矩阵乘法梯度下降第17页

【数据结构】数组和字符串（十）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的矩阵操作（加法、乘法、转置）

特殊矩阵的压缩存储a.对角矩阵的压缩存储b~c.三角、对称矩阵的压缩存储d.稀疏矩阵的压缩存储——三元组表4.2.3三元组表的转置、加法、乘法、操作4.2.4十字链表0.十字链表的基本操作1.矩阵加法2.矩阵乘法

QomolangmaH·2023-10-29 20:52

【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

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

LLM-微调-方案（一）：Lora【案例：chatGLM-Lora】【在chatGLM原有结构中间插入新的网络层】【微调时冻结原有结构参数，只微调新加入的网络层参数】

Lora主要在模型中注入可训练模块，大模型在预训练完收敛之后模型包含许多进行矩阵乘法的稠密层，这些层通常是满秩的，在微调过程中其实改变量是比较小的，在矩阵乘法中表现为低秩的改变，注入可训练层的目的是想下游微调的低秩改变由可训练层来学习

u013250861·2023-10-29 11:45

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

打破矩阵乘法计算速度50年纪录，DeepMind新研究再刷Nature封面，详细算法已开源...

羿阁萧箫发自凹非寺量子位|公众号QbitAI什么，AI竟然能自己改进矩阵乘法，提升计算速度了？！还是直接打破人类50年前创下的最快纪录的那种。

QbitAl·2023-10-28 13:53

注意力机制——注意力提示与汇聚

注意力提示1.1.生物学中的注意力提示1.2.查询、键和值1.3.注意力的可视化1.4.小结二、注意力汇聚2.1.生成数据集2.2.平均汇聚2.3.非参数注意力汇聚2.4.带参数注意力汇聚2.4.1.批量矩阵乘法

星石传说·2023-10-28 11:17

【DL】常见优化算法的优缺点

最常用的一阶优化算法是梯度下降。】一、什么是优化算法模型内部有些参数，是用来计算测试集的真实值和预测值的偏差程度，基于这些参数，就形成了损失函数L(x)。我们需要通过优化算法来优化损失函数L(x)

机器不学习我学习·2023-10-28 10:45

分治算法解决归并排序问题

矩阵操作矩阵乘法、矩阵求逆和矩阵分解等操作中，分治算法可以将矩

罗生门£·2023-10-28 06:50

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

全连接层是什么，有什么作用？

那么到底什么是全连接层，这一层在神经网络中有什么作用，以及它和矩阵乘法、卷积运算有什么关系呢？在阅读之前，建议先了解一个预备知识。卷积也好，矩阵乘法也好，其目的都是为了完成神经网络中的特征

董董灿是个攻城狮·2023-10-27 23:31

【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

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

Python机器学习——numpy

二、使用步骤1.引入库2.NumPyNdarray对象2.NumPy矩阵对象2.1矩阵转置（T）2.2矩阵求逆（I）2.3矩阵乘法（dot）2.4访问矩阵2.4.1访问第i行第j列的值（i,j从0开始）

古明地板砖·2023-10-27 08:55

深入机器学习的梯度优化

而常见的优化算法中，有梯度下降、遗传算法、模拟退火等算法，其中用梯度类的优化算法通常效率更高，而使用也更为广泛。

算法进阶·2023-10-27 07:33

吴恩达机器学习第十周测试

第一题答案B分析：当代价函数呈上升趋势的时候，可以试着将学习率减小第二题答案CD分析：A：随机梯度下降并不能并行化，错误。B：批量梯度下降是在每一次迭代后计算代价函数，错误。

一叶知秋Autumn·2023-10-27 07:28

【深度学习】梯度下降（通俗易懂）

文章目录1、前言2、理论与代码1、求极值问题2、梯度下降3、实例演示1、前言最近有朋友问到我，损失函数与激活函数的问题，由于工作等原因有段时间没接触深度学习没有回答的很好。

读书猿·2023-10-27 04:23

深度模型中的优化（二）

3、基本算法3.1随机梯度下降SGDSGD算法中一个关键参数是学习率，一般学习率应随着时间的推移逐渐降低，学习率的最终值应设为大约初始值的1%。

梅八哥·2023-10-27 01:24

损失函数和评估函数

损失函数通常被用作优化算法（如梯度下降）的目标函数，通过最小化损失函数来调整模型参数，使得模型的预测结果更加接近实际结果。

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:59

交叉熵损失函数

主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况交叉熵函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值

骑着蜗牛逛世界·2023-10-26 18:53

【机器学习合集】深度学习模型优化方法&最优化问题合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录最优化1.最优化目标1.1凸函数&凹函数1.2鞍点1.3学习率2.常见的深度学习模型优化方法2.1随机梯度下降法2.2动量法(Momentum)2.3Nesterovacceleratedgradient

slience_me·2023-10-26 18:55

批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降 2020-02-25

批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：批量归一化：这⾥ϵ>0

allen成·2023-10-26 18:47

GDPU 数据结构天码行空7

静态数组的对比4、掌握特殊矩阵的压缩存储及运算5、掌握递归的原理及一般递归的程序设计方法二、【实验内容】1、设矩阵A、矩阵B为n阶对称矩阵，矩阵元素为整数类型，要求:（1）若A、B采用压缩存储方式，请编写算法实现矩阵乘法运算

兑生·2023-10-26 15:50

c语言矩阵乘法问题分析,C语言 · 矩阵乘法 · 算法训练

问题描述输入两个矩阵，分别是m*s，s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。输入格式第一行，空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200)。接下来m行，每行s个空格隔开的整数，表示矩阵A(i，j)。接下来s行，每行n个空格隔开的整数，表示矩阵B(i，j)。输出格式m行，每行n个空格隔开的整数，输出相乘後的矩阵C(i，j)的值。样例输入23210-111-3031231样例输出-32-82提示矩阵C应

苏承心·2023-10-26 11:07

python矩阵乘法分治算法_详解矩阵乘法中的Strassen算法

一、矩阵乘法假设为的矩阵，为的矩阵，那么称的矩阵为矩阵与的乘积，记作，称为矩阵积(matrixproduct)。

weixin_39851457·2023-10-26 11:36

矩阵相乘的strassen算法_4-2.矩阵乘法的Strassen算法详解

题目描述请编程实现矩阵乘法，并考虑当矩阵规模较大时的优化方法。思路分析根据wikipedia上的介绍：两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义。

weixin_39856709·2023-10-26 11:36

矩阵乘法算法训练试题_算法练习(12):矩阵详解(1.1.33)

知识点绘点随机函数1.1.33矩阵库。编写一个Matrix库并实现以下API题目题目编写一个测试用例，从标准输入读取矩阵并测试所有方法分析书中第一次出现矩阵的例子是代码：intN=a.length;double[][]c=newdouble[N][N];for(inti=0;i

炙炙牛·2023-10-26 11:35

python 多线程并行矩阵乘法_cuda 矩阵乘法运算并行

一直很好奇GPU做矩阵运算是怎么并行加速的，今天看了一些粗浅的东西，并总结整理出来。version：cuda8cudaC中扩展的一些概念主要包括函数声明、变量声明、内存类型声明、文理内存、原子函数等，常用的有这么几个：参考(http://bbs.csdn.net/topics/390798229，原地址已经失效)主机将CPU及系统的内存(内存条)称为主机。设备将GPU及GPU本身的显示内存称为设备

已銷戶·2023-10-26 11:34

矩阵乘法及应用

下面以斐波那契数列来引用矩阵乘法。

兔猪猪兔·2023-10-26 11:04

CUDA Samples 之 matrixMul 矩阵乘法详解

CUDASamples之matrixMul矩阵乘法详解文章目录CUDASamples之matrixMul矩阵乘法详解1.怎么说2.怎么做2.1基于CUDAruntime全局内存的矩阵乘法2.2基于CUDAruntime

OOOrchid·2023-10-26 11:00

矩阵乘法详解学习笔记

矩阵乘法详解矩阵乘法详解矩阵矩阵乘法乘方矩阵乘法详解矩阵对于一个n×mn\timesmn×m的矩阵AAA，这个矩阵有nnn行mmm列。

2020linweitong·2023-10-26 11:57

CUDA学习(十二):矩阵乘法

博主CUDA学习系列汇总传送门（持续更新）：编程语言|CUDA入门文章目录一、CPU下一般矩阵乘法二、CPU下循环交换矩阵乘法三、CPU下转置矩阵乘法本文章为《GPU编程与优化大众高性能计算》的读书笔记

hjxu2016·2023-10-26 11:56

【数论】矩阵乘法（详解版）

归根结底，一切都归结为矩阵乘法——科学谚语一、题目1.题面输入：第一行两个数n,m；接下来n行m列描述一个矩阵A；接下来一行输入p；接下来m行p列描述一个矩阵B。

_L.Y.H._·2023-10-26 11:25

【详解】矩阵乘法

矩阵乘法1.矩阵的定义一个m×nm\timesnm×n的矩阵就是mmm行nnn列的数字阵列，如2×32\times32×3的矩阵：[1532810]\left[\begin{matrix}1&5&3\\

_BOSS_·2023-10-26 11:24

【代码分析】cublasSgemm 矩阵乘法详解

目录前言预备知识cublasSgemm函数求解C=AxB不使用cublasSgemmtransa与transb参数示例程序使用cublasSgemmtransa与transb参数示例程序前言cublasSgemm是NVcublas库的矩阵相乘API，由于cublas中矩阵的存储是列优先，所以cublasSgemmAPI的参数让新手一头雾水，经过仔细研究和实践后总结为本文，便于后来者参考预备知识行优

HaoBBNuanMM·2023-10-26 11:54

1125：矩阵乘法《详解》

1125：矩阵乘法时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:44612通过数:24634【题目描述】计算两个矩阵的乘法。

徐新帅·2023-10-26 11:53

学习率（Learing Rate）的作用以及如何调整

这里以梯度下降为例，来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响（这里以代价函数为凸函数为例）：回顾一下梯度下降的代码： repeat{ θj=θj−αΔJ(θ)Δθjθj=θj−

一枚小菜程序员·2023-10-26 08:15

BP网络权值调公式推导（梯度下降算法推导）

这要从梯度下降算法推导来理解：首先看一下梯度的定义：看不懂也没关系，只要认识梯度的符号▽请看下面的推导过程：可以发现5.19和5.23很相似，就可以将5.19的推论应用到5.23来理

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:04

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

实验二：线性回归

目录实验前准备一元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——最小二乘法方法2——梯度下降法方法3——矩阵求解法三元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——矩阵求解法方法2——梯度下降法实验总结实验前准备本实验是在

盐水鸭的守护神·2023-10-26 02:19

tvm在CPU上优化GEMM结果

本文展示如何只添加18行code，在矩阵乘法上获得200+倍的加速。

peteyuan·2023-10-26 00:19

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