梯度第32页

常用激活函数

缺点由于其软饱和特性，容易产生梯度消失输出不以0为中心优点优化稳定，可以作为输出层tf.tanh()tanh(x)=(1-exp(-2x))/(1+exp(-2x))形状与sigmoid函数相似，均值不同

eftales·2023-10-30 18:34

基于LSTM神经网络的股票预测（Python+pytorch）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述为了解决循环神经网络存在的梯度消失等问题，专家学者经过研究提出了长短期记忆（Long-ShortTermMemory，LSTM）神经网络

荔枝科研社·2023-10-30 17:53

动手学深度学习——第五次学

权重衰减是最广泛使用的正则化的技术之一今天学的很头疼，好多都是公式12权重衰退（解决过拟合）13丢弃法（解决过拟合）14数值稳定（梯度爆炸和梯度消失问题）15竞赛题讲解层和块多层感知机

湘溶溶·2023-10-30 16:57

动手学深度学习——第四次

梯度下降是在机器学习中用于寻找最佳结果（即曲线最小值）的一种迭代优化算法。最小化loss，只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一个步长，就可以实现目标函数（lossfunction）的下降。

湘溶溶·2023-10-30 16:27

运行报错one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

这个错误通常是由于在计算梯度时，某些变量被原地（inplace）操作修改导致的。原地操作是指直接在原始张量上进行修改，而不创建新的张量。

艺术就是CtrlC·2023-10-30 12:21

Pytorch detach()方法

它可以将一个张量从当前计算图中分离出来，返回一个新的张量，该张量与原始张量共享相同的底层数据，但不再追踪梯度信息。

艺术就是CtrlC·2023-10-30 12:21

python 机器学习——线性回归与波士顿房价案例

线性回归与波士顿房价案例一、比较回归与分类二、线性回归器理论（1）线性回归（LinearRegression）（2）线性回归的参数估计最小二乘法（Leastsquares）梯度下降法极大似然法（MaximumLikelihood

曹文杰1519030112·2023-10-30 12:08

【零基础学习机器学习】线性回归

目录线性回归介绍求W值方法一：最小二乘法之正规方程求W值方法二：最小二乘法之梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归评估API线性回归实例算法API使用建议正规方程和梯度下降总结过拟合以及欠拟合定义欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决办法回归问题解决过拟合的方式

why do not·2023-10-30 12:08

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

目录回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价

Perley620·2023-10-30 12:04

【Python机器学习】零基础掌握SGDRegressor经典线性回归

这里介绍的算法就是SGDRegressor，它是一个基于梯度下降的线性回归模型。房屋面积（㎡）地段评分楼层装

Mr数据杨·2023-10-30 12:04

人工智能-线性回归的从零开始实现

在这一节中，我们将从零开始实现整个方法，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。

白云如幻·2023-10-30 12:04

物质进出细胞的方式

对于氧气、二氧化碳、苯酚和乙醇这些脂溶性强的小分子，可以顺着浓度梯度自由通过细胞膜进出细胞，此时的细胞膜仿佛是一个栅栏，栅栏上的

何西画扇·2023-10-30 12:15

线性回归(Linear Regression) Python实现

data,x,y,theta0,theta1):m=data.shape[0]#样本数据的数量cost=np.sum((theta0+theta1*x-y)**2)/(2*m)returncost#2.梯度下降

momentum_·2023-10-30 12:11

最优化基础知识总结（1）

最优化基础知识总结（1）最速下降方向：负梯度方向梯度：沿各个坐标轴方向的偏导数组成的函数向量。方向导数：梯度·某一方向的单位向量。黑塞矩阵：二阶偏导数，按列排列。

风声holy·2023-10-30 01:28

快速入门深度学习1（用时1h）——MXNet版本

2.1获取和运行本书的代码2.2数据操作2.2.1略过2.2.2小结2.3自动求梯度2.3.1简单例子2.3.2训练模式和预测模式2.3.3对Python控制流求梯度2.3.4.小结2.4.查阅文档（跳过

是Yu欸·2023-10-29 22:54

【OpenCV实现图像梯度，Canny边缘检测】

文章目录概要图像梯度Canny边缘检测小结概要OpenCV中，可以使用各种函数实现图像梯度和Canny边缘检测，这些操作对于图像处理和分析非常重要。图像梯度通常用于寻找图像中的边缘和轮廓。

落叶霜霜·2023-10-29 22:24

最简单的机器学习算法推导 (机器学习细读02)

一使用梯度下降的方式推导线性模型权重1.1创建数据集np.random.rand是NumPy中用于生成随机数的函数之一，它用于生成服从均匀分布（uniformdistribution）的随机数数组，生成的随机数是大于等于

处女座_三月·2023-10-29 22:42

循环神经网络（RNN）

用数学公式可表达为：对于上图的循环神经网络，梯度反向传播的过程可表达为：在分别对和求导的过程中，与全连接神经网络不同的是：

Babyface Killer·2023-10-29 20:56

技术干货 | 一文弄懂差分隐私原理！

如果大家看不懂也没关系，本周末晚八点（2020.6.720:00），MindSpore抖音直播间（抖音号：MindSpore梯度森林会）将会为大家详

昇思MindSpore·2023-10-29 19:56

深度强化学习用于博弈类游戏-基础测试与说明【1】

深度强化学习用于博弈类游戏-基础【1】1.强化学习方法2.强化学习在LOL中的应⽤2.1环境搭建2.2游戏特征元素提取1)小地图人物位置：2)人物血量等信息3)在整个图像上寻找小兵、防御塔的位置4）自编码器提取3.策略梯度算法简介参考资料

cnjs1994·2023-10-29 17:56

【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络

(一)——深度学习概论、神经网络基础吴恩达课程笔记——浅层神经网络、深层神经网络四、浅层神经网络1.双层神经网络表示2.双层神经网络的前向传播第一层前向传播第二层前向传播3.双层神经网络的反向传播参数梯度下降反向传播公式第二层反向传播推导

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:00

【强化学习】DDPG

目录DeepDeterministicPolicyGradient算法随机策略与确定性策略DPG与DDPG深度确定性策略梯度算法DDPG概述对比DDQNDDPG网络功能：网络软更新：引入噪声：两个网络的损失函数

最忆是江南.·2023-10-29 16:01

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——优化算法2

而RMSProp算法16通过使用指数衰减，从而只会积累最近几次迭代的梯度，解决了上述AdaGrad的问题。

苏小菁在编程·2023-10-29 16:43

吴恩达《机器学习》2-5-＞2-7:梯度下降算法与理解

一、梯度下降算法梯度下降算法的目标是通过反复迭代来更新模型参数，以便最小化代价函数。代价函数通常用于衡量模型的性能，我们希望找到使代价函数最小的参数值。

不吃花椒的兔酱·2023-10-29 15:31

风速发电预测（线性回归模型、XGBoost模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换为其它时序数据集）

1.前言1.1.运行效果：风速发电预测（线性回归模型、XGBoost模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换_哔哩哔哩_bilibili1.2

深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:09

LSTM长短期记忆网络，GRU

目录前言一.LSTM1.1.设计思路1.2.前向传播1.3.LSTM原理1.3.1.记忆细胞1.4.LSTM为什么能缓解梯度消失二.GRU2.1.结构和原理1.3.LSTM和GRU的区别前言上一篇博文我们介绍了

I松风水月·2023-10-29 11:40

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

因为线性算法一般使用梯度下降来寻找最优值，那么如果特征无关，标的目的就有可能误导有效的特征筛选有以下优势：1，减少过拟合。这个话题

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

Coding and Paper Letter（六十六）

mars2.SVGD是一种通用的变分推理算法，它形成梯度下降的自然对应物以进行优化。SVGD通过应用一种最小化KL散度的函数梯度下降形式，迭代地传输一组粒子以匹配目标分布。

chengman0008·2023-10-28 22:29

神经网络与深度学习第四章前馈神经网络习题解答

[习题4-1]对于一个神经元，并使用梯度下降优化参数时，如果输入恒大于0，其收敛速度会比零均值化的输入更慢。

小鬼缠身、·2023-10-28 22:19

NNDL：作业五

习题4-1对于一个神经元,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.证明：激活函数以sigmoid为例。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-28 22:48

Gradient Descent (梯度下降)

重要性梯度下降算法在机器学习和深度学习中扮演者重要的角色。

倒着念·2023-10-28 20:55

机器学习实战梯度上升数学推导_机器学习-白板推导系列(二)-数学基础笔记

视频如下：机器学习-白板推导系列(二)-数学基础_哔哩哔哩(゜-゜)つロ干杯~-bilibiliwww.bilibili.com一、概率-高斯分布1-极大似然估计高斯分布在统计机器学习中占据重要的地位。本节内容主要是利用极大似然估计计算高斯分布下的最优参数。Data:假设数据中有个样本，每个样本为维数据（含有个feature）所有的样本都独立同分布于高斯分布MLE：极大似然估计MLE：求最优的使得

weixin_39644377·2023-10-28 17:24

优化算法——凸性

优化算法——凸性文章目录前言一、优化与深度学习1.1.优化的目标1.2.深度学习中的优化挑战1.2.1.局部最小值1.2.2.鞍点1.2.3.梯度消失二、凸性2.1.定义2.1.1.凸集2.1.2.凸函数

星石传说·2023-10-28 11:17

【DL】常见优化算法的优缺点

0、优化算法的功能用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数L(x)【这种算法使用各参数的梯度值来最小化或最大化损失函数L(x)。

机器不学习我学习·2023-10-28 10:45

UE4 使用材质后期制作玻璃有雨效果

拿到一个TexCoord的R值，从左往右的渐变，做一个梯度渐变，乘以一个值，往下取整，然后再除以一个相同的值就会产生梯度渐变效果，这个值看情况而定，连到Lerp的Alph

远离UE4·2023-10-28 08:38

3.线性神经网络

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·2023-10-28 05:54

learning rate

-引入参数σσ常见的计算方式-Rootmeansquare（均方根）Adagrad-不同参数不同学习率RMSProp-不同参数不同学习率+同一参数不同学习率Adam：RMSProp+Momentum小梯度累加导致

Selvaggia·2023-10-28 01:15

基于卷积神经网络的笑脸数据集（GENKI4K）训练

基于卷积神经网络的笑脸数据集（GENKI4K）训练一、人脸图像特征提取的方法1.HOG特征方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子

m0_47297839·2023-10-27 23:32

Policy Gradient 策略梯度法

PolicyGradient，策略梯度法是强化学习中的一种常用方法。

志远1997·2023-10-27 23:19

强化学习------PPO算法

目录简介一、PPO原理1、由On-policy转化为Off-policy2、ImportanceSampling（重要性采样）3、off-policy下的梯度公式推导二、PPO算法两种形式1、PPO-Penalty2

韭菜盖饭·2023-10-27 23:36

Transformer简单理解（MT）

计算分数时，除以d的平方根以获得更加稳定的梯度。softmax计算得到的某单词上的权重可以被视作为该单词应当被获

rd142857·2023-10-27 22:21

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

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·2023-10-27 19:15

阅读教学的困惑

初中三年，记叙文阅读训练循序渐进的梯度是什么？这应该是一个知识体系，七年级八年级九年级细微区别体现在哪？我还没有彻底搞清，也许这本就是不清晰的？七八九三级的试卷，又有多少是依据课标、紧扣课本出的呢？

一身书生气·2023-10-27 18:19

One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True

_model.parameters())手动求梯度时，可能遇到该问题:OneofthedifferentiatedTensorsappearstonothavebeenusedinthegraph.Setallow_unused

不当菜鸡的程序媛·2023-10-27 17:09

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

Pytorch(二) --梯度下降法

针对y=wx+b，利用梯度下降法求得相对应的w和b，此时，w和b是一个近似解，而不是确切解。上图是针对y=wx的梯度下降法的步骤，y=w*x+b的步骤与之类似，只不过分为两步，w和b。

starlet_kiss·2023-10-27 14:44

pytorch入门第二课——随机梯度下降（SGD）

本文内容为梯度下降算法，绘制迭代-损失图。

疯狂java杰尼龟·2023-10-27 14:42

pytorch深度学习实践（二）：梯度下降算法详解和代码实现（梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降的对比）

目录一、梯度下降1.1公式与原理1.1.1cost(w)1.1.2梯度1.1.3w的更新1.2训练过程可视化1.3代码实现二、随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SDG）2.1

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:34

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

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