梯度第36页

深度学习优化算法（numpy实现）

,x^N}#输入NY={y^1,y^2,...,y^N}#标签NW=init_op().run()compute_loss(X,W,Y)#loss计算函数compute_grads(grads,W)#梯度计算函数

Andd_u·2023-10-18 14:42

第九章牛顿法

9.1引言在确定搜索方向时，最速下降法只利用了一阶导数（梯度）。这并不是最高效的。因此引入牛顿法，它同时使用一阶和二阶导数来确定搜索方向。

Xuang123·2023-10-18 11:38

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。

落叶霜霜·2023-10-18 10:13

Epoch、批量大小、迭代次数

梯度下降它是机器学习中使用的迭代优化算法，用于找到最佳结果（曲线的最小值）。坡度是指斜坡的倾斜度或倾斜度梯度下降有一个称为学习率的参数。

挪威的深林·2023-10-18 08:26

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习——GBDT（GradientBoostingDecisionTree梯度提升决策树

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

联邦学习+梯度+梯度剪枝

联邦学习需要参与者在每一次的本地训练后，上传所更新的模型参数并与其他参与者共享，而参数更新中仍有可能包含所有者的敏感信息解决方案：加密方法（安全多方计算、同态加密）通过将明文编码为密文的方式，只允许特定人员解码，为数据隐私保护提供了有效手段，但这往往需要极大的计算开销，较难应用于实际的联邦学习场景中数据扰动（差分隐私）通过将明文编码为密文的方式，只允许特定人员解码，为数据隐私保护提供了有效手段，但

白兔1205·2023-10-18 08:25

13_线性回归分析、线性模型、损失函数、最小二乘法之梯度下降、回归性能评估、sklearn回归评估API、线性回归正规方程，梯度下降API、梯度下降和正规方程对比

1.线性回归1.1线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：1.2定义定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。一元线性回归：涉及到的变量只有一个。多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上。要注意的是：预测结果与真实值是有一定的误差的。单变量：多变量：1.3损失函数(误差大小)如何去求模型当中的W，使得损

涂作权的博客·2023-10-18 08:38

计算机视觉基础-形态学滤波

Task07OpenCV框架实现形态学滤波一、前言二、形态学概述三、基本形态学操作3.1腐蚀3.2膨胀四、高级形态学操作4.1开闭运算4.2形态学梯度4.3黑帽顶帽五、基于OpenCV的C++代码实现一

CleMints·2023-10-18 07:38

没有不足的资源，只有没优化的代码

同一系列的芯片，厂商通常会推出各种梯度的RAM和ROM配置，以满足不同的应用需求。对于同一种封装，RAM和ROM容量越大价格越高。

中移OneOS·2023-10-18 04:29

六.网络参数初始化

神经网络模型一般依靠随机梯度下降法进行模型训练和参数更新，网络的最终性能与收敛得到的最优解直接相关，而收敛效果实际上又很大程度取决于网络参数最开始的初始化。

愿风去了·2023-10-18 00:16

角度单位deg、grad、turn、rad

度：deg（全称：degress）一个圆有360度90deg=100grad=0.25turn≈1.570796326794897rad即：1turn=360deg=400grad（2）grad属性：梯度

柠檬不萌只是酸i·2023-10-18 00:33

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

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。

Python数据开发·2023-10-18 00:29

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播

8.7.1循环神经网络的梯度分析本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示：ht=f(xt,ht−1,wh)ot=g(ht,wo)\begin{align}h_t&=f(x_t

AncilunKiang·2023-10-17 23:14

每天五分钟机器学习：在大数据集情况下算法训练出现的计算量问题

大数据的问题当训练线性回归模型的时候或者逻辑回归模型的时候，梯度下降的规则是这样的：如果m的数量级是一个亿的时候，那么我们在计算上面这一项

幻风_huanfeng·2023-10-17 22:30

基于梯度优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码

基于梯度优化的BP神经网络（分类应用）-附代码文章目录基于梯度优化的BP神经网络（分类应用）-附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.梯度优化BP神经网络3.1BP神经网络参数设置3.2梯度算法应用

智能算法研学社（Jack旭）·2023-10-17 21:18

attention中为啥multi-head输出结果进行concat，得到x，x还要乘上一个WO矩阵？

，其实这里WO就是参数，我们是把提取的特征再乘以一个WO，然后得到的结果输出，然后与GT进行比较，算loss，然后反向梯度更新参数，这里的参数就包含WO，WO的存在就是为了更好的提取x特征，这样x乘以WO

写代码_不错哦·2023-10-17 12:22

从头开始机器学习：逻辑回归

一、说明本篇实现线性回归的先决知识是：基本线性代数，微积分（偏导数）、梯度和、Python（NumPy）；从线性方程入手，逐渐理解线性回归预测问题。

无水先生·2023-10-17 11:15

Logistic回归和Softmax回归引入$L_2$正则化后的梯度下降过程

Logistic回归和Softmax回归引入L2正则化后的梯度下降过程Logistic回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Softmax回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Logistic

早安不安·2023-10-17 11:04

python 梯度提升树_机器学习：梯度提升算法｜python与r语言代码实现

梯度提升算法10.1GBMGBM(梯度提升机)是一种在处理大量数据以进行高预测的预测时使用的Boosting算法。

weixin_39521520·2023-10-17 10:50

LLM-微调-全参数微调：Full-Param Fine-tuning（100% parameters）

fine-tuning的过程就是用训练好的参数（从已训练好的模型中获得）初始化自己的网络，然后用自己的数据接着训练，参数的调整方法与fromscratch训练过程一样（梯度下降）。

u013250861·2023-10-17 03:16

【深度学习实验】循环神经网络（四）：基于 LSTM 的语言模型训练

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.导入必要的工具包1.RNN与梯度裁剪2.LSTM模型3.训练函数a.train_epochb.train4.文本预测5.GPU判断函数

QomolangmaH·2023-10-17 02:03

图像处理之边缘检测：Sobel、Scharr、Laplacian、Canny

Sobel二.Scharr三.Laplacian四.Canny总结一.Sobel1.简介Sobel算子利用一个横轴方向的算子和纵轴方向的算子，分别求得图像的亮度差分，再计算平方和或者绝对值之和，得到近似梯度

lokvke·2023-10-17 02:07

图像处理中的边缘检测算法：Sobel、Laplacian、Canny

在求得Gx和Gy后，使用下式可以求出图像中每个点的梯度估计值。此时需要设定一个阈值，当G的值

草莓夹心·2023-10-17 02:04

边缘检测Sobel、Canny、Laplacian

2.在图像的每一点，结合以上两个结果求出近似梯度:1.1.1分别在x和y两个方向求导。

darren_ying0000·2023-10-17 02:03

关于核磁共振图像的命名原则及含义（总结自用）

比如：3D_GRE_TRA_bh_F_COMPOSED、t1_tse_tra_fs_pelvisGRE/TSE:表明共振序列，GRE是梯度回波，TSE是自选回波。

qq_41663215·2023-10-17 01:07

机器学习 | Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类模型调参

机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类目录机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类基本介绍模型描述程序设计参考资料基本介绍

机器学习之心·2023-10-17 01:21

【PyTorch深度学习实践】02_梯度下降

文章目录梯度下降1.梯度下降算法实现代码2.随机梯度下降实现代码3.小批量随机梯度下降梯度下降1.梯度下降算法之前可以使用穷举的方法逐个测试找使损失函数最小的点（即找最优权重），但权重过多时，会使穷举变得非常困难

青山的青衫·2023-10-17 00:32

PyTorch深度学习实践——3.梯度下降＆随机梯度下降

PyTorch深度学习实践——3.梯度下降＆随机梯度下降课程链接：《PyTorch深度学习实践》3.梯度下降算法梯度下降（GradientDescent）算法：w按梯度下降方向移动，这样一定次数的移动后就会移动到最优解

皮肤科大白·2023-10-17 00:31

《PyTorch深度学习实践》刘二大人第3讲梯度下降算法

梯度下降算法importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward(x):returnw*

Grairain·2023-10-17 00:01

PyTorch深度学习实践03——梯度下降算法

本节学习使用梯度下降算法自动更新权重，目标是求出使cost最小的权重组合优化问题：求解使得目标函数（cost）最小的权重组合的任务（即第二行式子所示）梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD），小批量随机梯度下降

UnFledged·2023-10-17 00:00

PyTorch深度学习实践第三集梯度下降 y=wx

importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x,w):y_p=w*xreturny_pdefloss(x,y,w):y_p=forward(x,w)loss_=(y-y_p)*(y-y_p)returnloss_w_list=[]m

Newjet666·2023-10-17 00:28

《PyTorch深度学习实践》第三讲反向传播

importtorch#数据集x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#w权重w=torch.tensor([1.0])w.requires_grad=True#需要计算梯度

稚皓君·2023-10-17 00:28

【AI】深度学习——循环神经网络

当输入序列比较长时，其计算时间和空间要求随时间线性增长，可以使用带截断的BPTT，只计算固定时间间隔内的梯度回传RNN可以近似任何非线性动力系统及图灵机，但会存在梯度爆炸和小时问题，

AmosTian·2023-10-17 00:54

《PyTorch深度学习实践》第三讲梯度下降算法

《PyTorch深度学习实践》第三讲梯度下降算法问题描述梯度下降问题分析编程实现代码实现效果随机梯度下降问题分析编程实现代码实现效果参考资料问题描述梯度下降问题分析编程实现代码importmatplotlib.pyplotasplt

稚皓君·2023-10-17 00:23

深度学习-优化算法与梯度下降

文章目录前置知识指数移动平均EMAL2正则（L2Regularization)权重衰减（WeightDecay)优化器SDGMomentumNAGAdagradRMSPropAdaDeltaAdamAdamW综上学习率StepLRMultiStepLRExponentialCosineAnealingRLROP（ReduceLRonPlateau)lambda总结前置知识指数移动平均EMA给予近期

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 23:39

用梯度下降法来调整参数w和b

这篇文章就要介绍如何用梯度下降法来找到w和b。如下图所示，代价方程在三位空间的表现形式可以是下面这样的。无论我们从代价函数的哪个点开始进行梯度下降，最终都会达到最低点。

Ang陈·2023-10-16 22:07

深度学习入门 (六)：梯度消失与梯度爆炸、权重的初始值、Batch Normalization、Group Normalization

目录梯度消失与梯度爆炸权重的初始值权重初始值可以设为0吗?

连理o·2023-10-16 20:44

YOLOv3反向传播原理之全流程源码分析

YOLOv3反向传播原理之全流程源码分析1.YOLOv3网络训练中反向传播主体流程1.1初始化1.2batch内梯度累加1.3network和layer中的关键变量2.YOLO层反向传播源码分析3.卷积层

北溟客·2023-10-16 20:42

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第七周--局部最小点和鞍点

hehehe2022·2023-10-16 19:24

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P13 局部最小值与鞍点

二、数学推导分析用泰勒公式展开一项与梯度（L的一阶导）有关，一项与海赛矩阵（L的二阶导）有关海瑟矩阵VTHV通过海瑟矩阵的性质可以转为判断H是否是正定的来判断H正定=所有特征值为正=局部最小值H负定=所有特征值为负

QwQllly·2023-10-16 19:16

机器学习（5）——代价函数误差分析

训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代

WarrenRyan·2023-10-16 18:29

RESIDUAL INTERPOLATION FOR COLOR IMAGE DEMOSAICKING

我们将所提出的残差插值方法引入到基于梯度的无阈值(GBTF)算法中，该算法是目前最先进的马赛克算法之一。

Adagrad·2023-10-16 18:45

LSTM模型（大白话+公式推导）

设计思路RNN是想把所有信息都记住；不管是有用的信息还是没用的信息（存在梯度爆炸和梯度消失的问题）例子：复习的时候，整本书都想记下来；导致记忆负担加重；记忆的效果不好；LSTM是设计一个记忆细胞；具备选择性记忆的功能

Null箘·2023-10-16 16:07

tensor索引和求导

print(a[:5])print(a[-3:])index=[1,3,4,5,5]print(a[index])foriina:print(i)运行结果为：自动求导importtorch#定义一个可以计算梯度的全为

李健璋·2023-10-16 13:25

Proximal Policy Optimization(PPO)和文本生成

PPO是一种策略梯度方法，其交替地进行与环境交互采样数据和使用随机梯度上升优化“代理”目标函数。标准策略梯度方法对每个数据样本执行一次梯度更新，而PPO可以采样一批数据后，对模型进行多次梯度更新。

冰冰冰泠泠泠·2023-10-16 12:28

残差层

引言在VGG中，随着网络层数的增多，往往伴随着以下几个问题：计算资源的消耗（通过增加GPU来解决）模型容易过拟合（采集海量数据，使用dropout正则化）产生梯度消失和梯度爆炸（使用batchnorm）

LuDon·2023-10-16 08:37

2022阿里计算机视觉算法工程师面经

问贡献点的想法、想解决什么问题、效果怎么样3.BatchNormalization的作用4.看你做系统有用到目标检测算法，说说fasterRCNN、Yolo、SSD的输出形式、相同和不同的点5.为什么会梯度消失和梯度爆炸

hdychi·2023-10-16 06:52

现代循环神经网络：长短期记忆网络(LSTM)，并使用LSTM进行股票的预测

LSTM网络的主要目的是解决传统RNN在训练过程中遇到的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。LSTM网络引入了一种记忆单元（memorycell），用于存储和更新序

青云遮夜雨·2023-10-16 06:22

深度学习05-RNN循环神经网络

文章目录概述基本循环神经网络原理WordEmbeddingpytorchrnn常见的结构双向循环神经网络pytorchrnnDeepRNN(多层RNN)pytorchrnnRNN缺点梯度爆炸和消失问题短期记忆

liaomin416100569·2023-10-16 06:52

循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）

但是，RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，这使得RNN在处理长序列时效果不佳。长短时记忆网络（LSTM）是一种改进的RNN，它能够解决RNN存在的梯度问题。

PyTechShare·2023-10-16 06:52

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