Gradient

Warning: Grad strides do not match bucket view strides pytorch利用DDP报错

Wreducer.cpp:362]Warning:Gradstridesdonotmatchbucketviewstrides.Thismayindicategradwasnotcreatedaccordingtothegradientlayoutcontract
夏奇火·2022-12-05 23:14

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace

互相利用彼此的输出计算一部分不需要向对方传递的损失，因此，两部分涉及到的对方的变量都需要：X.detach()否则，当更新完成B网络之后，再计算A的损失并更新A时，会报错：oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation
cg_nswdg·2022-12-05 20:09

Fast and Scalable Adversarial Training of Kernel SVM via Doubly Stochastic Gradients

基于双重随机梯度的核支持向量机快速可扩展对抗性训练本文针对核支持向量机，提出了adv-SVM，通过对抗训练来提高其对抗鲁棒性。具体而言：首先建立原始空间和核空间之间样本扰动的连接，然后基于该连接给出核支持向量机对抗性训练的简化和等价公式；接下来，基于两个无偏随机近似（即一个在训练点上面，一个在随即特征上）的双随机梯度被应用于更新目标函数的解；最后，我们证明我们的DSG优化算法在恒定步长和递减步长下
你今天论文了吗·2022-12-05 18:08

lightgbm原理_LightGBM算法初探

LightGradientBoostingMachine(LightGBM)是一个由微软亚洲研究院分布式机器学习工具包（DMTK）团队开源的基于决策树算法的分布式梯度提升（GradientBoostingDecisionTree
储闻道·2022-12-05 18:34

lightgbm 原理解析

lightgbm提出GOSS(Gradient-basedOne-SideSampling)和EFB(ExclusiveFeatureBundling)进行改进。
weixin_40413183·2022-12-05 18:33

lightgbm java_开源|LightGBM基本原理，以及调用形式

GBDT：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
Camellia Yang·2022-12-05 18:03

lightGBM算法梳理

基于此，提出了两大技术：Gradient-basedOne-SideSampling(GOSS)andExclusiveFeatureBundling
futurewq·2022-12-05 18:33

LightGBM算法

  LightGradientBoostingMachine(LightGBM)是一个由微软亚洲研究院分布式机器学习工具包（DMTK）团队开源的基于决策树算法的分布式梯度提升（GradientBoostingDecisionTree
一只干巴巴的海绵·2022-12-05 18:02

一种隐私保护边云协同训练

同时client只需要上传训练的gradients，防止了用户原生数据的泄露。但FedAvg仍然具备
昇思MindSpore·2022-12-05 15:00

[NN] What is Gradient exploding & Gradient vanishing? and how to solve it?

TodayIintendtodiscussgradientexplosionandvanishingissues.1.Anintuitiveunderstandingofwhatgradientexplosionandgradientdisappearanceare.YouandIknowaboutwhenthepersonwhodoesmorethingsthanyesterdayanddeve
Jun-ho Chae·2022-12-05 15:46

学习周报2

目录IntroductionRegression-CaseStudyBasicConceptGradientDescentClassificationIntroductionSupervisedLearning
行百里-半九十·2022-12-05 14:06

梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

其共有三种：BGD,batchgradientdescent:批量梯度下降SGD,stochasticgradientdescent:随机梯度下降mini-batchGD,mini-batchgradientde
Activewaste·2022-12-05 12:09

2022.6.12 第十次周报

2.LimitationNoisyGradientGradient
孙源峰·2022-12-05 11:13

【Pytorch】0.3 Gradient Descent（笔记）

梯度下降(GradientDescent)思想每一轮，求三组数据的梯度（变量为w）的平均值，梯度下降进行训练劣势：求均值后容易陷入“鞍点”，梯度为0，w不能继续训练至最优解随机梯度下降（StochasticGradientDescent
小筱舟·2022-12-05 11:58

序列模型

SequenceModelsRecurrentNeuralNetworksNotationRecurrentNeuralNetworkModelBackpropagationthroughtimeDifferenttypesofRNNsLanguagemodelandsequencegenerationSamplingnovelsequencesVanishinggradientswithRNNs
唐_朝·2022-12-05 09:53

SimSiam-Exploring Simple Siamese Pepresentation Learning

simpleSiamesenetworks在没有采用之前的避免模型坍塌那些方法：使用负样本largebatchesmomentumencoders(论文直接用的encoder)实验表明对于损失和结构确实存在坍塌解，但stop-gradient
猛男技术控·2022-12-05 09:43

Gradient

Invectorcalculus,thegradientofascalar-valueddifferentiablefunctionfofseveralvariablesisthevectorfield
Tsima_·2022-12-05 09:57

Stanford NLP2

Lesson7:NeuralMachineTranslationgradientvanishing根据chainrule，如果前三个都很小，gradientvanishConsiderthegradientofthelossJ
LinMoson·2022-12-05 09:17

Pytorch之requires_grad

官方文档中的说明如下Ifthere’sasingleinputtoanoperationthatrequiresgradient,
Zed·2022-12-05 08:12

第四篇 2.2-线性回归中使用梯度下降法及原理

梯度下降法介绍：1.batchgradientdescent（批量梯度下降法）在一个二维平面上，和线性回归图像不同，线性回归图像是用特征作为坐标轴，而绘制梯度下降图像的时候，我们将损失函数J作为我们的纵坐标
LHboboo·2022-12-05 07:22

机器学习算法[9]--集成方法之XGBoost原理详解及XGBoost库实现

机器学习1.XGBoost1.1原理1.1.1算法解析1.1.2算法流程1.2XGBoost库实现1.XGBoost1.1原理XGBoost(ExtremeGradientBoosting)通过串行的方式迭代训练多个相互依赖的决策树回归模型
Gthan学算法·2022-12-05 00:20

css的渐变属性linear-gradient

CSS3的渐变属性linear-gradient  linear-gradient()函数用于创建一个表示两种或多种颜色线性渐变的图片。  
李赫尔南·2022-12-04 19:54

shape_based_matching代码解读0401

原论文篇名：GradientResponseMapsforReal-TimeDetectionofTexturelessObjects原论文地址：https://www.researchgate.net
拔刀为代码·2022-12-04 13:14

吴恩达机器学习课后lab C1_W1_Lab04_Gradient_Descent_Soln-checkpoint（梯度下降函数运行）

梯度下降函数代码块1代码块2代码块3（计算损失（代价函数））梯度下降函数代码块4代码块1importmath,copyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('./deeplearning.mplstyle')fromlab_utils_uniimportplt_house_x,plt_contour_wgrad,plt_d
天选之喵·2022-12-04 13:56

LSTM和双向LSTM讲解及实践

对于梯度爆炸是很好解决的，可以使用梯度修剪(GradientClipping)，即当梯度向量大于某个阈值，缩
big_matster·2022-12-04 07:54

DeFRCN论文学习（复现）

DeFRCN:DecoupledFasterR-CNNforFew-ShotObjectDetection关键词涉及领域前人架构模型框架总体框架详细框架解决的问题：多任务问题backbone问题创新性结构1、GradientDecoupledLayer
chujiaming4fw·2022-12-04 05:54

boosting族算法手册，从Boosting到XGBoost, LightGBM, Catboost

从决策树和集成学习讲起1.分类与回归树（classificationandregressiontree，CART）1.1CART回归基本原理二、提升算法（Boosting）1.AdaBoosting三.梯度提升算法（GradientBoosting
RicardoOzZ·2022-12-04 00:45

任务四 机器学习库Scikit-learn

目录一、训练和测试分类器手写数字集划分数据集和训练集模型和预测LogisticRegression分类器RandomForestClassifierXGBClassifierGradientBoostingClassifierbalanced_accuracy_scoreSVCLinearSVC
Heihei_study·2022-12-03 16:57

Meta-World：多任务、持续学习、终身学习、元学习、强化学习的基准和评估

斯坦福大学、加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、南加州大学、谷歌联合完成，发表于PMLR2020paperwithcode网页链接项目主页链接源代码链接2.基准相关的持续学习论文LifelongPolicyGradientLearningofFactoredPoliciesforFasterTrainingWithoutForgettingLifelongMachineLearni
阿航626·2022-12-03 13:22

【Paper-Attack】MGA：Momentum Gradient Attack on Network

MGA：MomentumGradientAttackonNetwork背景&动机momentum已经在CV等领域得到了应用，但是还没有在图对抗攻击领域被应用。
duanyuchen·2022-12-03 12:11

python hog特征提取_HOG图像特征提取算法

HOG简介HOG全称：方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient)，发表于2005年的CVPR，是一种图像特征提取算法，和SVM分类器结合应用于行人检测领域。
文昌读书小苑·2022-12-03 08:33

OpenCV-图像特征提取算法2_HOG

一，算法概述1、主要思想：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述算法，通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征
业余狙击手19·2022-12-03 08:00

OpenCV4.2 Java HOG 图像特征提取

什么是HOG特征提取HOG即定向梯度柱状图（HistogramsofOrientedGradients），它是由NavneetDalal和BillTriggs于2005年首次引入的。
梦里藍天·2022-12-03 08:00

C++ OpenCV特征提取之HOG特征提取(自带行人检测调用)

前言方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。
Vaccae·2022-12-03 08:51

OpenCV图像特征提取学习五，HOG特征检测算法

一、HOG向梯度直方图概述向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是基于对稠密网格中归一化的局部方向梯度直方图的计算。
肖爱Kun·2022-12-03 08:49

人工智能-强化学习-算法：PPO（Proximal Policy Optimization，改进版Policy Gradient）【PPO、PPO2、TRPO】

强化学习算法{Policy-BasedApproach：PolicyGradient算法：LearninganActor/PolicyπValue-basedApproach：Critic{StatevaluefunctionVπ
u013250861·2022-12-03 06:46

RL 笔记（3）PPO(Proximal Policy Optimization)近端策略优化

RL笔记（3）PPO基本原理PPO是在基本的PolicyGradient基础上提出的改进型算法PolicyGradient方法存在核心问题在于数据的bias。
WensongChen·2022-12-03 06:46

神经网络基础知识

1反向传播反向传播（Backpropagation）是什么先不谈，它的作用就是一点：使GradientDescent的计算更快速。
御用厨师·2022-12-03 04:24

梯度下降原理+梯度消失和爆炸

梯度下降算法（GradientDescent)的原理和实现步骤-知乎(zhihu.com)梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是什么？
今天也要debug·2022-12-03 03:04

ICLR 2014 International Conference on Learning Representations深度学习论文papers

ICLR2014InternationalConferenceonLearningRepresentationsApr14-16,2014,Banff,CanadaWorkshopTrackSubmittedPapersStochasticGradientEstimateVarianceinContrastiveDivergenceandPersistentContrastiveDivergenc
weixin_30338481·2022-12-03 01:27

Python数据分析：计算数组中每个元素的梯度numpy.gradient()

【小白从小学Python、C、Java】【Python-计算机等级考试二级】【Python-数据分析】Python数据分析计算数组中每个元素的梯度每个元素之后一项和之前一项的变化幅度numpy.gradient
刘经纬老师·2022-12-02 22:24

tensorflow—tf.gradients()简单实用教程

声明：参考官方文档参考tensorflow学习笔记（三十）关于神经网络中的梯度计算，推荐吴恩达的deeplearning公开课tf.gradients()在tensorflow中，tf.gradients
hustqb·2022-12-02 22:12

Tensorflow tf.gradients 详解

tf.gradientsgradients(ys,xs,grad_ys=None,name=‘gradients’,colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients
EversChen5·2022-12-02 22:12

（MATLAB）使用梯度下降进行一元线性回归

梯度下降函数代码如下：function[ww,bb,ee]=myGradientDes(x,y,w,b,s,n)%x,y-样本，w-权值初始值，b-偏置项初始值，s-学习率，n-迭代次数m=length
我是小蔡呀～～～·2022-12-02 20:24

深度学习Day02

GradientDescenttuningyourlearningrateAdaptiveLearningRatesAdagrat\仅一个参数成立FeatureScalingGradientDescend
非畅6 1·2022-12-02 17:00

常见优化器方法梳理

1.优化器基本思路常见的优化器基本都是通过梯度下降（GradientDescent）的方法对模型的参数进行更新，使根据损失函数在测试集合上的损失值逐步降低，从而达到优化模型的目的。
zhang371312·2022-12-02 17:17

CV复习：常用优化器总结

梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD,GradientDescent)，随机梯度下降法(SGD,StochasticGradientDescent
pomelo33·2022-12-02 17:46

【深度学习】常用优化器总结

BGDBGD的全称是BatchGradienthttps://www.cnblogs.com/flix/p/13144064.html
浮云向晚·2022-12-02 17:46

优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）

1.1SGDSGD全称StochasticGradientDescent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。
blue_sky_wait_me·2022-12-02 17:14

8.优化器

文章一、优化器1.SGD(Stochasticgradientdescent)2.Momentum3.NAG(Nesterovacceleratedgradient)4.Adagrad5.RMSprop6
booze-J·2022-12-02 17:14
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