的前向传播2.1卷积层(1)单通道

zuomeng844·2023-11-01 23:59

人工智能基础_机器学习012_手写梯度下降代码演示_手动写代码完成梯度下降_并实现梯度下降可视化---人工智能工作笔记0052

可以看到上面我们那个公式,现在我们用梯度下降实现一下,比如我们有一堆数据,但是没有方程的情况下,我们来看一下如果计算,对应的w值也就是seta值对吧,没有方程我们可以使用梯度下降这里首先我们可以设置一个

脑瓜凉·2023-11-01 18:26

pytorch复现3_GoogLenet

GoogLeNeta是2014年提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit、梯度消失

王佳Gre·2023-11-01 17:25

基于PyTorch的共享单车使用数量预测研究

您的关注是我创作的动力文章目录概要一、预测模型的实现3.1数据的获取和预处理3.2划分数据集3.3构建神经网络二、PyTorch框架三原理2.1前馈神经网络2.1.1BP神经网络四预测效果验证4.1小批量梯度下降

01图灵科技·2023-11-01 17:46

python代码设置超参数_超参数调优总结，贝叶斯优化Python代码示例

神经网络模型的参数可以分为两类，模型参数，在训练中通过梯度下降算法更新；超参数，在训练中一般是固定数值或者以预设规则变化，比如批大小(batchsize)、学习率(learningrate)、正则化项系数

缪之初·2023-11-01 13:44

参数调优为什么要采样_一文详解超参数调优方法

神经网络模型的参数可以分为两类：模型参数，在训练中通过梯度下降算法更新；超参数，在训练中一般是固定数值或者以预设规则变化，比如批大小(batchsize)、学习率(learningrate)、正则化项系数

weixin_39639286·2023-11-01 13:13

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-11-01 11:34

Python机器学习10——梯度提升

梯度提升也是属于集成方法，最早的提升法是Adaboost，后来拓宽到梯度提升法GBM，然后又有了一些改进的版本，例如XGboost，LightGBM，都是目

阡之尘埃·2023-11-01 09:54

梯度提升树算法原理与python实战——机器学习笔记之集成学习PartⅣ

***TheMachineLearningNotingSeries***目录1梯度提升算法原理梯度提升算法的原理梯度提升优化参数的过程2梯度提升回归树3梯度提升分类树4用python实现梯度提升算法1梯度提升算法原理梯度提升树采用向前式分步可加建模方式

搏努力概形·2023-11-01 09:51

循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM)

前言：通过前面的学习，我们以BP神经网络为基础，认识到了损失函数，激活函数，以及梯度下降法的原理；而后学习了卷积神经网络，知道图像识别是如何实现的。

牛像话·2023-11-01 09:48

【Python机器学习】零基础掌握GradientBoostingRegressor集成学习

答案是有的，这就要用到机器学习中的一种算法——梯度提升回归（GradientBoostingRegressor）。假设现在有一组房屋数据，包括房屋面积、楼层、距离市中心的距离和建造年份等信息。

Mr数据杨·2023-11-01 09:17

T5-网络设计的技巧

梯度下降在训练过程中，经常会遇到梯度为0的情况，可能并不是我们想要的结果，我们只想要得到梯度极小值。根据泰勒展开来进行判断属于哪一个类别。数学原理将数据分成各个batch来计算最终参数。

Kairk996·2023-11-01 08:27

opencv c++ canny 实现以及与halcon canny的对比

实现canny边缘检测_opencv边缘增强-CSDN博客一、canny实现步骤1、图像必须是单通道的，也就是说必须是灰度图像2、图像进行高斯滤波，去掉噪点3、sobel算子过程的实现，计算xy方向、梯度

Σίσυφος1900·2023-11-01 07:41

DL Homework 5

目录习题4-1对于一个神经元编辑，并使用梯度下降优化参数w时，如果输入x恒大于0，其收敛速度会比零均值化的输入更慢。

熬夜患者·2023-11-01 04:02

3种softmax函数python实现方式（显式循环，向量，矩阵）

令J(w)=log(J(w)):损失函数的梯度：importnumpyasnp"""第一种计算softmax_loss,在计算每一分类的概率时，用到了矩阵运算。"""

DeepBrainWH·2023-11-01 03:55

MAML进行事件抽取

因为是模型无关，所以对损失进行了了两次梯度调整，在梯度上进行元学习，实现快速学习。MAML的突出点就是实现快速学习，通过梯度的多次调整。

chenkang004·2023-11-01 03:29

《动手学——梯度下降》笔记

梯度下降一维梯度下降证明：沿梯度反方向移动自变量可以减小函数值泰勒展开：f(x+ϵ)=f(x)+ϵf′(x)+O(ϵ2)f(x+\epsilon)=f(x)+\epsilonf^{\prime}(x)+

lqqqqqc·2023-11-01 02:12

笔记 | 梯度下降

梯度下降假设预测函数为其中，θ是模型参数，x是输入变量（特征）该预测函数的损失函数（平方误差函数、代价函数）为其中，y是输出变量（目标），J(θ)是损失，注意这里（x,y）是已知样本，变量是θ参数目标：

Limeym·2023-11-01 02:12

梯度下降法详解笔记

梯度下降法详解笔记梯度下降法Gradientdescentalgorithmθt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•gα\alphaα:

Lu君·2023-11-01 02:12

梯度下降法学习笔记

我们都知道梯度下降法是求解无约束最优化问题的最常用方法，可是为什么梯度下降可以用来求解最优化问题呢？梯度到底是什么？

wolfrevoda·2023-11-01 02:41

梯度下降|笔记

1.梯度下降法的原理1.1确定一个小目标：预测函数机器学习中一个常见的任务是通过学习算法，自动发现数据背后的规律，不断改进模型，做出预测。

失眠的树亚·2023-11-01 02:10

【笔记3-6】CS224N课程笔记 - RNN和语言模型

RecurrentNeuralNetworksandLanguageModels语言模型语言模型介绍n-gram基于窗口的神经语言模型RNNRNNLossandPerplexityRNN的优缺点及应用梯度消失和梯度爆炸问题梯度消失

jessie_weiqing·2023-10-31 23:47

pruning

常见的标准包括基于权重大小的剪枝、基于重要性得分的剪枝（如梯度或二阶导数），或结

???/cy·2023-10-31 23:24

简评李佐老师的《变色龙》

问题设置体现了梯度，但是学生的思维没有体现由浅入深的层级变化。第一个环节，初读文，理情节。教师要求学生速读课文3分钟，当学生去读时，又强调默读，然后又让学生拿笔写一写。

牵手希望在路上·2023-10-31 21:40

人工智能AI 全栈体系（十）

比如当句子比较长时，也存在类似梯度消失的问题，只是这种梯度消失不是沿着纵向发生的，而是沿着横向产生。横向产生是什么意思呢？以句子情感分类为例说明。

柠檬小帽·2023-10-31 18:39

《动手学》：注意力机制与Seq2seq模型_课后作业

然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长

木头杨_88f8·2023-10-31 16:26

性能测试基础和尖峰测试+梯度压测

最近系统学习了一下性能测试，发现以前学习过程中有很多不足的地方，不够完善。因此记录一下，也算是把我学习到的知识和大家分享。场景：领导A：小张，最近我们的项目需要性能测试，你没事测一下。于是小张立马打开jmeter，新建线程组，新建请求，新建结果树，输入参数就开始压测了。那么问题就来了，压测的前提条件一个没提，需要达到多少TPS？系统最少保证多少用户正常使用？压测会占用系统多少资源？系统能否承受的了

CX330 star·2023-10-31 15:53

三、线性神经网络

3.1线性回归3.1.1.1随机梯度下降‘其中，|β|表示每个小批量中的样本数，这也称为批量大小（batch），表示学习率（learningrate）。w,b称为超参数，根据训练迭代结果进行调整。

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:51

卷积神经网络

0.1.2公式和推导penal项：新的loss函数：故需要最小化loss函数所得的随机梯度下降更新公式为：0.2、丢弃法（Dropout）0.2.1概念和用途通过将输出项随机置0，另一部分随机增大来控制模型复杂

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:19

乘着演讲的翅膀，抵达语言的内核 ——《庆祝奥林匹克运动复兴25周年》教学设计

海波老师的教学设计有梯度，有深度，值得我学习！谢谢海波老师！）教学目标：1.结合奥林匹克运动复兴的历史和演讲的时代背景，把握演讲的内容。2.梳理演讲的思路，理解演讲者阐述的奥林匹克精神的内涵。

灵犀一点点·2023-10-31 12:58

感知机算法笔记及其matlab实现

感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。

张张成长记·2023-10-31 11:32

matlab中实现en回归,Linear Regression & Ridge Regression的matlab实现

根据梯度下降法，我们有取deltaJs=0，则有

Ja'Soon·2023-10-31 11:58

【错误解决方案】ModuleNotFoundError: No module named ‘ngboost‘

ngboost'是一个基于C++实现的库，用于高效地实现梯度提升算法，它可以通过Python接口使用。如果你正在使用

DRobot·2023-10-31 09:24

机器学习笔记（含图像处理）

一、回归1.梯度下降梯度下降是通过不断更新各个变量的参数得到代价函数的全局最小值，更新方式为：原来的参数-步长×代价函数对参数的偏导。注意：迭代次数和步长需要由自己设定。

鼎__·2023-10-31 08:28

Pytorch机器学习——3 神经网络（八）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.5反向传播算法在传统的机器学习方法（比如逻辑回归）中，可以通过梯度下降来确定权重的调整

辘轳鹿鹿·2023-10-31 05:29

sklearn中的逻辑回归

目录逻辑回归1.1逻辑回归概述1.2为什么需要逻辑回归1.3sklearn中的逻辑回归2linear_model.LogisticRegression2.3梯度下降：重要参数max_iter2.4二元回归与多元回归

Lennng·2023-10-31 02:44

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver

`AllureLove·2023-10-31 02:42

【深度学习实验】网络优化与正则化（二）：基于自适应学习率的优化算法详解：Adagrad、Adadelta、RMSprop

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-10-31 01:28

新年

新的一年将要到来，旧的一年将奔赴历史长河，新旧交替，我站在这分岔口，回望这飞速掠过眼前的一幕幕……2018年，亦是我的一个梯度的转换。

Rzx1112·2023-10-30 22:49

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