梯度第37页

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

这个的原因是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建也就是说传递的时候loss.backward()需要加上一个参数loss.backward(torch.ones_like(loss))这样就可以啦

安之若醇·2023-10-15 10:38

tensorboard怎么使用

使用TensorBoard，您可以可视化训练过程中的损失和指标、模型结构、梯度直方图、嵌入向量等等。

无声远望·2023-10-15 09:29

非线性数据类型预测之BP神经网络——基于MATLAB

通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。

X_dmword·2023-10-15 08:59

论文笔记：Revisiting Single Image Depth Estimation: Toward Higher Resolution Maps with ...(WACV2019)

本文提出2个改进：1.不同尺度下提取特征的策略2.使用3个损失，分别是深度、梯度、法向量c：当前最好模型，存在物体形状扭曲、小物体缺失、马赛克Introduction早期：比如Eigen提出的，直接cnn

snoopy_21·2023-10-15 07:41

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：

【变强大】·2023-10-15 05:37

eigen3使用cmake配置

Eigeninclude的路径，/usr/include/eigen3可以看到文件夹下有3个文件夹，其中Eigen文件夹包含的是一些简单的矩阵操作；unsupported文件夹下包含一些非线性最小二乘梯度下降

xiachong27·2023-10-15 00:01

机器学习-期末复习

文章目录第一章线性回归1、线性回归问题2、误差项定义3、独立同分布4、极大似然估计5、梯度下降6、参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数

whh_0509·2023-10-14 22:19

机器学习R复习提纲-TYUT

考试题型：选择10道填空10道判断10道简答4/5道计算4/5道计算：线性回归/逻辑回归/决策树/梯度下降策略/BP神经网络计算输出值选择：都是原题。

SXxn·2023-10-14 22:49

矩阵及其运算在卷积神经网络（CNN）中的应用与启发

1.1研究背景和意义1.2报告结构2.卷积神经网络（CNN）简介2.1CNN基本原理2.2CNN的优势和应用领域3.矩阵在CNN中的应用3.1图像表示与卷积运算3.2特征提取与矩阵分解3.3参数优化与梯度计算

云边牧风·2023-10-14 18:34

随机梯度算法(SGDOptimizer)

随机梯度算法(SGDOptimizer)随机梯度算法是神经网络中最常见的一种优化算法。

Yying98·2023-10-14 17:06

机器学习——梯度下降、梯度下降的线性回归算法

一、梯度下降****梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θo,θ1)的最小值。

BioLearner·2023-10-14 17:30

【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习

深度学习的训练过程通常使用反向传播算法，通过梯度下

一尘之中·2023-10-14 15:34

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践

糖糖Amor·2023-10-14 14:21

优化算法进阶——学习打卡

为最小化损失函数进行参数更新时，对于noisygradient,我们需要谨慎的选取学习率和batchsize,来控制梯度方差和收敛的结果。

learnin_hard·2023-10-14 14:45

《论文阅读：Dataset Condensation with Distribution Matching》

点进去这篇文章的开源地址，才发现这篇文章和DCDSA居然是一个作者，数据浓缩写了三篇论文，第一篇梯度匹配，第二篇数据增强后梯度匹配，第三篇匹配数据分布。

volcanical·2023-10-14 12:51

强化学习(Reinforcement Learning)与策略梯度(Policy Gradient)

写在前面：本篇博文的内容来自李宏毅机器学习课程与自己的理解，同时还参考了一些其他博客(懒得放链接)。博文的内容主要用于自己学习与记录。1强化学习的基本框架强化学习(ReinforcementLearning,RL)主要由智能体(Agent/Actor)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)、奖励(Reward)组成。在这些成员中，需要训练的是智能体，他会根据

花飞雨追·2023-10-14 11:19

深度学习基本概念

划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分为5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=m/5划分为m个：名称：随机梯度下降batch_size

Shilong Wang·2023-10-14 09:40

epoch和episode

一个训练集过大，往往需要划分划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分成5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=占1/5的量划分为m个

bijingrui·2023-10-14 09:26

深度学习训练中的Epoch, Batch, Episode, Iteration

Batch我们知道在深度学习训练中是通过梯度下降方法来更新参数的，如果一次性将整个训练集（一个Epoch）喂给机器让它去计算，内存会受不了。因此，我们将

Frank_BC·2023-10-14 09:52

基于梯度的优化方法总结

引言梯度下降法的核心是在最小化目标函数时，每次迭代中，对每个变量，按照目标函数在该变量梯度的相反方向更新对应的参数值。

LuDon·2023-10-14 07:03

机器学习数学基础

2.微积分学：这部分的应用重点是函数，如何求解目标函数及最优解（用梯度下降的算法），再介绍了最小二乘法。3.概率论

ln_ivy·2023-10-14 07:43

金融数学方法：梯度下降法

1.算法介绍梯度下降法是一种常用的优化算法，其通过沿着梯度下降的方向迭代寻找局部极小值。如果沿着梯度上升的方向迭代，就可以找到极大值。

抱抱宝·2023-10-14 07:19

深度学习知识点（面试）

*梯度爆炸的解决办法***神经网络（MLP）的万能近似定理*神经网络中，深度与宽度的关系，及其表示能力的差异**在深度神经网络中，引入了隐藏层（非线性单元），放弃了训练问题的凸性，其意义何在？

Steve_Xu123·2023-10-14 05:04

OpenCV 之ios 更多形态学变换

充满活力的早晨·2023-10-14 02:43

解锁机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南

目录一、简介什么是梯度下降？为什么梯度下降重要？

TechLead KrisChang·2023-10-14 01:30

BP神经网络应用案例

确定网络学习参数步骤3初始化网络权值W和阀值B步骤4计算网络第一层的输入和输出步骤5计算中间层（隐含层输入和输出）步骤6计算输出层的输入和输出编辑步骤7计算能量函数步骤8计算能量函数对各参数的偏导数（梯度

七七喝椰奶·2023-10-13 21:26

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）

孙有涵·2023-10-13 19:22

随机梯度下降

梯度下降算法在机器学习或深度学习中，模型的训练在一般都会被转换为求使得目标函数函数值最小的参数组合的优化问题，简而言之就是优化参数，梯度下降法是优化参数的一种方法。

我是任玉琢·2023-10-13 19:09

Substance 3D Designer制作冰块材质贴图到unity urp复现

SubstanceDesigner制作幻想类冰层表面_哔哩哔哩_bilibili首先冰块的高度会根据每块不同的位置高低起伏，使用扰动的噪声图添加描边节点，添加泛洪填充，随后使用距离节点清除描边，再添加梯度节点在每一块上生成梯度

凯尔315·2023-10-13 18:25

2-线性回归之多变量线性回归基本原理的python实现

文章目录多变量线性回归基本原理的python实现1数据读取2特征及标签获取3参数及超参数设置4使用梯度下降进行拟合5拟合结果查看6不同学习率下的拟合情况参考文章多变量线性回归基本原理的python实现接续上一篇文章

骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-10-13 16:43

卷积神经网络CNN基础知识

池化层（下采样层）2.2.3全连接层2.2.3.1激励层（非线性激活）2.2.3.2线性层2.2.3.3Dropout层2.2.3.4总结2.3图像的上采样和下采样2.3.1上采样2.3.2下采样2.4梯度

JiA-Bai·2023-10-13 15:48

迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）

与ResNet等传统卷积神经网络不同，DenseNet中每个层都直接与前面的所有层相连，这种直接的密集连接架构有助于信息和梯度在网络中的流通，从而在训练中提高了梯

QTreeY123·2023-10-13 13:51

chapter_linear-networks：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)。

weiket·2023-10-13 13:13

在深度学习中，累计不同批次的损失估计总体损失

训练的作用：前向传播计算损失函数值，为了尽量减少损失函数值，反向传播计算损失函数梯度，并用梯度更新模型参数。

Y.IU.·2023-10-13 13:05

LSTM长短期记忆网络

LSTM的matlab详解LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络，它通过引入门机制（gate）来解决传统循环神经网络长序列训练过程中的梯度消失和爆炸问题，从而能够更好地处理序列数据

苗半里·2023-10-13 08:29

yolov5x损失函数反向传播--chatgpt3.5指导

2.PathAggregationNetwork（PAN）的反向传播：使用自适应加权路由策略对低层级特征进行修正，需要计算路由系数的梯度。

春夜·2023-10-13 07:18

自编码器Auto-Encoder

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据X本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XR。在时间序列异常检测场景下，异常对于正常来说是少

llurran·2023-10-13 06:48

独家 | 使用TensorFlow 2创建自定义损失函数

标签：TensorFlow2，损失函数图1：梯度下降算法（来源：公共域，https://commons.wikimedia.org/w/index.php？

数据派THU·2023-10-13 00:13

【使用 TensorFlow 2】03/3 创建自定义损失函数

图1：实际应用中的梯度下降算法二、关于代价函数神经网络学习将训练数据中的一组输入映射到一组输出。它通过使用某种形式的优化算法来

无水先生·2023-10-13 00:40

系列论文阅读——Policy Gradient Algorithms and so on(3)

以critic为Q函数为例，此时的动作是确定的，因此不需要再针对做期望，可以直接用估计累计回报，目标函数为：根据链式法则求出它的梯度是：

想学会飞行的阿番·2023-10-13 00:13

2022-1-29第四章机器学习进阶--回归

线性回归极大似然估计例子：房价预测(误差符合高斯分布—均值为0，方差为某定值)对数化（J其实就是目标函数）（目标函数要最小—梯度为0—驻点）(为何不可逆或防止过拟合可以增加扰动)概念：给定k个点，一定存在

YJF-NJU·2023-10-12 23:23

【实时图像融合：挤压分解网络：无监督：UIF】

首先，我们一般将多个融合问题转化为梯度和强度信息的提取和重构，并据此设计一种通用形式的损失函数，它由强度项和梯度项组成。对于梯度

小郭同学要努力·2023-10-12 20:11

优化问题 | 梯度下降的知识整理、Python实现及batch_size参数的总结

文章目录1综述2三种形式2.1批梯度下降法（BGD）：整个训练集2.2随机梯度下降法（SGD）：1个训练样本2.3小批量梯度下降法（MBGD，SGD）：n个训练样本2.4梯度下降的python实现2.5

然然然然_·2023-10-12 17:14

python batch_size_Batch_Size 详解

其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因

weixin_39928106·2023-10-12 17:13

浅谈batch, batch_size, lr, num_epochs

然后在上面做梯度下降，优化的算法叫随机梯度下降法。batch_size:叫做小批量，这个取值通常是2**n，将一个训练集分成多个小批量进行优化。

lin_xiao_yi·2023-10-12 17:03

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一化。

羞儿·2023-10-12 15:45

TensorFlow入门(二十四、初始化学习参数)

如果参数全部初始化为0或者是同一个值,会使得所有神经元的输出都是相同的,进而造成反向传播时,梯度和权重的变化相同,同一层内每个神经元的计算也相同。

艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:57

TensorFlow入门(二十二、梯度下降)

梯度下降的定义及作用梯度下降本身是一个最优化算法,通常也被称为最速下降法。常被用于机器学习和人工智能中递归性地逼近最小偏差模型,也就是使用它找到一个函数的局部极小值。

艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:51

李宏毅机器学习（九）Backpropagation反向传播

我们上节课学习了深度学习，也知道采用梯度下降优化我们的各神经元参数，以语音识别为例，一个输入特征量1000多项，8层隐层，大致需要的w,b参数有数百万项，这样我们梯度下降的计算量是非常大的，我们为了让梯度下降计算的更有效率

ca8519be679b·2023-10-12 12:58

深度学习问答题（更新中）

在前向传播和反向传播过程中，ReLU相比于Sigmoid等激活函数计算量小；避免梯度消失问题。

uodgnez·2023-10-12 09:41

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