鞍点c语言算法

【优化算法】1. 深度学习优化算法介绍

文章目录概论优化的目标优化的挑战局部最小值鞍点梯度消失总结概论本文主要介绍深度学习与优化的关系，以及优化在深度学习使用中的问题和挑战。解决一个深度学习问题的基本步骤：定义损失函数。
律动的波纹·2023-01-30 02:17

深度学习之优化算法

目录一、优化算法与深度学习1、优化算法对于深度学习的意义2、优化算法与深度学习的关系3、优化算法在深度学习中的主要挑战（1）局部最小值（2）鞍点二、深度学习中优化算法的常见算法1、梯度下降（1）批量梯度下降
tt丫·2023-01-30 02:46

机器学习笔记：SGD （stochastic gradient descent）的隐式正则化

结论是：对于优化问题来说，可以逃离鞍点、极大值点，有时也可以逃离一些不好的极小值点SGD的隐式正则化：找寻宽的极小值点（flatoptima）2逃离极大值和鞍点首先回顾一下这张图：当一阶导数为0的时候
UQI-LIUWJ·2023-01-21 19:36

深度学习

神经网络中的Epoch，Iteration，Batchsize反向传播CNN本质和优势局部卷积（提取局部特征）权值共享（降低训练难度）Pooling（降维，将低层次组合为高层次的特征）多层次结构鞍点的定义和特点若某个一阶导数为
酸辣土豆·2023-01-21 19:02

深度学习实战 第5章深度学习优化笔记

第5章深度学习优化5.1神经网络优化困难1.深度学习所面临的优化挑战，包括了局部最优、鞍点、梯度悬崖及梯度消失问题。
醉一心·2023-01-20 01:07

11 Dataset and DataLoader

如果我们只用一个样本，我们可能会得到比较好的随机性，会帮助我们克服鞍点的问
蓝子娃娃·2023-01-15 14:14

梯度下降算法改进

优势：可以冲出局部最小点和鞍点，找到最优解。2.自适应梯度思想：减小振荡方向步长，增大平坦方向步长来减小振荡，加速通往谷底。3Adam
XZKEKEO·2023-01-15 09:24

297个机器学习彩图知识点（9）

1.鞍点2.损失函数的饱和3.饱和4.均匀分布5.单位阶跃激活函数6.上采样7.验证曲线8.梯度消失9.方差膨胀因子10.方差11.方差阈值法12.RSS13.值缩放14.随机缺失15.完全随机迷失16
冷冻工厂·2023-01-12 13:05

刘二大人 《PyTorch深度学习实践》第3讲 梯度下降算法

α是学习率，此处设为0.012、梯度下降法只能算出局部最优，没办法得到全局最优3、鞍点，梯度为04、如果cost随epoch曲线上升了，原因可能是α取大了；加权均值可以让曲线更圆滑5、随机梯度下降公式6
qq_39705798·2023-01-12 11:47

刘二大人 《PyTorch深度学习实践》第8讲 加载数据集（笔记）

Dataset是构造数据集，支持索引下标，拿出数据集中的一个样本；DataLoader是拿出一个mini-batch一组数据2、梯度下降用的全部样本，提升计算速度；随机梯度下降用其中一个样本，可以克服鞍点
qq_39705798·2023-01-12 11:47

C++寻找二维数组的鞍点

寻找二维数组的鞍点，该点为该行最大值该列的最小值。
小火山03·2023-01-12 08:14

李宏毅ML-局部最小值与鞍点

局部最小值与鞍点文章目录局部最小值与鞍点1.Optimization没有做好是因为什么？2.LocalMinimaorSaddlePoint？3.如何解决SaddlePoint?
lele_ne·2023-01-11 20:34

编写函数SaddlePoint(int m[][NMAX], int n)，找出一个二维矩阵m[n][n]中的鞍点，即该位置上的元素在该行上最大，在该列上最小。二维数组也可能没有鞍点。

#include#definem9voidSaddlePoint(intn,intM[m][m]){inti,j,max[n],min[n],flag=0;for(i=0;imax[i])max[i]=M[i][j];//用于找到每一行的最大值//}}for(j=0;j
academic amateur·2023-01-11 13:11

鞍点c语言程序设计,C语言之鞍点的查找

鞍点(Saddlepoint)在微分方程中，沿着某一方向是稳定的，另一条方向是不稳定的奇点，叫做鞍点。在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。
Rui Chu·2023-01-11 13:41

鞍点c语言算法,鞍点

鞍点(Saddlepoint)在微分方程中，沿着某一方向是稳定的，另一条方向是不稳定的奇点，叫做鞍点。在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。
开始折腾的35·2023-01-11 13:41

matlab查找鞍点的位置,找出一个二维数组中的鞍点，即该位置上的元素在该行上最大、在该...

/*二维数组中的鞍点，即该位置上的元素在该行上最大、在该列上最小。
垭煊·2023-01-11 13:41

矩阵的鞍点

/**此程序用来计算一个M行N列的矩阵的鞍点。*矩阵的鞍点是指矩阵中的一个位置，*该位置上的元素在其所在的行上最大、列上最小。*一个矩阵也可能没有鞍点。
Vitalia·2023-01-11 13:11

数组鞍点算法

//鞍点：aij是第i行中最小值且是第j列中的最大值，则该元素是矩阵一个鞍点。
hedafighter2011·2023-01-11 13:11

寻找鞍点

题目内容：请编程找出一个M*N矩阵中的鞍点，即该位置上的元素是该行上的最大值，是该列上的最小值。如果矩阵中没有鞍点，则输出“Nosaddlepoint！”
ouyangenping·2023-01-11 13:11

找出一个二维数组的“鞍点”，输出该点的值和所在的行和列。“鞍点”即该位置上的元素在该行上最大，在该列上最小。也有可能没有鞍点。

找出一个二维数组的“鞍点”，输出该点的值和所在的行和列。“鞍点”即该位置上的元素在该行上最大，在该列上最小。也有可能没有鞍点。
.Y.X.·2023-01-11 13:11

鞍点Saddle Point Locator

目录1.简介2.作业题目2.1要求2.2提示3.解答3.1建立数据来源3.2设计当前点梯度3.3寻找最小值4.寻找鞍点4.1珠子等间距连接4.2设置弹簧弹力4.3微动弹性带5.总结1.简介鞍点是一种特殊的驻点
2345VOR·2023-01-11 13:10

matlab求矩阵的鞍点

functioncount=andian(a)v=max(a,[],2);count=0;fori=1:length(v)[r2,c2]=find(a==v(i));mi=min(a(:,c2));if(v(i)==mi)count=v(i);endendendclc;clear;a=[1:4;5:8;9:12;13:16]disp('求出的按点如下：');andian=andian(a)
7urin9·2023-01-11 13:40

297个机器学习彩图知识点（9）

1.鞍点2.损失函数的饱和3.饱和4.均匀分布5.单位阶跃激活函数6.上采样7.验证曲线8.梯度消失9.方差膨胀因子10.方差11.方差阈值法12.RSS13.值缩放14.随机缺失15.完全随机迷失16
·2023-01-11 11:12

P9 PyTorch 导数,偏微分，梯度

在前面矩阵求导术里面介绍过梯度与微分的关系，通过该映射关系可以得到损失函数的梯度.目录：1导数2微分3梯度4影响局部极小值|鞍点的因素一导数1.1一元函数导数：标量定义：导数
明朝百晓生·2023-01-11 06:03

数据分析-深度学习 Day2

目录：第一节机器学习&深度学习介绍第二节机器学习攻略一、机器学习的框架二、模型训练攻略三、针对OptimizationIssue的优化，类神经网络训练不起来怎么办(一)局部最优点和鞍点(二)批处理和momentum
小浩码出未来！·2023-01-08 09:10

数据分析-深度学习 Day1

目录：第一节机器学习&深度学习介绍第二节机器学习攻略一、机器学习的框架二、模型训练攻略三、针对OptimizationIssue的优化，类神经网络训练不起来怎么办(一)局部最优点和鞍点(二)批处理和momentum
小浩码出未来！·2023-01-07 18:01

[3]类神经网络训练不起来怎么办（一)局部最小值（local minima)和鞍点（saddle point)

梯度逼近为0的原因有哪些？不能笼统的说卡在了localminima上，还有可能是卡在了saddlepoint上，这都是属于criticalpoint但是到底是localminima，还是saddlepoint？#Taylerloss函数可以根据泰勒展开式，写成如下形式在附近的errorsurface到底长什么样子，就可以判断是localminima、saddlepoint，还是localmax。若
_codeplus·2023-01-06 09:20

第四节 类神经网络训练不起来怎么办

第四节类神经网络训练不起来怎么办1.saddlepoint（马鞍点）当gradient太小的时候，大多是这种saddlepoint情况，而不是localminima。
派大星星星星EE·2023-01-06 08:45

(一)神经网络训练不起来怎么办：局部最小值(local minia)与鞍点(saddle point)

1、局部最小值(Localminima)与鞍点(saddlepoint)所谓的saddlepoint其实就是gradient是零，但是不是localminima，也不是localmaxima；比如下面的
Upupup6·2023-01-06 08:13

【b站 机器学习基础】二、神经网络训练之局部最小值点local minima和鞍点 saddle point

gradient接近0的点：criticalpoint1）localminima2)saddlepoint判断梯度为0的点
Winds_Up·2023-01-06 08:40

局部最小值(local minima)和鞍点(saddle point)

1、问题的引出：我们在做optimization的时候，会发现，随着参数的不断更新，你training的loss不会再下降(如下图所示)，但是你对这个loss并不满意，那这究竟是因为什么原因导致这个loss不再下降呢？2、猜想：常见的猜想是，我们现在走到一个地方，这个地方参数对loss的微分为0，这个时候梯度下降就没有办法再更新参数了，training也就停止了，相应的loss也就不会下降了。Gr
YKbsmn·2023-01-06 08:40

【机器学习】线性回归（理论）

何为线性回归2、问题的抽象3、误差的引入4、极大似然估计的引入5、目标函数的优化二、梯度下降1、何为梯度下降2、利用梯度下降进行函数寻优3、梯度下降的一些问题Ⅰ迭代步长Ⅱ算法的初始位置Ⅲ数据的取值范围差异Ⅳ鞍点现象
酱懵静·2023-01-05 12:41

最小二乘曲线拟合——C语言算法实现二

最小二乘曲线拟合在上一篇博客中我们介绍了最小二乘法的原理，以及代码实现的例子。http://blog.csdn.net/beijingmake209/article/details/27565125本次我们再给出一个程序实现的例子。编译环境VC6.0先给出一组需要拟合的数据：xx[]={0.995119,2.001185,2.999068,4.001035,4.999859,6.004461,6.
天使画笔·2023-01-04 23:45

最优化方法学习笔记01——基本概念

基本概念前言一、最优化方法的定义与分类1.一般形式2.简单分类二、最优化的条件和一些基本概念1.凸集2.超平面3.支撑面4.凸函数5.方向导数6.可微函数的凸性的三定理7.局部最优点与全局最优点8.极值的求解9.鞍点与极值判别定理总结参考前言传统优化算法一般是针对结构化的问题
显然易证·2023-01-04 20:16

《基础知识》梯度更新和防止过拟合

《基础知识》梯度更新和防止过拟合导数（derivate）偏导数（partialderivate）梯度极小值影响优化器表现的因素局部最小值（localminima）鞍点（saddlepoint）初始值（initializationstatus
365JHWZGo·2023-01-03 09:52

局部最优与鞍点问题

一、什么是局部最优与鞍点初学深度学习，总是担心优化算法会困在极差的局部最优。本文介绍如何正确看待局部最优以及深度学习中的优化问题。如上图，平面的高度就是损失函数。在图中似乎各处都分布着局部最优。
绛洞花主敏明·2022-12-31 09:18

基于线性回归对神经网络的解释以及梯度下降鞍点与局部最优的产生原理

首先，机器学习的本质是让计算机找到一个函数来解决问题，这种函数非常复杂以至于人类无法直接手写出来。本文参考李宏毅教授视频ML2021Spring神经网络是解决线性不可分问题，你可以引入多条线来分割当然我们也可以引入激活函数（非线性函数）让线段更加扭曲使分割效率更好。如图sigmoid函数能让线段成阶梯式在sigmoid函数中不同的权重会改变函数图像而神经网络就是通过参数X去训练W权重再通过非线性激
cz0323·2022-12-31 09:16

多层神经网络 —— 梯度下降法的优化

驻点和鞍点梯度下降法是一种求解函数极值的方法，函数在某一点的梯度是一个向量，梯度方向为函数值变化最快的方向（也就是取得最大方向导数的方向）。
xuechanba·2022-12-31 09:16

深度学习-计算机视觉-基础学习笔记-03

其另一个问题是局部极小值或者鞍点，如下图所示X轴是参数的值,Y轴是损失值，SGD可能陷入局部最优或者鞍点，在那个点上梯度值为0或者接近0所以不会移动或者非常缓慢。
weixin_43739821·2022-12-30 07:46

optimization问题的解决

大小的比较时间的开销训练集和测试集的效果训练集效果测试集效果动量Momentum一般的GradientDescent带有动量的GradientDescent2021-类神经网络训练不起来怎么办(一)局部最小值(localminima)与鞍点
尘心平·2022-12-27 08:53

单摆matlab建模,用matlab求解单摆模型

从而有效处理单摆模型，得到从周期运动到混沌图像椭圆点:坐标原点(6=0,d0t=0),对分界线应K=V=E0,单摆的静止平衡点,附近轨线为圆形或椭圆形的闭合轨道,轨道上各点能量相等(等能轨道)双曲奇点(鞍点
深蓝保·2022-12-26 00:48

【读书笔记】周志华 机器学习 第五章 神经网络

第五章神经网络1神经元模型2感知机和多层网络3误差反向传播算法4局部极值点和鞍点5其他神经网络6参考文献1神经元模型在生物神经网络中，一个神经元A与其他神经元相连。
CQ小熊家·2022-12-25 12:31

C语言算法基础——二叉树的实现

文章目录前言一、实现二叉树的基本思想二、二叉树的代码1.二叉树的结构体2.二叉树的初始化3.二叉树的创建4.前中后序遍历5.求树的深度6.二叉树的翻转7.主函数测试8.结果展示总结前言1、二叉树（Binarytree）是树形结构的一个重要类型。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式，即使是一般的树也能简单地转换为二叉树，而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。二叉树
Conspicuous.·2022-12-23 15:41

算法竞赛题目分享（持续更新）

.CCFNOI1028.判断互质2.NOICCF1041.志愿者选拔3.NOICCF1042.发奖学金4.NOICCF1045.元素之和5.NOICCF1046.打印方阵6.NOICCF1047.寻找鞍点
Harker299·2022-12-21 23:47

学习率设置

在我们刚刚接触深度学习时，对学习率只有一个很基础的认知，当学习率过大的时候会导致模型难以收敛，过小的时候会收敛速度过慢，其实学习率是一个十分重要的参数，合理的学习率才能让模型收敛到最小点而非局部最优点或鞍点
长路漫漫2021·2022-12-20 11:33

学习C语言必会的十道算法题

文章目录10道简单C语言算法题1.输出99成法表2.输出斐波那契数列3.输出100以内的素数4.求一个数的因子之和4.求一个数的因子之和进阶5.完数6.水仙花7.多项式求和8.关机程序9.打印杨辉三角形
Fang GL·2022-12-19 18:01

学习笔记三：深度学习DNN2

1.3SGDM——引入动量减少震荡1.4SGDwithNesterovAcceleration1.5AdaGrad——累积全部梯度，自适应学习率1.6RMSProp——累积最近时刻梯度1.7Adam1.8悬崖、鞍点问题二
读书不觉已春深！·2022-12-15 02:31

深度学习-局部最小值

梯度为0一直以为梯度为0的情况是到达了localminima，看了视频，才了解到，梯度为0，并不一定是localminima，也有可能是saddlepoint(鞍点)。
MUP_RXL·2022-12-13 22:44

深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？

非凸的本质难题是鞍点数目太多，除非深度网络设计使得非凸的函数绘景类似一个漏斗（类似“V”型）且最小值
tang-0203·2022-12-11 23:31

深度学习中epoch，batch概念与训练

epochbatch全数据集划分，批数据处理##三种梯度下降优化全梯度下降（公式内包含全部样本集）随机梯度下降小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescent)###问题学习率非凸目标函数的鞍点
xajt1822·2022-12-11 23:55
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他