矩阵乘法梯度下降第13页

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

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

【L2GD】: 无环局部梯度下降

FederatedLearningofaMixtureofGlobalandLocalModels发表期刊（会议）:ICLR2021Conference（机器学习顶会）往期博客：FLMix:联邦学习新范式——局部和全局的结合目录1.背景介绍2.梯度下降

恭仔さん·2023-11-17 09:46

pytorch 中涉及到矩阵之间的乘法（torch.mul, *, torch.mm, torch.matmul, @）

下面简单回顾一下矩阵中的乘法：（严谨的说，其实应该说是矩阵乘法和矩阵内积）1、矩阵乘法 矩阵乘法也就是我们常说的矩阵向量积（也称矩阵外积、矩阵叉乘）它要求前一个矩阵的行数等于后一个矩阵的列数，其计算方法是计算结果的每一行元素为前一个矩阵的每一行元素与后一个矩阵的每一列对应元素相乘

ykf173·2023-11-17 07:12

矩阵和矩阵乘法的直观化理解

本文分享矩阵和矩阵乘法的直观化理解矩阵是一种非常好用的数学工具,刚开始是为了求解线性方程组而被发明出来.随着线性代数在各个领域的广泛应用而得到巨大的发展.因为矩阵是一种非常抽象的概念和工具,矩阵乘法更是让不少人摸不着头脑

拂面清风三点水·2023-11-17 07:12

图矩阵两点间有m的路径矩阵乘法_深度学习算法与实践：矩阵的运算及其运算规则...

Y=AX或Y=A.X(1.17)式(1.17)展示了两种矩阵乘法的书写习惯，前一种是线性代数里常用的矩阵乘法书写形式，后一种在张量分析中常用，代表向量的点乘运算。式(1.18)为写1成

weixin_39917791·2023-11-17 07:38

CUDA编程之矩阵乘法

文章目录一、矩阵乘法回顾二、CUDA内存架构CUDA中的共享内存CUDA中的共享内存使用方法静态申请内存动态申请内存三、分解矩阵乘法/平铺矩阵乘法四、实战代码DS_M和DS_N的索引方式解释一、矩阵乘法回顾

NUS_Ryan·2023-11-17 07:05

使用矩阵运算驱动神经网络数据加工链

特别是做矩阵乘法时，两个大方块，每个方块里面有好多数字，你需要把一个方块中一行里的所有数字跟另一个方块里面的所有数字做乘法，然后再求和，头昏脑涨的算了半天才得到新矩阵的一个数值，忙活了半天，耗费了大量精力后

MrCheChe·2023-11-17 07:30

向量以及矩阵

0.前言好了那我们新的征程也即将开始，那么在此呢我也先啰嗦两句，本篇文章介绍数学基础的部分，因为个人精力有限我不可能没一字一句都讲得非常清楚明白，像矩阵乘法之类的一些基础知识我都是默认你会了（还不会的同学推荐去

midslucky·2023-11-17 07:14

使用matplotlib 演示矩阵乘法

使用matplotlib演示矩阵乘法代码代码解释代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.ion()#第一个矩阵w=50h=30#第二个矩阵w1=

东方佑·2023-11-17 03:03

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077

上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在可以看到上面是之前的代码上面是对数据的准备这里我们还是修改

脑瓜凉·2023-11-17 02:40

pytorch文档阅读（二）torch.nn.Convolution layers

1.模块功能简介这个模块就是torch为我们设计好的一些层结果，比如我想给网络加一个卷积层，直接用这个模块里的函数就可以实现，而不像低级语言需要自己编写层间的矩阵乘法以及变量的储存等工作，极大提高了网络搭建的效率

陌生的天花板·2023-11-16 22:08

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

机器学习三归一化_正则化_多项式升维

一.归一化1.归一化的目的把数据变为（0，1）之间的数,使得在梯度下降的过程中，不同维度的θ值（或w）参数可以在接近的调整幅度上。保持数据在迭代过程中的θ值幅度基本一致。

Starry-sky(jing)·2023-11-16 15:10

使用Python实现梯度下降法处理回归问题

使用Python实现梯度下降法处理回归问题我们这将使用[sklearn][6]框架和手动方式实现梯度下降法对数据的回归操作-使用sklearn框架首先我们要导入sklearn的包，代码如下:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimefromsklearn.linear_modelimportLinear

华灯初上~(unique)·2023-11-16 10:07

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

采取的方法均为类似梯度下降法的方法。

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

【机器学习7】优化算法

Hinge损失在fy=1处不可导，因此不能用梯度下降法进行优化，而是用次梯度下降法Logistic损失函数该损失函数对所有的样本点都有所惩罚，因

猫头不能躺·2023-11-16 08:09

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

【深度学习实验】网络优化与正则化（五）：数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值

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、优化算法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·2023-11-16 04:48

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小

托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

20. 深度学习 - 多层神经网络

茶桁·2023-11-15 08:56

Android Matrix矩阵

songzi1228·2023-11-15 07:35

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

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、优化算法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·2023-11-15 06:09

【深度学习实验】网络优化与正则化（三）：随机梯度下降的改进——Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率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·2023-11-15 06:34

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归

《机器学习》西瓜书课后习题3.3——python实现对率回归（梯度下降法）《机器学习》西瓜书P69：3.3编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0a上的结果首先我们回归一下什么的是对率回归？

Yozu_Roo·2023-11-14 23:10

Tensorflow基础学习笔记

为了使损失函数得到最小值，我们有很多方法，诸如最小二乘法、梯度下降法等。步骤：选择模型确定数据模型：拟合数据的最优模型确定成本函数：比较

Super_CCo·2023-11-14 22:38

人工智能基础_机器学习026_L1正则化_套索回归权重衰减梯度下降公式_原理解读---人工智能工作笔记0066

L1正则化对吧,然后我们看这里L1正则化的公式是第二个,然后第一个是原来的线性回归,然后最后一行紫色的,是J=J0+L1对吧,其实就是上面两个公式加起来然后我们再去看绿色的第一行,其实就是原来线性回归的梯度下降公式

脑瓜凉·2023-11-14 13:16

线性代数的本质——动画+描述（向量、矩阵、线性变换和矩阵乘法）

线性代数的本质——动画+描述（向量、矩阵、线性变换和矩阵乘法）目录：线性代数的本质——动画+描述（向量、矩阵、线性变换和矩阵乘法）一、向量和矩阵1.向量的本质2.线性组合、张成的空间与基3.矩阵与线性变换

~宪宪·2023-11-14 06:17

线性代数的本质-转换向量

2x2矩阵乘法运算2x2矩阵矩阵列看为变化之后的基向量，而矩阵的乘法看出是它们的线性组合。线性变化基向量逆旋转90度，它们的表达式如下。逆旋转90度的矩阵=原向量x下面矩阵公式。

_姜丹·2023-11-14 06:17

线性代数之矩阵乘法的本质

线性代数之矩阵乘法的本质前言教材里的矩阵乘法矩阵与向量的乘法矩阵之间的乘法扩展1：方阵与向量的乘法与线性相关性扩展2：方阵间的乘法与秩后记前言本文将介绍矩阵乘法及其本质。

RuiH.AI·2023-11-14 06:13

线性代数本质系列（一）向量，线性组合，线性相关，矩阵

人工智能大讲堂·2023-11-14 06:02

线性代数本质系列（二）矩阵乘法与复合线性变换，行列式，三维空间线性变换

人工智能大讲堂·2023-11-14 06:02

【转载】Pytorch模型实现的四部曲

由于是二分类问题，仍然采用BCELoss函数；此处采用随机梯度下降。④周期性训练这一步和之前

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:43

Monarch Mixer: A Simple Sub-Quadratic GEMM-Based Architecture

sub-quadraticprimitive(次二次原语)GEMMs（GeneralMatrixMultiplyalgorithms）是指在许多核心系统上执行的通用矩阵乘法操作的模型。

菜菜小堡·2023-11-14 05:29

Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review

AdversarialTrainingMethodsforDeepLearning:ASystematicReview----《面向深度学习的对抗训练方法:系统回顾》摘要通过快速梯度符号法(FGSM)、投影梯度下降法

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:27

用excel计算矩阵的乘积

点击数组1后面红框框出来的按钮：用鼠标选中矩阵1，矩阵1的范围就选定了：同理，选择矩阵2的范围：点击“确定”，矩阵乘法的结果就

听海边涛声·2023-11-13 20:17

动态规划算法实现------转换(编辑、变换)问题

状态转移方程)、初始值(1)插入操作实现状态转移(2)删除操作实现状态转移(3)替换操作实现状态转移(4)初始值1.3动态规划算法代码实现(1)完整代码(2)程序速度优化二、矩阵变换问题2.1问题2.2矩阵乘法

thefg·2023-11-13 19:05

梯度下降推导及案例

场景引入梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e.找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。

鲸可落·2023-11-13 18:06

【环境搭建】在ubuntu上安装TensorRT

cuDNN【环境搭建】在Ubuntu16.04上安装nvidiaGPU驱动和cuda【环境搭建】测试gpu的bandwidth；p2p的bandwidth测试；以及使用DeepBench测试conv、矩阵乘法的运算能力

Zhang_Chen_·2023-11-13 17:47

22[NLP训练营]Word2Vec

GlobalGenerationvsLocalGenerationIntuitionofWord2Vec参数θ目标函数的形式AnotherFormulationNegativeSamplingSG的负采样负采样的梯度下降

oldmao_2000·2023-11-13 03:49

python牛顿迭代公式_python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例

Rosenbrock函数的定义如下：其函数图像如下：我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。

weixin_39989384·2023-11-12 21:29

4. 深度学习——优化函数

详细讲解优化函数优化函数总结梯度下降算法的batchsize总结本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

qq_32468785·2023-11-12 18:56

CS224W6.2——深度学习基础

从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。文章目录1.大纲2.优化问题2.1举例损失函数3.如何优化目标函数？

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

Hugging Face高性能技术五：Transformer高效推断（bitsandbytes、FlashAttention、 BetterTransformer）

IPEXgraphoptimization（IntelCPU）三、Optimum3.1安装3.2CPU推理3.3GPU推理四、模型量化（GPU）4.1背景4.2基础量化技术4.3LLM.int8()：大语言模型的零退化矩阵乘法

神洛华·2023-11-12 13:16

人工智能基础_机器学习024_梯度下降进阶_L1正则可视化图形---人工智能工作笔记0064

然后我们就来用代码实现一下L1正则的可视化,我们来看看首先导入importnumpyasnp数学计算importmatplotlib.pyplotasplt画图用的然后我们把L1正则的公式写出来可以看到L1的正则其实就是w1和w2的绝对值相加对吧然后这里我们写一个公式:f(x,y)=|x|+|y|#令f(x,y)=0我们来绘制图形，在平面中我们使得0=/x/+/y/#我们假设x,y都是大于零#那么

脑瓜凉·2023-11-12 09:28

卷积神经网络中参数量的计算原理及方法

)注意:池化层没有参数(只是在已知数据区域里求个最大值)输入层通道数就是上层的卷积核数量输出层通道数等于卷积核个数:输入层通道数经过32个卷积核后变成32个通道2.全连接层参计算方法:根据x*w+b和矩阵乘法推断

shengchao0920·2023-11-12 01:24

【机器学习基础】(二)：理解线性回归与梯度下降并做简单预测

预测从瞎猜开始按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！我拿起两根木棒在白

风度78·2023-11-11 17:49

机器学习算法学习笔记：线性回归

文章目录一、理论篇1、回归分析2、一元线性回归3、代价函数4、梯度下降法4、多元线性回归6、标准方程法7、多项式回归8、特征缩放9、BGD、SGD和MBGD的比较10、正则化回归10.1岭回归10.2LASSO

Jason Hwang·2023-11-11 17:48

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式

weixin_30279671·2023-11-11 17:39

飞桨图像分类

文章目录一、图像分类数学知识前置1.矩阵加法运算1、理论2、代码实现2.矩阵和数乘法运算1、理论2、代码实现3.矩阵乘法运算1、理论2、代码实现4.算子5.卷积6.求导法则7.反向传播8.MNIST9.

扬志九洲·2023-11-11 13:11

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