Gradient 第46页

tf.GradientTape 函数

函数原型tf.GradientTape(persistent=False,watch_accessed_variables=True)函数说明TensorFlow为自动微分提供了tf.GradientTapeAPI

不负韶华ღ·2022-12-23 19:50

tf.GradientTape() 示例

tf.GradientTape()示例简单写写，代码请自行补全#定义模型model=keras.Sequential([layers.Dense(256,activation='relu'),layers.Dense

夏华东的博客·2022-12-23 19:20

tf.GradientTape

目录ClassGradientTapeUsedintheguide:Usedinthetutorials:__init__Methods__enter____exit__batch_jacobiangradientjacobianresetstop_recordingwatchwatched_variablesClassGradientTapeRecordoperationsforautomati

Wanderer001·2022-12-23 19:50

output_gradients 在 tf.GradientTape()中的作用

minimize(loss,var_list,grad_loss=None,name=None,tape=None)其中参数grad_loss的解释是(Optional).ATensorholdingthegradientcomputedforloss

纯洁的小火车·2022-12-23 19:50

深度学习笔记-tf.GradientTape用法详解

TensorFlowGradientTape用法详解最近看到莫凡老师上传的GAN相关的代码时,发现莫凡老师写的GAN网络的代码使用了tf.GradientTape()进行先计算模型的梯度,然后利用优化器的

DeepBrainWH·2022-12-23 19:49

TensorFlow2.X——tf.GradientTape() && Optimziers结合使用

tf.GradientTape()&&Optimzier结合使用一、tf.GradientTape()首先讲解一下tf.GradientTape()中的参数：tf.GradientTape( persistent

一只工程狮·2022-12-23 19:19

CatBoost详解--原理

CatBoost详解CatBoost简介CatBoost中处理类别特征的方法算法实现修正梯度偏差快速评分基于GPU快速学习CatBoost的参数CatBoost简介 CatBoost:基本原理类似于常规的GradientBoosting

普通网友·2022-12-23 19:49

GradientTape

w=tf.Variable([[1.0]])withtf.GradientTape()astape:#命名成tape loss=w*wgrad=tape.gradient(loss,w)#求解梯度,dloss

kimyu_·2022-12-23 19:18

TensorFlow2.0自动求导机制(tf.GradientTape的用法)

文章目录1使用tf.GradientTape()计算y=x2y=x^2y=x2的导数2当使用常量tf.constant时3对多个数求导时4使用求导机制进行线性回归的案例在机器学习中，我们经常需要计算函数的导数

宛如近在咫尺·2022-12-23 19:17

Tensorflow2基础：自动微分机制(tf.GradientTape)

Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。

Code_LT·2022-12-23 19:17

tensorflow 计算梯度： tf.gradient() 与 tf.GradientTape()

tensorflow就是版本繁多，同一个功能有n种实现方式，之前一直用tf.gradient()计算梯度，今天发现还有tf.GradientTape.1.tf.gradient()参考：Tensorflow

wzg2016·2022-12-23 19:17

关于tf.GradientTape()的常用方法

GradientTape，字面意思就是‘梯度磁带’，是Tensorflow的eager模式下计算梯度用的，这是一个自动求解模型梯度的利器。

打篮球的程序员·2022-12-23 19:17

论文笔记：Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

一、这篇论文解决什么问题模型的可解释性：类别判别性（class-discriminative）：不同类别画出来的区域不一样高分辨率（highresolution）：最好是和原图一样，可以找到细粒度的信息，从像素级别可以知道到底是哪部分使得网络预测出相应的类别与人类直觉一致CAM的局限性：必须有GAP层，所以得修改模型结构，换来了可解释性的同时牺牲了精度必须有GAP层，修改了模型结构后，需要重新训练

foreverbeginnerz·2022-12-23 18:00

更加灵活、经济、高效的训练 — 新一代搜推广稀疏大模型训练范式GBA

作者：苏文博、张远行近日，阿里巴巴在国际顶级机器学习会议NeurIPS2022上发表了新的自研训练模式GloablBatchgradientsAggregation（GBA，论文链接：https://arxiv.org

阿里技术·2022-12-23 13:51

NeurIPS'22 | GBA：面向搜推广模型的同步和异步自由切换的训练范式

·搜推广增量迭代挑战·GBA的诞生·GBA的收敛性分析·GBA工程实现·GBA实验效果·未来展望近日，阿里巴巴在国际顶级机器学习会议NeurIPS2022上发表了新的自研训练模式GloablBatchgradientsAggregationGBA

阿里妈妈技术·2022-12-23 11:30

联邦学习-论文阅读-AAAI-Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning

1、GameofGradients:MitigatingIrrelevantClientsinFederatedLearning（选择客户端，主要为把不相关的客户端剔除出去）1、概要中心服务器无法知道每个客户端所拥有的数据的品质如何

liZhnw·2022-12-23 10:37

【机器学习】反向传播推导

梯度下降（GradientDescent）深度学习使用反向传播计算梯度。

小小草帽·2022-12-23 09:37

反向传播与梯度下降

文章目录前言一、梯度下降（GradientDescent）二、链式法则（chainrule）三、反向传播（backpropagation）1.forwardpass（前向模式）2.backwardpass3

炼丹师小米·2022-12-23 09:03

李宏毅机器学习三天速成~第八课~Backprapagation

Backpropagation是一种有效计算Gradient(梯度)，即微分（偏微分）的方法。

薛定谔小猫@Historia·2022-12-23 09:03

cbow 与 skip-gram的比较

在cbow方法中，是用周围词预测中心词，从而利用中心词的预测结果情况，使用GradientDesent方法，不断的去调整周围词的向量。当训练完成之后，每个词都会作为中心词，把周围词的词向量进行了调整

京城王多鱼·2022-12-23 07:57

基于Python的HOG+SVM行人识别

首先HOG就是梯度方向直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)，HOG特征是直接将图

YuriFan·2022-12-23 07:53

css背景页面铺满屏幕

注：仅用于记录学习笔记1.css背景页面铺满屏幕body{ background:linear-gradient(#e66465,#9198e5)no-repeat; background-attachment

默甜默甜·2022-12-23 01:28

LightGBM（lgb）详解

1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好

越前浩波·2022-12-22 22:25

集成学习——LightGBM原理理解

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是梯度提升框架下的适用于大规模数据的又一boosting学习框架，它由微软亚洲研究院分布式机器学习工具包（DMTK）团队以及北大的一个学者在

学吧学吧终成学霸·2022-12-22 22:25

机器学习模型——LightGBM

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点

行者无疆_ty·2022-12-22 22:53

LightGBM原理简介

1.LightGBM简介LightGradientBoostingMachine是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有以下优点：1.更快的训练速度；2.更低的内存消耗；3.更好的准确率

MusicDancing·2022-12-22 22:22

3D深度学习总结（聚焦3D深度学习的现在于未来）

3D深度学习总结（聚焦3D深度学习的现在于未来）本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载选自Thegradient【点击此处】，作者：MihirGarimella

xiaobai_Ry·2022-12-22 22:15

如何编译opencv java_OpenCV 4.3 编译和配置

OpenCV4.3.0版本，在4月份发布了，新加的功能说明如下：其中，imgproc模块的HoughCircles()函数，新加了检测算法HOUGH_GRADIENT_ALT，精度得到了很大的提升另外，

weixin_39548193·2022-12-22 21:16

动量梯度下降法(gradient descent with momentum)

依次从以下几个方面进行说明：小批量梯度下降法(mini-batchgradientdescent)指数加权平均(e

Monky丶D·2022-12-22 21:46

ds证据理论python实现_DRAGAN模型理论以及Python实现

因为很自然的想法就是添加一个gradientp

weixin_39926739·2022-12-22 19:16

可解释性与积分梯度 Integrated Gradients

积分梯度是一种神经网络可解释性方法此方法首先在论文《GradientsofCounterfactuals》中提出，后来《AxiomaticAttributionforDeepNetworks》再次介绍了它

云端FFF·2022-12-22 13:57

李宏毅机器学习-explainable machine learning（机器学习的可解释性）及代码

InterpretableVSPowerful什么叫做好的ExplanationexplainableML的分类LocalExplanation（局部可解释性）哪个元件最重要遮挡实验SaliencyMap改进SaliencyMap——noisygradient

iwill323·2022-12-22 13:44

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度的概念

梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。

快乐的小荣荣·2022-12-22 13:11

Pytorch深度学习框架

深度学习的核心是梯度下降：GradientDescentPyTorch生态NLP:PyTorchNLP、AllenNLP视觉：TorchVision图卷积网络：PyTorchgeometric、Fast.aigeometric

YysJyj·2022-12-22 10:11

卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）

卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）一、更新方向1、随机梯度下降SGD2、动量法3、Nesterovacceleratedgradient法（NAG法）二、更新学习率1、Adagrad

燃烧吧哥们·2022-12-22 09:41

Learning to Generalize:Meta-Learning for Domain Geralization 深度理解（公式详细推导，包含二阶导）

学习率：β,γ\beta,\gammaβ,γforiteiniterationsdoSplit:Sˉ\bar{S}SˉandSˇ\check{S}Sˇ→\rightarrow→SSSMeta-train:Gradients

dailleson_·2022-12-22 09:08

漫谈：Chebyshev多项式，Krylov子空间，Chebyshev迭代，共轭梯度方法

共轭梯度方法Chebyshev多项式标准Chebyshev多项式三项递推关系逼近性质Chebyshev迭代Richardson迭代和Krylov子空间单步迭代格式收敛速度两步迭代格式共轭梯度（ConjugateGradient

zongy17·2022-12-22 08:30

B. 深度学习 --- 模型压缩

步骤有一个大型的网络评估网络参数的重要性重要性评估权重越接近0，表示越不重要sumofL1/L2norm问题方差太小不在0附近FPGM移除接近几何中心的neuralNetworkSlimmingAPoZ看激活函数的输出是不是0看Gradient

micklongen·2022-12-22 08:07

CSS3 文字跳动 + 动画背景渐变

center;align-items:center;height:500px;}bodydiv:nth-child(1){text-shadow:0010px#dfd8d8;background:linear-gradient

灵云JS·2022-12-22 07:23

前端CSS实现苹果官网文字渐入效果

h1{background-image:linear-gradient(90deg,red,yellow,red,ye

一个爬坑的Coder·2022-12-22 07:09

机器学习算法之集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost（下）

别名：GBT(GradientBoostingTree)、GTB(Gradie

Mr Robot·2022-12-22 07:06

PyTorch教程—B站刘二大人笔记

PyTorch教程—B站刘二大人笔记PyTorch代码笔记1_linear.py2_gradient.py3_back.py4_pytorch.py5_logistic.py6_multiple.py7

passer-byshuo·2022-12-22 01:06

《PyTorch深度学习实践》自学记录第五讲用Pytorch实现线性回归

第五讲gradient_decent源代码和stochastic_gradient_decent源代码。

Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:33

Histograms of Oriented Gradients (HOG)理解和源码

HOGdescriptors是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edgeorientationhistograms）、尺度不变特征变换（scale-invariantfeaturetransformdescriptors）以及形状上下文方法（shapecontexts）有很多相似之处，但与它们的不同

wk119911·2022-12-21 10:39

torch.nn.utils.clip_grad_norm()函数源码

_siximportinfdefclip_grad_norm_(parameters,max_norm,norm_type=2):r"""Clipsgradientnormofaniterableofparameters.Thenormiscomput

wang xiang·2022-12-21 02:19

LeNet-5实现MNIST分类

1.LeNet-51.1简介LeNet-5是由“深度学习三巨头”之一、图灵奖得主YannLeCun等人在一篇名为"Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition

NickHan_cs·2022-12-20 15:38

Grad-CAM--可解释机器学习算法

Gradient-weightedClassActivationMapping(Grad-CAM)是基于CAM的基础上进行改进提出的，在没有注意力机

南京比高IT·2022-12-20 15:36

LeNet-5

参考https://cloud.tencent.com/developer/article/15729531、LeNet-5模型简介LeNet-5模型是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognitionr

Wanderer001·2022-12-20 14:44

经典网络-LeNet-5

是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。

乱红飞·2022-12-20 14:38

LeNet-5详解

一、前言LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。

librahfacebook·2022-12-20 14:38

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