矩阵乘法梯度下降第18页

tvm在CPU上优化GEMM结果

peteyuan·2023-10-26 00:19

梯度下降叙述

梯度下降就是向陡峭程度最大的点走，就能更快的到达最低点，陡峭成都就是梯度（Gradient）是代价函数的导数，对抛物线而言就是曲线斜率。（这一步主要是确定方向）。

芋圆奶绿，要半t·2023-10-25 07:26

关于pytorch中各种矩阵乘法运算的区别

文章目录前言1.torch.mul(X，Y)2.torch.mm()、torch.bmm()3.torch.matmul()、@前言提示：文章只是作为自己学习中的记录、总结，不喜勿喷；同时，本人水平有限，如有错误，敬请指正。torch.mul()、torch.mm()、torch.bmm()、torch.matmul()、@1.torch.mul(X，Y)进行矩阵点乘，可进行高维运算；X、Y维度一

梦里南軻·2023-10-25 06:48

机器学习-学习率：从理论到实战，探索学习率的调整策略

目录一、引言二、学习率基础定义与解释学习率与梯度下降学习率对模型性能的影响三、学习率调整策略常量学习率时间衰减自适应学习率AdaGradRMSpropAdam四、学习率的代码实战环境设置数据和模型常量学习率时间衰减

TechLead KrisChang·2023-10-25 06:45

《python深度学习》笔记（十七）：卷积神经网络基础

卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积神经网络主要应用是对图像进行特征提取实现图像的分类与识别。

故山月白·2023-10-25 04:29

梯度下降（简单了解）

集成学习：核心思想就是使用弱学习器进行加权求和，从而产生性能较为强大的强学习器主要分为两种：1.基于偏差方差分解和有放回抽样与集成进行弱机器学习的算法2.基于梯度下降和提升，梯度提升决策树获得弱学习器：

梦想总是要有的·2023-10-25 02:02

Neural ODE 神经常微分方程

NeuralODEODE常微分方程欧拉法求解：欧拉法求解过程是一个递归的过程，这个思想和牛顿法、梯度下降法是相似的。并且它将函数离散化，分割成一个个小段来求解。

weixin_44040169·2023-10-25 01:06

机器学习之回归问题

目录前言一、回归定义二、回归建模步骤1.模型假设-线性模型（LinearModel）（1）一元线性模型（2）多元线性模型2.模型评估-损失函数（LossFuntion）3.最佳模型-梯度下降（GradientDescent

DongXueL·2023-10-25 00:22

《机器学习实战》学习记录-ch3

第3章分类PS:个人记录，抄书系列，建议看原书原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降

Cyan青·2023-10-24 20:09

深度学习期末复习

2.感知机2.1感知机的结构图，2.2感知机的梯度下降法，算法流程确定初始化参数w和b。搭建感知器模型。利用反向算法，完成权重系数的调整。注：初始化参数可以任意设定，最终都会根据反向算法完成收敛。

ustcthebest·2023-10-24 15:42

全梯度下降算法从零实现，基于Numpy

批量梯度下降法BGDGithub批量梯度下降法（BatchGradientDescent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，其数学形式如下：

Lornatang·2023-10-24 08:36

机器学习(新手入门)-线性回归 #房价预测

题目：给定数据集dataSet，每一行代表一组数据记录,每组数据记录中，第一个值为房屋面积（单位：平方英尺），第二个值为房屋中的房间数，第三个值为房价（单位：千美元），试用梯度下降法，构造损失函数，在函数

dwly12345·2023-10-24 07:53

动手学深度学习之如何理解param.grad / batch_size（详细讲解）

defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad():#被该语句wra起来的部分将不会跟踪梯度forparaminparams

我有明珠一颗·2023-10-24 07:12

【马蹄集】—— 概率论专题：第二类斯特林数

概率论专题：第二类斯特林数目录MT2224矩阵乘法MT2231越狱MT2232找朋友MT2233盒子与球MT2234点餐MT2224矩阵乘法难度：黄金时间限制：5秒占用内存：128M题目描述输入两个矩阵

theSerein·2023-10-24 05:57

通俗聊聊损失函数中的均方误差以及平方误差（文末有福利）

寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。损失函数可以大致分为两类：分类损失（ClassificationLoss）和

I小码哥·2023-10-24 03:45

损失函数中的均方误差以及平方误差

寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。损失函数可以大致分为两类：分类损失（ClassificationLoss）和回归损

逍遥自在017·2023-10-24 03:14

【深度之眼机器学习训练营第四期】3.多元线性回归

矩阵乘法定义设矩阵A=(aij)m×n,B=(bij)s×n，那么矩阵A与矩阵B的乘积是一个m×n矩阵C=(cij)m×n，其中cij=ai1b1j+ai2b2j+...

灰蒙蒙的雨露·2023-10-24 00:57

【线性回归】多元的线性回归

+θnxn=Θ.TXx0=1一、多元梯度下降的实用技巧featurescaling缩放特征分量的大小要适当，不然可能会让条件数特别大，难以收敛最好将每个分量都控制在[-1,1]meannormalization

阿瑟琴·2023-10-24 00:10

深度学习_5_模型拟合_梯度下降原理

需求:想要找到一条直线，能更好的拟合这一些点如何确定上述直线就是最优解呢？由计算机算出所有点与我们拟合直线的误差，常见的是均方误差例如：P1与直线之间的误差为e1将P1坐标带入直线并求误差得：推广到所有点：整合：由于xi,yi都为已知点，那么它们就是常数化简：这个误差函数就称为代价函数，其中a,b,c为常数，w为直线得斜率目标：找到一个斜率w能使这条直线能更好得拟合上述所有点，反应出来的实质就是e

Narnat·2023-10-23 18:46

【面试】逻辑回归

逻辑回归的常见面试点总结(博客园)LR（逻辑回归）为什么使用sigmoid函数1.基本概念一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的

账号已删除·2023-10-23 00:05

python numpy矩阵_Python中的NumPy矩阵乘法实现例子

矩阵乘法是通过将两个矩阵作为输入并将第一矩阵的行与第二矩阵的列相乘来生成单个矩阵的操作。注意,我们必须确保第一个矩阵中的行数应等于第二个矩阵中的列数。

weixin_39640417·2023-10-22 20:18

python计算矩阵乘法_python – 计算矩阵乘法的子集

我有所需的C指数以CSC格式存储,指定为here.解决方法:如果你事先知道你想要哪些C部分,其中一些部分是连续的矩形区域*,那么你可以使用与分区矩阵的乘法(1)或块矩阵乘法(2)相关的矩阵代数规则来加速其中一些计算

weixin_39643679·2023-10-22 20:18

python矩阵相乘速度_如何在Python中加速矩阵乘法？

我正在开发一个小的神经网络，它的参数需要大量的优化，所以需要大量的处理时间。我已经用cProfile分析了我的脚本，80%的处理器时间是NumPydot函数，其余的是用numpy.linalg.solve函数的矩阵求逆。我当前版本的numpy使用blas，或者它看起来是这样的，因为numpy.core._dotblas.dot显示为占处理总时间80%的函数。因为它是我的神经网络的核心，而且我必须经

weixin_39787606·2023-10-22 20:18

用python实现矩阵乘法_矩阵乘法的Python实现

本文经用Python基本语句和基本数据类型，不使用第三方数学计算来实现矩阵相乘基本思路：完成矩阵的输入矩阵相乘矩阵相乘的流程：判断矩阵A与B的维度是否匹配，例如A为m行n列，则B为n行m列矩阵相乘的结果是一个新的矩阵，新矩阵中的第i行第j列的值是：矩阵A的第i行与矩阵B的第j列相对应的元素相乘后相加。代码如下：'''@矩阵相乘@作者：黑喵局长@日期：2019-03-29'''#定义函数，用于生成矩

weixin_39928099·2023-10-22 20:18

python 多线程并行矩阵乘法_Python多线程矩阵乘法

我正在做一个学期末的专题，我需要能够把一个矩阵的幂次，我需要使问题多线程。在此代码在某些情况下有效，而在其他情况下则不行。我相信这与process_data函数中嵌套循环的逻辑有关，但我不确定我做错了什么！我已经为这个工作了几个星期了，我完全被难住了。这似乎与我的线程越界有关，但即使如此，我也不太确定，因为有些情况下线程超出了界限，但仍然正确地计算矩阵。在请帮忙！在importcopyimport

weixin_39527372·2023-10-22 20:48

python 多线程并行矩阵乘法_python实现简单的并行矩阵乘法

python实现简单的并行矩阵乘法python实现简单的并行矩阵乘法本文采用的矩阵乘法方式是利用一个矩阵的行和二个矩阵的列相乘时不会互相影响。假设A(m,n)表示矩阵的m行，n列。

小精珑·2023-10-22 20:18

python 加速计算矩阵乘法

python加速计算矩阵乘法小记2022.4.30做的毕设要使用C++对python做加速，用的时pybind11接口。

是Mally呀！·2023-10-22 20:15

Python实现矩阵乘法

Python实现矩阵乘法矩阵乘法在线性代数中是比较重要的一种运算，利用Python语言可以方便地实现两个矩阵的乘积。

缤纷彩色·2023-10-22 20:12

python：矩阵乘法

计算两个矩阵的乘法。n*m阶的矩阵A乘以m*k阶的矩阵B得到的矩阵C是n*k阶的，且C[i][j]=A[i][0]*B[0][j]+A[i][1]*B[1][j]+……+A[i][m-1]*B[m-1][j](C[i][j]表示C矩阵中第i行第j列元素)。输入第一行为n,m,k，表示A矩阵是n行m列，B矩阵是m行k列，n,m,k均小于100然后先后输入A和B两个矩阵，A矩阵n行m列，B矩阵m行k列

ZJUdebug3790·2023-10-22 20:41

python 之计算矩阵乘法

文章目录总的介绍例子总的介绍np.matmul是NumPy库中的矩阵乘法函数，用于执行矩阵乘法操作。矩阵乘法是线性代数中的一种常见操作，用于将两个矩阵相乘以生成新的矩阵。

JNU freshman·2023-10-22 20:39

机器学习之GBT, since 2021-04-18

(2021.04.18Sun)GradientBoostingDecisionTree,GBT/GBDT梯度下降树通过加法模型(基函数的线性组合)，以及不断减小训练过程的残差来达到将数据分类或回归的算法

Mc杰夫·2023-10-22 18:51

神经网络的梯度优化方法

梯度下降法(GradientDescent):特点:梯度下降是最基本的优化算法，它试图通过迭代更新参数来最小化损失函数。优点:简单易懂。全局收敛性（在凸优化问题中）。

Chen_Chance·2023-10-22 13:00

Reparameterization trick（重参数化技巧）

这个技巧的目的是使模型可微分（differentiable），以便使用梯度下降等反向传播算法来训练模型，也就是将随机采样的过程转换为可导的运算，从而使得梯度下降算法可以正常工作。

重剑DS·2023-10-22 12:31

人工智能数学知识

线性代数描述着食物的静态（向量）和（动态变换）的特征2概率论与统计随机事件；条件概率全概率贝叶斯概率统计量常见分布；基本原理3最优化理论极限导数；线性逼近泰勒展开凸函数Jensen不等式；最小二乘法；梯度梯度下降

你美依旧·2023-10-22 09:24

理解矩阵乘法

大多数人在高中，或者大学低年级，都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教矩阵。刚学的时候，还蛮简单的，矩阵加法就是相同位置的数字加一下。矩阵减法也类似。矩阵乘以一个常数，就是所有位置都乘以这个数。但是，等到矩阵乘以矩阵的时候，一切就不一样了。这个结果是怎么算出来的？教科书告诉你，计算规则是，第一个矩阵第一行的每个数字（2和1），各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字（1和1），然后将乘积相加（2x

小蜗牛爬楼梯·2023-10-22 05:38

CUDA编程- 瓦片（Tiling）技术

瓦片（Tiling）技术是CUDA编程中的一个常见策略，用于优化内存访问模式，特别是在矩阵乘法这类计算密集型操作中。

青衫客36·2023-10-21 22:27

torch.bmm函数讲解

torch.bmm是PyTorch中的一个函数，用于执行批矩阵乘法（batchmatrixmultiplication）操作。

Osatnb.c·2023-10-21 19:04

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之

bug别找我·2023-10-21 18:23

优化器| SGD/SGD-m/SGD-NAG/Adagrad/Adadelta/RMSProp/Adam/Nadam/Adamax

，开个专栏记录自己的学习笔记各种SGD和Adam优化器整理基本概念优化：最大化或最小化目标函数，具体指最小化代价函数或损失函数损失函数J(θ)=f(hθ(x)，y)，hθ(x)是由参数θ构成的网络输出梯度下降

btee·2023-10-21 18:19

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之

bug别找我·2023-10-21 18:17

线性代数入门指南：线性方程组

第一是将这个线性方程组理解成一个向量方程组，第二个是将这个方程组以矩阵乘法AX=B的形式写出来。对于第二种，B是一个n阶列向量，如果这个向量是零向量，那么方程组是齐次的，反之则

Bullecore·2023-10-21 14:50

c语言三角分解解矩阵方程,解线性方程组地矩阵三角分解法.ppt

Cholesky分解对角占优三对角线性方程组追赶法*LU分解将一个矩阵分解成结构简单的三角形矩阵的乘积矩阵的三角分解矩阵的LU(Doolittle)分解矩阵的LDR分解克洛脱(Crout)分解*计算LU分解利用矩阵乘法直接计算

weixin_39663602·2023-10-21 11:51

机器学习笔记 - 深度学习中跳跃连接的直观解释

1、更新规则和梯度消失问题没有动量的梯度下降的更新规则，假设L是损失函数，λ是学习率，其中基本上是通过

坐望云起·2023-10-21 06:12

深度学习（5）——网络模型参数的初始化策略（Xavier）

通过loss函数对predict_y和真实标签y进行计算，利用梯度下降对模型进行更新：（b的计算公式同理，此处不再赘述。）梯度下降的过程

schedule list·2023-10-21 05:13

全连接网络参数Xavier初始化

1.梯度消失考虑下图的神经网络，在使用梯度下降法迭代更新W_ki和W_ij时，它们的梯度方向间有什么关系？

天津泰达康师傅·2023-10-21 05:01

【数之道 05】走进神经网络模型、机器学习的世界

神经网络神经网络（ANN）神经网络基础激活函数神经网络如何通过训练提高预测准确度逆向参数调整法（BackPropagation）梯度下降法链式法则增加一层b站视频连接神经网络（ANN）最简单的例子，视频的推送

醉酒柴柴·2023-10-20 23:48

bp（back propagation）

反向传播通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后使用梯度下降等优化算法来更新参数，从而提高模型的性能核心思想是从网络的输出层向输入层传播误差信

怎么全是重名·2023-10-20 20:52

python pytorch 超详细线性回归原理解析加代码实现-小白入门级

文章目录python线性回归计算回归任务的损失梯度下降的原理模型参数的更新过程python基础库实现学习目标：了解深度学学习的结构基本过程和原理模型(函数):f(x)=wx+bf(x)=wx+bf(x)

浩浩的科研笔记·2023-10-20 15:57

逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践

梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率前向传播vs反向传播前向传播反向传播手把手计算回归前向传播反向传播参数更新实战逻辑回归预测乳

我是小白呀·2023-10-20 15:56

深度学习讲稿(27)

5.5瀑布下降法我们在没有讲述瀑布下降法（即完全梯度下降法）之前就比较了这个方法和随机梯度下降法的优劣。很多人会觉得丈二金刚摸不着头脑。但是这其实是很必要的。

山岳之心·2023-10-20 14:03

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