L1-L2范数

深度学习中的正则化(一)、参数范数惩罚

参考深度学习中的正则化-云+社区-腾讯云一、正则化没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。我们建立一组学习算法的偏好来达到这个要求。当这些偏好和我们希望算法解决的学习问题吻合时，性能会更好。至此我们具体讨论修改学习算法的方法，只有通过增加或减少学习算法可选假设空间的函数来增加或减少模型的容量。所列举的一个具体示例是线性回归增加或减少多项式的次数。到目前为止讨论的观点都是
Wanderer001·2023-08-31 11:14

matlab focuss算法,惩罚参数及p范数对FOCUSS算法影响的仿真分析

《惩罚参数及p范数对FOCUSS算法影响的仿真分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《惩罚参数及p范数对FOCUSS算法影响的仿真分析(2页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
倦与暮·2023-08-31 11:44

参数估计之L1-范数正则化

b站上有关优化理论的讲解，适合优化入门，会讲很多例子，并做几何解释，全程听下来压力不大。视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1jz411q7Uo，主讲老师天津大学电气自动化与信息工程学院杨挺教授（官网个人主页http://seea.tju.edu.cn/info/1016/1526.htm）。有人整理了这个老师讲课PPThttps://mp.weixin.qq
_就是玩儿_·2023-08-31 11:43

正则化和范数

目录预备知识L0范数L1正则化L2正则化为什么参数越小越好预备知识在深度学习中，模型的参数优化可以看做最大后验估计，损失函数即为似然函数。所谓正则化，可以视为给予了模型参数估计的一个先验知识。
NeverMoreH·2023-08-31 11:42

[机器学习必知必会]正则化和范数

写在前头本文格式略微有些乱码，为不妨碍阅读，可以查看我在头条上写的原文：https://www.toutiao.com/i6650364324176986637/正则化综述机器学习中经常会在损失函数中加入正则项，称之为正则化（Regularize）。目的：防止模型过拟合原理：在损失函数上加上某些规则（限制），缩小解空间，从而减少求出过拟合解的可能性例子：以最简单的线性模型为例线性回归模型我们在统计
TOMOCAT·2023-08-31 11:41

【混合时变参数系统参数估计算法】使用范数总和正则化和期望最大化的混合时变参数系统参数估计算法（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：本文解决了具有eXogenous输入（SARX）的开关仿射自回归模型的参数识别问题。该系统包括依赖于离散时变参数的连续域状态。此类系统的识别通常会导致非凸问题，这些问题可以作为混合整数程序来解决。然而，在
长安程序猿·2023-08-31 10:40

【混合时变参数系统参数估计算法】使用范数总和正则化和期望最大化的混合时变参数系统参数估计算法（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：本文解决了具有eXogenous输入（SARX）的开关仿射自回归模型的参数识别问题。该系统包括依赖于离散时变参数的连续域状态。此类系统的识别通常会导致非凸问题，这些问题可以作为混合整数程序来解决。然而，在
程序猿鑫·2023-08-30 20:01

算法面试-深度学习面试题整理（2024.8.29开始，每天下午持续更新....）

余弦距离：其中，A和B是要比较的两个向量，⋅表示向量的点积（内积），∥A∥和∥B∥分别表示向量A和B的欧几里德范数（也称为L2范数）。余弦距离的值范围在[0,2]，取值越小表示两个向量越相似，取值
完美屁桃·2023-08-30 09:12

LA@向量运算@内积@向量正交

文章目录内积符号说明向量内积性质对称性线性性正定性推论:柯西-布尼亚科夫斯基-施瓦茨公式(柯西不等式)解系几何向量的数量积和线性代数向量内积n维向量的长度(范数)向量长度的性质单位向量单位化向量夹角向量正交标准正交正交向量组正交向量组线性无关记号补充
xuchaoxin1375·2023-08-30 06:18

最优化：建模、算法与理论（基础知识

算法与理论目前在学习最优化：建模、算法与理论这本书，来此记录一下，顺便做一些笔记，在其中我也会加一些自己的理解，尽量写的不会那么的条条框框（当然最基础的还是要有）全文28365字，累死了第二章基础知识2.1范数
平平平安喔·2023-08-30 04:03

Eigen

、normalized的区别【C++】Eigen中norm、normalize、normalized的区别_c++normalize_Amelie_xiao的博客-CSDN博客norm()返回向量的二范数
星星的月亮叫太阳·2023-08-29 05:57

L0,L1,L2范数（双竖线，有下标）

概念：”范数是具有“长度”概念的函数。在向量空间内，为所有的向量的赋予非零的增长度或者大小。不同的范数，所求的向量的长度或者大小是不同的。
玖玖玖 柒染·2023-08-28 20:01

【自适应稀疏度量方法和RQAM】疏度测量、RQAM特征、AWSPT和基于AWSPT的稀疏度测量研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述这是一份关于一些经典和新的稀疏度量方法（包括峰度、基尼指数、负熵、Lp/Lq范数、p-q均值、GI2、GI3、广义基尼指数、Box-cox
然哥依旧·2023-08-28 11:18

数仓--------简单了解

python等编程语言，是一位爱分享的博主，有兴趣的小可爱可以来互讨个人主页::小小页面gitee页面:秦大大一个爱分享的小博主欢迎小可爱们前来借鉴数仓**作者前言**什么是数仓数仓分层数仓类型数仓规范数据走向什么是数仓数仓
老秦包你会·2023-08-28 08:38

一个F范数对矩阵求导例子

==PART1==1.问题如何求下列表达式中的未知参数W？求偏导？min⁡f(W)=min⁡w∥(XW∘D˘)B∥F2(0)\minf(W)=\min_w\|(XW\circ\breve{D})B\|_F^2\tag{0}minf(W)=wmin∥(XW∘D˘)B∥F2(0)其中只有W是未知参数\textcolor{red}{只有W是未知参数}只有W是未知参数，且X∈Rn×m,W∈Rm×c,D˘∈
lgl123ok·2023-08-27 03:46

线性代数基础

本文目录1.线性代数的意义2.基本概念3.Pytorch中的运算3.1标量3.2向量3.3长度、维度和形状3.4矩阵3.5张量3.6降维3.7点积3.8矩阵-矩阵乘法3.9范数1.线性代数的意义线性代数提供了
梦码城·2023-08-26 16:15

【机器学习】基础之线性代数(超详细总结)

文章目录标量、向量、矩阵和张量矩阵转置矩阵加法矩阵和向量相乘逆矩阵和单位矩阵线性相关和生成子空间范数线性空间特殊矩阵和向量特征向量和特征值奇异值分解线性代数应用之主成分分析(PCA)\rm(PCA)(PCA
Articoder·2023-08-26 16:14

【深度学习】数学基础——线代

目录0、基础1、基本运算和基本概念2、范数3、向量基概念及运算4、行列式及特殊矩阵5、奇异值分解（SVD）6、基向量及线性相关性等7、线性变换8、特征方程与相似矩阵9、其他资料0、基础标量：0维数据，如常数
阳一子·2023-08-26 16:14

算法设计与智能计算 || 2.经典计算工具 | 2.2 迭代赋权最小二乘算法（IRLS）

迭代赋权最小二乘算法（IRLS）文章目录迭代赋权最小二乘算法（IRLS）1.线性方程组求解问题2.加权2范数目标函数3.迭代赋权最小二乘算法4.案例4.1LpL_pL
Mr_LeeCZ·2023-08-26 10:56

L1正则化和L2正则化有什么区别

L1正则化/LassoL1正则化将系数的1范数作为惩罚项加到损失函数上,由于正则项非零,这就迫使那些弱的特征所对应的系数变成0。因此L1正则化往往会使学到的模型很稀疏(系数经常为0),这个特性
顾子豪·2023-08-25 16:57

【自适应稀疏度量方法和RQAM】疏度测量、RQAM特征、AWSPT和基于AWSPT的稀疏度测量研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述这是一份关于一些经典和新的稀疏度量方法（包括峰度、基尼指数、负熵、Lp/Lq范数、p-q均值、GI2、GI3、广义基尼指数、Box-cox
长安程序猿·2023-08-25 15:10

数据库——MySQL高性能优化规范

文章目录数据库命令规范数据库基本设计规范1.所有表必须使用Innodb存储引擎2.数据库和表的字符集统一使用UTF83.所有表和字段都需要添加注释4.尽量控制单表数据量的大小,建议控制在500万以内。
挨打且不服66·2023-08-24 09:07

【自适应稀疏度量方法和RQAM】疏度测量、RQAM特征、AWSPT和基于AWSPT的稀疏度测量研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述这是一份关于一些经典和新的稀疏度量方法（包括峰度、基尼指数、负熵、Lp/Lq范数、p-q均值、GI2、GI3、广义基尼指数、Box-cox
程序猿鑫·2023-08-23 08:26

标量、向量、矩阵、张量及向量和矩阵范数简介

标量、向量、矩阵、张量之间的联系标量（scalar）一个标量表示一个单独的数，它不同于线性代数中研究的其他大部分对象（通常是多个数的数组）。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。向量（vector）一个向量表示一组有序排列的数。通过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常我们赋予向量粗体的小写变量名称。当我们需要明确表示向量中的元素时，我们会将元素排列成一个方括号包围的纵柱：矩阵（
瞎了吗·2023-08-21 10:08

正则化原理(Regularization)

daya-jin.github.io/2018/10/09/Regularization/正则化传统学习模型的一般目标函数为：后面的那一项即正则化项，也是本文主要讨论的项，其中为惩罚系数，，常用的选择是范数
d518a9b6ae51·2023-08-21 02:31

Mysql基础2-多表查询和视图

约束完整性约束为防止不规范数据进入数据库中，在用户对数据进行插入，修改，删除操作时，MySQL提供了一种机制来检查数据库中的数据是否满足规定的条件约束条件约束描述PRIMARYKEY主键约束NOTNULL
鹏程933·2023-08-20 01:00

oracle数据库 自增长及批量处理数据

数据库对象命名规范数据库对象包括表、视图（查询）、存储过程（参数查询）、函数、约束。对象名字由前缀和实际名字组成，长度不超过30。1)前缀：使用小写字母。
哈哈西西）·2023-08-18 10:52

如何通过 Keras 中的活动正则化减少泛化误差

完成本教程后，您将了解：如何使用KerasAPI创建向量范数正则化器。如何使用KerasAPI将活动
TYboy123·2023-08-17 22:16

2018-12-04 简化DNN结构，提高训练效率

L是范数符号，L2正则化：而(1−ηλ)每次都是一
昊昊先生·2023-08-17 03:46

Sql表命名规范

看了鱼皮开发的sql生成项目，突然想规范下数据库的命名规范数据表命名规范采用26个英文字母(区分大小写)和0-9的自然数(经常不需要)+下划线组成，命名简洁明确，多个单词用下划线’_'分隔全部小写命名，
java-superchen·2023-08-15 18:45

损失函数与正则项（惩罚项），多loss间权重设计

目录正则项(惩罚项)正则项（惩罚项）的本质机器学习为什么需要正则项常见惩罚项：参数范数惩罚、稀疏表征、噪声、早停、dropout等参数范数惩罚L0范数惩罚L1范数惩罚（参数稀疏性惩罚）L2范数惩罚：l1
xys430381_1·2023-08-14 22:23

六 动手学深度学习v2 ——权重衰退+dropout

1.权重衰退最常见的用来处理过拟合的方法使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为软性限制总结：正则化是处理过拟合的常用方法：在训练集的损失函数中加入惩罚项，以降低学习到的模型的复杂度。
王二小、·2023-08-14 18:32

【花书阅读笔记】第一章到第四章

【花书阅读笔记】第一章到第四章第一章前言第二章线性代数2.1标量、向量、矩阵和张量2.2矩阵与向量相乘2.3单位矩阵与逆矩阵2.4线性相关和生成子空间2.5范数L1范数与Frobenius范数向量点积2.6
瞲_大河弯弯·2023-08-14 12:08

Mysql完整性约束详解(字段唯一,非空,主键primary key,外键foreign key,自增长auto_increment)

引入1.什么是完整性约束,为什么使用为了规范数据格式,在用户进行插入、修改、删除等操作时，DBMS(数据库管理系统（DataBaseManagementSystem))自动按照约束条件对数据进行监测,使不符合规范的数据不能进入数据库
给你骨质唱疏松·2023-08-12 14:13

为什么我选择低代码开发这件事儿

例如，该过程需要：业务分析师创建功能需求技术分析师将这些需求转化为技术规范数据库管理员创建数据库并设计架构UX/UI开发人员创建线框和设计开发人员对应用程序进行编码，并将所有部分组合在一起然后，一旦构建了应用程序
胖头鱼不吃鱼-·2023-08-12 13:51

银行数据质量管理暂行办法

第一章总则第一条为规范数据管理工作，提高我行数据质量，确保数据准确性、完整性、及时性，特制定本暂行办法。
数据智能谷·2023-08-10 14:27

算子范数为什么是矩阵范数

矩阵范数要满足四条性质：（正定性），（齐次性）（三角不等式）（相容性）矩阵的算子范数是根据某一个向量范数诱导出来的，它等于注意到是非零标量，于是其中。
Azur_wxj·2023-08-10 04:26

基于密码的数据安全防护体系研究

随着数据利用的不断深入，数据规模不断扩大，数据泄露、滥用等风险日益凸显，亟需建设数据安全防护能力，防范数据安全风险，护航数字经济发展。
aK031999·2023-08-09 12:12

mongoDB - database， collection， view

等价于关系型数据库中的database//选中数据库use数据库名如果数据库不存在，MongoDB会在首次为该数据库存储数据时自动创建该数据库1.1命名规范数据库名称区分大小写：数据库名称在MongoDB
husky_1·2023-08-08 07:06

清洗脏数据

虽然一直强调规范表格、规范数据的重要性，但是始终无法避免脏数据的产生。因此本文简单介绍一下哪些数据需要清洗，转换成规范数据和表格。每一列的数据类型和数据格式。
EPM研习会·2023-08-08 06:38

Sparse Principal Component Analysis via Regularized Low Rank Matrix Approximation(Adjusted Variance)

文章概述在这里插入图片描述在这里插入图片描述考虑下面的一个最优分解（F-范数）。在这里插入图片描述本文采取的也是一种搜索算法，每次计算一个载荷向量，所以，每次都处理的是rank-1的分解。
馒头and花卷·2023-08-06 16:57

【图像去噪】基于原始对偶算法优化的TV-L1模型进行图像去噪研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文章讲解1概述参考文献：基于对偶算法优化的TV-L1模型是一种常用的图像去噪方法，它结合了全变差（TotalVariation,TV）正则化和L1范数正则化
长安程序猿·2023-08-06 15:48

矩阵运算及求导

}A−1矩阵的逆det⁡(A)\det(A)det(A)A的行列式Tr(A)Tr(A)Tr(A)矩阵的迹eig(A)eig(A)eig(A)矩阵的特征值ATA^TATA的转置∥A∥\|A\|∥A∥A的范数
Rauchy·2023-08-06 00:54

向量与矩阵 导数和偏导数 特征值与特征向量 概率分布 期望方差 相关系数

文章目录向量与矩阵标量、向量、矩阵、张量向量范数和矩阵的范数导数和偏导数特征值和特征向量概率分布伯努利分布正态分布（高斯分布）指数分布期望、⽅差、协⽅差、相关系数期望方差协⽅差相关系数向量与矩阵标量、向量
1 + 1=王·2023-08-06 00:49

人工智能数学之范数

范数概念范数是一种强化了的距离概念，包含向量范数和矩阵范数。线性代数中我们知道一个向量（m1）通过一种映射关系（矩阵nm）,可以得到另一组向量（n*1）。
aidh123·2023-08-05 14:57

机器学习基础理论-1 正则化

正则化规则化函数Ω(w)通常可以选择L1、L2范数。λ在这里我们称做正则化参数。它是用来平衡拟合训练的目标和保持参数值较小的目标。
Python_Franklin·2023-08-05 10:04

【图像去噪】基于原始对偶算法优化的TV-L1模型进行图像去噪研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文章讲解1概述参考文献：基于对偶算法优化的TV-L1模型是一种常用的图像去噪方法，它结合了全变差（TotalVariation,TV）正则化和L1范数正则化
然哥依旧·2023-08-05 04:18

机器学习之弹性网络（Elastic Net)

对弹性网络进行简单的介绍：ElasticNet是一个训练时同时用ℓ1和ℓ2范数进行正则化的线性回归模型，lasso是使用ℓ1范数进行正则化的线性回归模型。
ThePaK·2023-08-04 20:13

用PyTorch编写自定义的损失函数(Custom Loss Function)

LossFunction)2.PyTorch中内建的损失函数在torch.nn中内建了很多常用的损失函数，依据用途，可以分为三类：用于回归问题(Regressionloss)：回归损失主要关注连续值，例如：L1范数损失
LabVIEW_Python·2023-08-04 17:04

Matlab — 常见矩阵生成及矩阵运算

6.生成拓托普利兹矩阵7.生成对角矩阵8.生成0-1均匀分布矩阵9.生成正态分布矩阵二、矩阵运算1.行列式2.矩阵转置3.矩阵尺寸改变4.矩阵求和5.矩阵求积6.矩阵元素查找7.矩阵的标准正交基、向量范数
unique_ZRF·2023-08-04 16:18
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