矩阵乘法梯度下降第8页

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

梯度下降算法2 学习率梯度

学习率是在梯度下降算法中的一个非常重要的参数，它决定了在寻找最小值（或最优解）过程中我们每一步移动的距离。你可以将学习率理解为步伐的大小。想象一下，你在山上寻找最低点（即最优解）。

小黄人软件·2024-01-03 08:31

简易机器学习笔记（四）初识卷积神经网络

首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

简易机器学习笔记（六）不同优化算法器

前言我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

这里就引入了“梯度下降”。一、梯度下降通俗解释比如下面山上有个小孩要下山，肯定要往下走（取决于你Loss_function的方向是上升还是下降）正常求“梯度”是“向

xcpppig·2024-01-03 01:52

深度学习｜2.4 梯度下降

如上图，J(w,b)J(w,b)J(w,b)是由w和b两个参数共同控制的损失函数，损失是不好的东西，所以应该求取合适的w和b使得损失最小化。为了简单考虑，可以先忽略参数b。斜率可以理解成在朝着x正方向移动单位距离所形成的损失值的变化，如果损失值变大，那么x往负方向移动；如果斜率为负，损失值变小，说明可以继续往正方向移动，应该要加上一个正值。（负负得正）其中学习率用于控制变化的过程。学习率越小，参数

晓源Galois·2024-01-02 16:38

残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）

如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。

丁功春·2024-01-02 10:45

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

【机器学习】卷积神经网络（三）

四、理论分析4.1反卷积运算我们可以将过滤器转换为Toeplitzmatrix，将图像转换为向量，然后仅通过一个矩阵乘法进行卷积，而不是使用for-loops对图像（或任何其他2D矩阵）执行2D卷积。

十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）

全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等）Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和python版本，分别适用于哪些场景6.1卷积层在进行预测时，训练时正向传播区别采用矩阵乘法的优势

十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

多元线性回归

找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降

王金松·2024-01-01 21:15

机器学习作业--PCA

代码：学习资料：PCA算法-知乎(zhihu.com)特征约减：将高维的特征向量X转化成Y：，其中：，通过G与X做矩阵乘法进行维度转换：为什么进行特征约减？

BKXjilu·2024-01-01 16:36

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

1.3引言1.4VIT1.4.1Embedding层结构详解1.4.2BN和LN算法1.4.3TransformerEncoder详解1.4.4MLPHead（全连接头）1.5实验1.6文献总结2.随机梯度下降

@默然·2024-01-01 16:53

NumPy 中级教程——线性代数操作

PythonNumPy中级教程：线性代数操作NumPy提供了丰富的线性代数操作功能，包括矩阵乘法、行列式计算、特征值和特征向量等。这些功能使得NumPy成为科学计算和数据分析领域的重要工具。

Echo_Wish·2024-01-01 11:52

第三章神经网络

阶跃函数的实现3.2.3阶跃函数的图形3.2.4sigmoid函数的实现3.2.5sigmoid函数和阶跃函数的对比3.2.6非线性函数（♥）3.2.7ReLU函数3.3多维数组的运算3.3.1多维数组3.3.2矩阵乘法

追寻远方的人·2024-01-01 07:20

前馈神经网络复习

习题4-1对于一个神经元(wx+b),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在全连接网络模型中，将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法，旨在将训练集中的每个输入值

Simon52314·2024-01-01 07:47

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

henauOJ 1084: 超简单的矩阵乘法

题目描述现有n行m列的矩阵a，以及m行k列的矩阵b。请求出矩阵a与b的乘积。输入输入一行整数n,m,k含义如上(1≤n,m,k≤100)下面n行每行m个元素表示矩阵a。紧接着m行k列表示矩阵b。矩阵元素均为≤100的正整数输出输出n行k列的乘积矩阵c。#include#defineendl'\n'usingnamespacestd;voidGordenGhost();intmain(){ios::

GordrnGhost·2024-01-01 03:08

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数（误差函数）代价函数（成本函数）2.4梯度下降法

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

17.大量数据机器学习（Large scale machine learning)

第10周Lecture17大量数据机器学习随机梯度下降（stochasticgradientdescent)步骤：a.）训练数据重新随机排列（Randomlyshuffle(reorder)trainingexamples

justinwei·2023-12-31 21:18

nndl 作业12 优化算法2D可视化

1.被优化函数SGD算法SGD又称为随机梯度下降算法，用于求解损失函数最小值，对于SGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实

szf03·2023-12-31 06:51

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

编程实现并2D可视化1.被优化函数2.被优化函数3.解释不同轨迹的形成原因分析各个算法的优缺点总结及心得体会简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数（1）SGDSGD优化算法，即随机梯度下降法

.Hypocritical.·2023-12-31 06:51

不做梵高417·2023-12-30 10:37

神经网络分类与回归任务

优化器：常见的有梯度下降

不做梵高417·2023-12-30 10:04

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\

呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

机器学习之BP神经网络精讲（Backpropagation Neural Network（附案例代码））

这种网络结构包含输入层、隐藏层和输出层，使用梯度下降算法来优化权重。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:33

cs224n-笔记-lecture01-wordvecs

目录人类语言和词语含义词向量Word2Vec语言模型介绍优化方法：梯度下降法人类语言和词语含义1.如何表示一个词定义词语的meaning：用单词、词组表示概念用单词、符号表达观点通过写作、艺术表达内容.

AugBoost·2023-12-30 03:37

掌握numpy.einsum与torch.einsum：提升科学计算与深度学习中的运算效率和代码可读性

文章目录一、前言二、Einstein求和记号简介1.规则和表达能力2.表示常见的数组和张量运算三、numpy.einsum的应用与实践1.numpy.einsum的基础使用矩阵的迹矩阵乘法向量点积按元素相加求和

梦想的理由·2023-12-29 18:03

算法设计与分析 | 矩阵连乘

矩阵乘法满足结合律，A*B*C可以表示成(A*B)*C或者是A*(B*C)，两者的运算量却不同。例如当A=2*3B=3*4C=4*5时，(A*B)*C=64而A*(B*C)=90。

jingling555·2023-12-29 17:33

算法设计与分析复习笔记第二章递归与分治

目录递归的概念分治算法的基本思想分治法的时间复杂性分析分治法的应用折半查找（二分查找）大整数乘法矩阵乘法棋盘覆盖问题快速排序循环赛日程表递归的概念递归就是用自己来定义自己其中Q也不包含P，B为递归终止条件

三角恐龙·2023-12-29 16:57

感知机

为了求这个超平面需要用到基于误分类的损失函数和梯度下降的优化策略。

将_4c15·2023-12-29 15:15

机器学习中常用的矩阵公式

模型学习的过程是求使得loss函数L(f(x),y)最小的参数，这是一个优化问题，一般采用和梯度相关的最优化方法，如梯度下降。一、矩阵迹的定义矩阵的迹：就是矩阵的主对角线上所有元素的和。

ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:38

梯度下降的直观理解

欢迎关注公众号：数据运营入表资产化服务获取更多算法源码材料2023数据资源入表白皮书，推荐系统源码下载-CSDN博客用友BIP数据资产入表解决方案白皮书，推荐系统源码下载-CSDN博客梯度下降的场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程

Michael_Shentu·2023-12-29 11:03

算法导论复习纲要

函数1.上界下界，紧确界的定义2.求解递推式，代入法，递归树法，主方法分治算法动态规划1.切割钢条：递归方法，动态的自上而下，2.矩阵乘法：最优子结构性的证明，如何写出m和s

wniuniu_·2023-12-29 04:17

模型优化方法

在构建完模型后，通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降（SGD）优点：（1）每次只用一个样本更新模型参数，训练速度快（2）随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点

alstonlou·2023-12-28 23:12

深度学习 | 基础卷积神经网络

可以认为是一种特殊的神经网络架构，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代，专门处理具有网格状拓扑结构的数据。1、全连接层的问题1.1、全连接层的问题“全连接层”的特点是每个单元之间连接所有的前一层单元。

西皮呦·2023-12-28 23:35

线性代数的直观理解：方程组与矩阵乘法

方程组的几何解释线性代数为我们提供了一种强大的工具，以便更好地理解和解决现实世界中的问题。其中，方程组的几何解释是其中一个重要方面。通过线性代数，我们可以将方程组中的各个元素以几何的方式来理解。行图像与列图像行图像是由方程组的各个方程构成的多个平面或者超平面。解方程组实际上等同于找到这些平面的交点，这些交点是方程组的解。例如，考虑以下方程组：2x+y=33x-2y=2这两个方程构成了两个直线，它们

MediTechInsight·2023-12-28 19:18

【线性代数】通过矩阵乘法得到的线性方程组和原来的线性方程组同解吗？

一、通过矩阵乘法得到的线性方程组和原来的线性方程组同解吗？

一尘之中·2023-12-28 19:44

卷积神经网络反向传播

成功求解损失梯度后，要通过梯度下降的方法来更新我

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

2019-10-06 梯度下降法Python实践——求函数的最小值

代码还是有很多地方需要完善的，需要近一步的学习importmath#使用梯度下降法求函数的最小值#f=exp(X^2+(y-2)^2)初始点为（1，1）#设计函数deffunction_one(x_input

小郑的学习笔记·2023-12-28 12:11

个人关于机器学习的周记之十一

在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这周，我们要将梯度下降和代价函数结合。

周围_5d19·2023-12-28 03:06

BP算法与淋浴器的温度调节

BP算法之所以能够训练神经网络，是因为它基于梯度下降的思想，通过最小化损失函数来优化网络参数。

人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

机器学习——线性模型（二）

1、优化方法线性回归最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。

风月雅颂·2023-12-27 18:04

MATLAB矩阵乘法14例

MATLAB矩阵乘法14例简介矩阵乘法是线性代数中的基本运算之一，也是MATLAB中的重要运算。矩阵乘法的结果是两个矩阵的乘积，其中一个矩阵的列数等于另一个矩阵的行数。

实相无相·2023-12-27 15:58

深度学习入门python考试速成：神经网络之前向传播

矩阵乘法神经网络的内积即用数学式表示使用矩阵的乘法运算其它层计算类似，图如下输出层所用的激活函数，要根据求解问题的性质决定。

北辰Charih·2023-12-27 13:44

特征工程——特征归一化

在现实生活中，我们需要处理的数据大部分的量纲都是不一样的，如果不做归一化的话就会会出现的问题是，不同量纲的数据在梯度下降过程中下降的速度是不一样的，但是如果数据都是同一量纲下的数据的话，找到最优解的迭代次数会少很多

乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

详解Keras3.0 API: Optimizers(优化器)

在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来更新参数，而优化器就是实现这一过程的工具。

缘起性空、·2023-12-26 12:30

机器学习笔记八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

OctaveCode需要解决的问题（3个）:1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6

Amyniez·2023-12-26 08:20

c++矩阵——超实用的数据结构

C++中的矩阵表示矩阵的运算矩阵加法矩阵减法矩阵乘法矩阵转置这里是一道模板题：矩阵快速幂总结结语C++中的矩阵介绍什么是矩阵？矩阵是一个二维的数学结构，由行和列组成。

yzc_qiuse·2023-12-26 08:08

GPU的并行方式

—在不同的GPU上运行同一批数据的不同子集；•流水并行（PipelineParallelism）—在不同的GPU上运行模型的不同层；•张量并行（TensorParallelism）—将单个数学运算（如矩阵乘法

永远的HelloWorld·2023-12-26 07:59

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