矩阵乘法梯度下降第12页

BP神经网络下MNIST字体识别

对损失函数（交叉熵，最小平方差等）进行梯度下降算法（随机梯度下降、mini-batch梯度下降等）求解，尽量避开局部最小值，收敛到全局最优值。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式

一、几种算法优化器介绍1.SGD(随机梯度下降)原理：SGD是一种简单但有效的优化

微学AI·2023-11-24 18:15

关于「光学神经网络」的一切：理论、应用与发展

/目·录/一、线性运算的光学实现1.1.光学矩阵乘法器1.2.光的衍射实现线性运行1.3.基于Rayleigh-Sommerfeld方程的实现方法1.4.基于傅立叶变换的实现1.5.通过光干涉实现线性操作

光子盒QUANTUMCHINA·2023-11-24 17:03

逻辑回归

01==零壹·2023-11-24 15:06

机器学习/sklearn笔记：MeanShift

该技术找到估计的概率密度的局部最大值1.1基本形式给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式可以表示为：其中Sk表示数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点漂移过程就类似于”梯度下降

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:32

Course1-Week2-多输入变量的回归问题

Course1-Week2-多输入变量的回归问题文章目录Course1-Week2-多输入变量的回归问题1.向量化和多元线性回归1.1多维特征1.2向量化1.3用于多元线性回归的梯度下降法2.使梯度下降法更快收敛的技巧

虎慕·2023-11-23 19:39

吴恩达深度学习Course1-Week(3)

神经网络的符号规定（3）向量化Vectorization（4）向量化后伪编程Programing二、激活函数ActiveFunction（1）常用的四种激活函数（2）四种激活函数的导数Derivatives三、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:35

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(Notation)规定三、逻辑回归中的激活函数四、损失函数(lossfunction)与成本函数(costfunction)五、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:05

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

Course1-Week1：机器学习简介

1.2OptionalLab的使用(JupyterNotebooks)1.3欢迎参加《机器学习》课程2.机器学习简介2.1机器学习定义2.2有监督学习2.3无监督学习3.线性回归模型3.1线性回归模型3.2代价函数4.梯度下降法

虎慕·2023-11-23 19:26

1.4 Python图像的坐标变换-仿射变换

1.4Python图像的坐标变换-仿射变换文章目录1.4Python图像的坐标变换-仿射变换1算法原理2代码3效果1算法原理图像的几何变换，也就是矩阵乘法。

集电极·2023-11-23 18:08

CUTLASS 1.3.3中的 Volta884_h884gemm

CUTLASS是CUDAC++模板抽象的集合，用于在CUDA内的所有级别和规模上实现高性能矩阵-矩阵乘法(GEMM)和相关计算。它采用了类似于cuBLAS和cuDNN中实现的分层分解和数据移动策略。

图波列夫·2023-11-23 16:22

Programming Tensor Cores: NATIVE VOLTA TENSOR CORES WITH CUTLASS

GTCSiliconValley-2019:cuTENSOR:High-performanceTensorOperationsinCUDA，介绍了CUTLASS1.3中基于VoltaTensorCore实现高效矩阵乘法计算的策略

图波列夫·2023-11-23 16:15

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

目录1.优化器的作用2.常用的优化器（Optimizer）3.各种优化器的对比3.1三种梯度下降法的对比3.2SGD（梯度下降）3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient

王致列·2023-11-23 13:30

optimizer优化器详解

常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。优化器的选择对于模型的性能和收敛速度有很大影响，不同的优化器可能适用于不同的模型和数据集。

知我Deja_Vu·2023-11-23 13:28

Adam优化器如何选择

api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam等：https://keras.io/optimizers/我们可以发现除了常见的梯度下降

hold_on_zhen·2023-11-23 12:56

Pytorch之LinearRegression

任务内容：学习《线性单元和梯度下降》相关内容，拟合一维线性方程“y=2?+1”。输入：随机生成一系列x，并根据公式“y=2?+1”得到对应的y，对于每个y添加一些细微的随机扰动使其稍微偏离原位置。

海棠未眠d·2023-11-23 11:35

pytorch实现linear regression

目录前言一、梯度下降是什么？二、使用步骤1.如何用梯度下降求解线性方程组（预测线性函数）2.实战总结前言本文学习内容来自b站学习视频Pytorch学这个就够了一、梯度下降是什么？

lit rebecca·2023-11-23 11:34

pytorch实现Linear Regression

pytorch实现线性回归前言线性回归是监督学习里面一个非常简单的模型，同时梯度下降也是深度学习中应用最广的优化算法梯度下降法实在是一些公式以文本格式打不出来，所以采用截图！！！！

qq_39682037·2023-11-23 11:02

pytorch-1-linear_regression

linear_regression实战_梯度下降求解二元一次方程组（线性回归）1、计算损失2、计算梯度3、循环迭代（iteratetooptimize）4、训练5、结果实战_梯度下降求解二元一次方程组（

ClFH·2023-11-23 11:29

吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化

二、梯度检验在神经网络中使用梯度下降算法时，复杂模型可能导致一些难以察觉的错误，即使代价函数在减小，最终结果也可能并非最优解。

不吃花椒的兔酱·2023-11-23 05:34

知识网络1.3 矩阵乘法

以下是本节涉及的知识点：矩阵乘法二维数组三重for循环以及常用的计数变量本节跟前面两节相比，量不大，但是会比较难，因为矩阵乘法涉及到三重循环，难在我们是如何分析得到这三重循环以及这三重循环怎么写。

Likid Prower·2023-11-23 04:25

GPU和CPU计算上的精度差异

本代码可以在我的github中找到为了清楚演示具体的差异，抽象出如下简单的代码片段：示例简单看一个例子，看看其在cuda和cpu下的计算表现1.cuda下的矩阵乘法可以看到GPU下的计算：很显然的二

LawsonAbs·2023-11-23 03:01

分治法的应用（大整数乘法和Strassen矩阵乘法，最近点对问题和凸包问题）

这一篇文章将继续探讨分治算法的其他应用，包括大整数乘法和Strassen矩阵乘法，最近点对问题和凸包问题这4个算法

acm_1361677193·2023-11-23 00:25

线性代数 - 几何原理

目录序言向量的定义线性组合、张成空间与向量基线性变换和矩阵线性复合变换与矩阵乘法三维空间的线性变换行列式矩阵的秩和逆矩阵维度变换点乘叉乘基变换特征值和特征向量抽象向量空间序言欢迎阅读这篇关于线性代数的文章

知心宝贝·2023-11-22 12:32

（动手学习深度学习）第4章多层感知机

4.1多层感知机4.1.1感知机总结感知机是一个二分类模型，是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数，导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-22 03:14

【机器学习】030_多层感知机Part.1_实现原理

输出离散的类Softmax模型如果有n个类的话可以做多分类问题，这里只输出一个元素，因此只作为二分类模型训练（权重更新过程）：每次将预测值与真实值比较，假设预测错误，就更新一下权重值·等价于使用批量大小为1的梯度下降

Cyan.__·2023-11-22 02:07

Matlab中矩阵求幂的两种情况

文章目录方阵求幂矩阵求幂按元素求幂非方阵求幂方阵求幂若一个矩阵为方阵时，他的求幂有两种情况矩阵求幂使用如下矩阵完成矩阵求幂：e2=[[1,2,3];[2,3,4];[4,5,6]]^2;得到结果如图，可以看到，就是矩阵自身的矩阵乘法

十八与她·2023-11-21 20:26

【网络安全】隐私计算迎来千亿级风口，一文讲清它的技术理论基础。

目录安全多方计算1.安全性2.参与者密码学椭圆曲线加密密文计算(1)半同态加密(2)近似全同态加密(3)全同态加密机器学习1.损失函数2.梯度下降3.深度学习图书推荐文末送书安全多方计算在讨论安全多方计算

秋说·2023-11-21 12:55

【机器学习】038_梯度消失、梯度爆炸

原因神经网络梯度·假设现在有一个层的神经网络，每层的输出为一个对输入作变换的函数结果·用来表示第层的输出，那么有下列公式：·链式法则计算损失关于某一层某个参数的梯度：·注意到，为向量，这相当于一个d-t次的矩阵乘法这个传递可能造成以下问题

Cyan.__·2023-11-21 08:20

杂题题解~~

杂题题解1、单词翻转2、导弹拦截3、N皇后问题（dfs)4、迷宫问题5、矩阵乘法6、鸡兔同笼7、图书管理员8、百钱买百鸡问题9、求最小公倍数和最大公约数（辗转相除法）10、求最小公倍数、最大公约数（枚举法

MoonSky^·2023-11-21 04:13

FlashAttention计算过程梳理

FlashAttention图解（如何加速Attention）FlashAttention开源代码TransformerBlock运算量解析在self-attention模块中，主要包含全连接层（通过矩阵乘法实现

胖胖大海·2023-11-21 03:05

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

指针与多维数组练习

例题一：矩阵相乘首先，如果你没学过线代的话，这边建议你去B站把宋浩的矩阵运算学了再来看题如果有个矩阵A和一个矩阵B，当A的列数和B的行数相同时，生成一个新矩阵C，且C是通过矩阵乘法得来的A[3][2]=

猪蹄手·2023-11-20 02:02

平面直角坐标系中的旋转公式_绕轴旋转矩阵

（建议阅读原文）预备知识空间旋转矩阵，圆周运动的速度直角坐标系中，某点以单位矢量为轴按右手定则转动角的得到的点可用矩阵乘法计算其中为绕轴旋转矩阵其中事实上，数学上更规范的做法是用四元数表示该矩阵．推导推导的思路是用

weixin_39735005·2023-11-20 00:54

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression

Algorithm-·2023-11-19 16:55

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）在机器学习中，梯度下降算法是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数并更新模型参数。然而，在应用梯度下降算法之前，对数据进行预处理是非常重要的一步。

HackDashX·2023-11-19 13:03

大数据HCIE成神之路之数学（2）——线性代数

线性代数1.1线性代数内容介绍1.1.1线性代数介绍1.1.2代码实现介绍1.2线性代数实现1.2.1reshape运算1.2.2转置实现1.2.3矩阵乘法实现1.2.4矩阵对应运算1.2.5逆矩阵实现

邵奈一·2023-11-19 09:52

2.4 分块矩阵（第2章矩阵代数）

主要内容本节引入了分块矩阵的概念，讲解了分块矩阵的乘法运算（将子矩阵当作数处理），并由此引出了看待矩阵乘法的另一种观点（左边矩阵的列乘以右边矩阵的行），最后讲解了分块矩阵的逆矩阵是如何运算的。

泰克尼客·2023-11-19 06:32

机器学习中的最优化方法-以梯度下降为例

机器学习中的最优化方法最优化方法就是寻找函数的极值点。机器学习和深度学习模型的训练本质上就是在通过已有的数据拟合一个函数，使这个函数能尽可能地反应出数据的内在规律，从而能更好的预测给定输入的输出结果。函数都会有自变量、因变量和参数，当一个函数的参数确定了，那函数的形状就确定了，因此模型训练就是在训练参数。以线性回归为例：模型所做的工作就是确定一条直线的参数，也就是斜率和截距，使这条直线尽可能多的穿

正丶好·2023-11-19 00:04

机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降

文章目录前言梯度下降原理简述介绍可能的问题批量梯度下降随机梯度下降基本算法存在的问题退火算法代码演示小批量梯度下降前言若没有机器学习基础，建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN

Nowl·2023-11-19 00:20

【基础知识】LeeDL阅读笔记

如果深的模型跟浅的模型作比较，深的模型明明灵活性比较大，但损失却比浅的模型更大，说明优化有问题，梯度下降不给力，因此要有一些其它的方法来更好地进行优化。当模型越来越复杂

李加号pluuuus·2023-11-18 23:13

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2

csj50·2023-11-18 17:42

最优化算法基础

一、问题定义二、代数方法求解三、迭代优化方法求解3.1梯度方法3.1.1随机梯度下降3.1.2Momentum3.1.3Adagrad3.1.4Rmsprop3.1.5Adam3.2牛顿方法3.2.1牛顿法

锦子·2023-11-17 16:31

Adam算法

一、Adam算法的原理Adam算法结合了动量梯度下降法和RMSProp算法的思想，采用自适应学习率和二阶矩估计来更新模型参数。下面我们来详细介绍Adam算法的工作原理。

cuisidong1997·2023-11-17 15:30

【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法

神经网络基础【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面吴恩达课程笔记——优化算法八、优化算法1.优化算法介绍2.批量梯度下降

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:52

CUDA程序性能分析-矩阵乘法

CUDA程序性能分析-矩阵乘法前言矩阵乘法非常适合在GPU上并行运行，但是使用GPU并行后能获得多大的性能提升？本文将通过一些实验分析CUDA程序的性能。

張行之·2023-11-17 11:07

从矩阵几何的角度简单推导PCA主成分分析

在常用的降维用法中,最后几个维度可以删掉,因为他们没什么变化,在理想的情况下他们都是一个常数,对决策完全不提供有用的信息衡量变换方法是方差,所以主成分分析在协方差矩阵中的体现就是让协方差矩阵对角元素即方差最大化.从矩阵乘法理解方式的

好学的学渣·2023-11-17 11:02

矩阵乘法的四种理解方式

首先先明确一下符号,XijX_{ij}Xij表示矩阵i行j列的元素,Xi_X_{i\_}Xi_表示i行向量X_jX_{\_j}X_j表示j列向量A=BC有这么几种理解方式B的第i行乘以C的第j列得到矩阵AijA_{ij}Aij元素,Aij=Bi_C_jA_{ij}=B_{i\_}C_{\_j}Aij=Bi_C_jB的列向量的线性组合得到A的第i列向量,系数是C的第i列向量,A_i=BC_iA_{\

好学的学渣·2023-11-17 11:31

推荐频道

矩阵乘法梯度下降