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SGD收敛性
Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models
二阶信息问题:修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-
SGD
和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型(LLM)的
UnknownBody
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2024-09-01 20:46
LLM
Daily
Unlearning
Model
Forgetting
语言模型
人工智能
自然语言处理
第3课:澄明绿茶(2018.11.28)
茶多酚:
收敛性
,杀菌消炎。维生素vc含量比其他茶类高。抗辐射。微发酵和不发酵的茶都可以敞口泡。三月底开始采,谷雨之前,夏茶就不采了。六大茶类可以采秋茶,冬茶也可以采一点,夏天不采,让它休养生息。
玲_玲_
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2024-08-31 00:42
每日复盘
我对思维导图的热爱并不是为了简单的画好图,思维导图是重在思维不在图,练习发散性思维,
收敛性
思维,纵深思维,全局思维,还有关键词的提取才是关键。这将对我以后的工作
明明安安好
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2024-08-29 09:28
理解PyTorch版YOLOv5模型构架
ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:
SGD
LabVIEW_Python
·
2024-08-28 17:05
【ShuQiHere】
SGD
vs BGD:搞清楚它们的区别和适用场景
梯度下降法主要有两种变体:批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)和随机梯度下降(StochasticGradientDescent,
SGD
)。这两者在如何计算梯度并更新模型参
ShuQiHere
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2024-08-28 13:20
机器学习
python
人工智能
pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,
SGD
与Adam优化器)
接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类
SGD
随机梯度下降基本概念定义:随机梯度下降(
SGD
)是一种梯度下降形式
不是浮云笙
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2024-08-24 05:49
pytorch实战
深度学习
pytorch
人工智能
keras.optimizers优化器中文文档
(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))
sgd
地上悬河
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2024-03-29 09:44
python
开发语言
后端
【解决(几乎)任何机器学习问题】:超参数优化篇(超详细)
如果我们⽤
SGD
训练线性回归,模型的参数是斜率和偏差,超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤
X.AI666
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2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
深度学习之pytorch实现线性回归
度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.
SGD
()代码实现结果分析pytorch
温柔了岁月.c
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2024-02-19 15:48
机器学习
深度学习
pytorch
线性回归
Pytorch-
SGD
算法解析
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)
SGD
,即随机梯度下降(StochasticGradientDescent),是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法
肆十二
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2024-02-19 14:10
Pytorch语法
yolo
SGD
随机梯度下降
数列极限
子数列收敛,原数列不一定收敛1、证明
收敛性
n趋于∞时,数列an趋于a,则说明该数列收敛。如果有(-1)n,
小白在努力~~
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2024-02-15 10:17
笔记
【机器学习】详解 Optimizers
目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2
SGD
(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent
何处闻韶
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2024-02-15 08:11
【机器学习与深度学习】
机器学习
人工智能
深度学习
9、神经网络 三:学习与评价
目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重:更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶(
SGD
),
qxdx.org
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2024-02-11 18:03
计算机视觉
梯度检查
清醒检查
婴儿学习过程
超参数优化
二阶方法
fast.ai 机器学习笔记(四)
使用
SGD
优化多层函数的回顾[0:00]这个想法是
绝不原创的飞龙
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2024-02-11 14:57
人工智能
人工智能
python
行测试题答案?分享六个搜题直接出答案的软件 #学习方法#微信
下方附上一些测试的试题及答案1、常数项级数/ananas/latex/p/1559268,判断其
收敛性
(),若收敛,其和为答案:发散2、可在体量和场地界面中进行().答案:错误3、金属常见的晶格类型
复古蛋卷
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2024-02-09 08:57
学习方法
微信
PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍
这个模块提供了多种常用的优化器(Optimizer),如
SGD
(随机梯度下降)、Adam、Adagrad等,这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。
科学禅道
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2024-02-07 10:05
PyTorch
pytorch
算法
深度学习
计算机设计大赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别
2.3激活函数:2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器
SGD
7
iuerfee
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2024-02-06 09:17
python
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(
SGD
,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(
SGD
,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种
bj_yoga
·
2024-02-05 12:59
Stata
收敛性
分析(含详细代码说明和样例数据)
Stata
收敛性
分析(含详细代码说明和样例数据)
收敛性
分析是管理科学和运筹学中重要的概念,是一种解决决策者对他们的管理策略的反馈的方式和手段。它的最终目的是帮助管理者从复杂的环境中筛选最优的解决方案。
m0_71334485
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2024-02-05 09:59
数据
#stata代码
收敛性分析
stata代码
互联网加竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器
SGD
6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
Mr.D学长
·
2024-02-04 07:55
python
java
人工智能深度学习发展历程-纪年录
时间重大突破模型改进详细信息1847
SGD
随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络,序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001
犟小孩
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2024-02-03 19:37
技术文档
计算机视觉
机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT
文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、
SGD
、MBGD1.5.1BGD、
SGD
、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法
少云清
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2024-02-03 06:23
机器学习
机器学习
人工智能
拉格朗日
梯度下降
KKT
推荐收藏!算法工程师面试常考的手撕面试题!
如果你对这些感兴趣,可以文末找我们交流手撕numpy写线性回归的随机梯度下降(stochasticgradientdescent,
SGD
)在每次更新时用1个样本,可以看到多了随机两个字,随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本
Python算法实战
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2024-02-03 01:43
算法面试宝典
算法
面试
职场和发展
深度学习
人工智能
大模型
宁舍家财万贯,不舍钧窑一片。现在的钧窑到底怎么样?
金钧窑红斑三足炉估价
SGD
388,000-388,000成交价RMB2,255,022专场书画杂项拍卖时间2018-07-14拍卖公司劳伦斯国际拍卖有限公司拍卖会亚洲巡回拍卖第五期此炉造型秀美,釉色莹润
荒唐忆梦
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2024-01-31 17:09
机器学习复习(2)——线性回归&
SGD
优化算法
目录线性回归代码线性回归理论线性回归代码classMy_Model(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(My_Model,self).__init__()#矩阵的维度(dimensions)self.layers=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,16),nn.ReLU(),nn.Linear(16,8),nn
不会写代码!!
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2024-01-31 07:38
机器学习复习
人工智能
机器学习算法
机器学习
线性回归
人工智能
FDTD的稳定性条件及网格设置
所谓
收敛性
就是指离散间隔趋近于零时,差分方程的解在空间任意一点和任意时刻都一致趋于原方程的解。稳定性是指寻求一种离散间隔所满足的条件,在此条件下差分方程的数值解和原方程的严格解之间的差为有
豆沙粽子好吃嘛!
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2024-01-30 23:49
FDTD
FDTD
光学仿真
《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第 2章感知机
文章目录第2章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分性2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的
收敛性
2.3.3感知机学习算法的对偶形式实践
北方骑马的萝卜
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2024-01-30 14:24
机器学习笔记
学习方法
笔记
python
机器学习
计算方法实验2:利用二分法及不动点迭代求解非线性方程
二、实验目的掌握二分法及不动点迭代的算法原理;能分析两种方法的
收敛性
;能熟练编写代码实现利用二分法及不动点迭代来求解非线性方程。
_宁清
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2024-01-29 18:29
计算方法(数值分析)实验课
算法
matlab
数据分析
二分法
不动点迭代
线性回归
非线性方程
大数据期望最大化(EM)算法:从理论到实战全解析
引言概率模型与隐变量极大似然估计(MLE)Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望(E)步骤最大化(M)步骤Q函数与辅助函数
收敛性
四
星川皆无恙
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2024-01-28 23:22
机器学习与深度学习
大数据人工智能
大数据
大数据
算法
深度学习
人工智能
第1周学习:深度学习和pytorch基础
二、常用的激活函数三、万有逼近定理四、层的作用03-螺旋数据分类示例一、
SGD
和ADAM二、学习率的设定三、代码及结果配套教材:北京交通大学《专知-深度学习》01-绪论人工智能,机器学习,深度学习之间的关系理解
随风漂流l
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2024-01-28 21:03
深度学习
pytorch
机器学习
python
算法模型之回归模型(岭回归Ridge)
SGD
rookie-rookie-lu
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2024-01-28 17:26
机器学习
回归
机器学习
线性回归
python
sklearn
思维导图第2次作业
收敛性
思维:我们的大脑都很喜欢去把一些。物件归纳起来,就是根据物体,物品的种类,形状,颜色或者是其它作用,是有规律的,而不是说杂乱无章的。
收敛性
思维就是把事物归纳排序。
李乾Arale
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2024-01-28 16:12
[笔记]深度学习入门 基于Python的理论与实现(六)
但是由于神经网络的参数空间复杂,所以很难求最优解.前几章,我们使用参数的梯度,沿梯度的反向更新参数,重复多次,从而逐渐靠近最优参数,这个过程称为随机梯度下降_(stochasticgradientdescent_),简称
SGD
6.1.1
飞鸟malred
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2024-01-28 10:02
ai
笔记
深度学习
python
贝尔曼最优方程
收敛性
证明
贝尔曼方程有两种形式「贝尔曼期望方程」和「贝尔曼最优方程」,贝尔曼期望方程是在求解价值函数vπ(s)v_{\pi}(s)vπ(s)或者Q函数qπ(s,a)q_{\pi}(s,a)qπ(s,a)的时候使用,而贝尔曼最优方程则在求解最优策略时使用,那么为什么贝尔曼最优方式是收敛的?简单来说Belman最优公式对应的算子是完备度量空间(也叫完备空间,空间中的任何柯西序列都收敛在该空间之内)上的一个压缩映
taoqick
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2024-01-26 11:51
人工智能
深度学习
diffusion 和 gan 的优缺点对比
Diffusion训练loss
收敛性
好,比较平稳。模拟分布连续性Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂,更加非线性的分布。
木水_
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2024-01-25 07:50
深度学习
gan
diffusion
【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记
然而,REINFORCE算法也有其局限性,采样效率低、高方差、
收敛性
差、难以处理高维离散空间。
如果皮卡会coding
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2024-01-24 13:52
强化学习
ActorCritic
QAC
A2C
A3C
数值积分与微分
图片发自App数值积分的思想为利用几个点的函数值和求积系数来线性组合,从而近似积分,进一步和插值联系起来,再进行等距插值,得到牛顿科特斯公式,其中提到了代数精度,
收敛性
,稳定性的概念,偶数阶求积公式代数精度会高一点
抄书侠
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2024-01-24 05:37
机器学习期末复习总结笔记(李航统计学习方法)
文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降
SGD
线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里
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2024-01-24 01:01
机器学习
机器学习
笔记
学习方法
近几年陨石的市场怎么样?
石铁陨石估价
SGD
982,000-982,000成交价RMB11,812,020专场书画杂项拍卖时间2018-07-14拍卖公司劳伦斯国际拍卖有限公司拍卖会亚洲巡回拍卖第五期铁陨石估价
SGD
420,000
荒唐忆梦
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2024-01-23 06:06
终于要开学了
有史以来最长的寒假就要结束了,神兽们也该入笼
收敛性
情了,身心俱疲的家长终于有了即将刑满释放的轻松感。然而,对老师而言,却并非如此轻松。据说要缩减暑假时间或者变单休日,弥补学生少上的课时。
甜甜萱_
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2024-01-22 21:12
深度学习中的优化算法
本文尝试通过一个框架来梳理深度学习中的常用优化算法,即从
SGD
到NAdam。整体框架我们设待学习参数为w,目标函数为f(w),初始学习率为α。
小蛋子
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2024-01-21 14:27
Python:最简单的神经网络分类模型(附带详细注释说明)+ 训练结果可视化+ 模型可视化
#2.torch.autograd:用于构建计算图形并自动获取渐变的包#3.torch.nn:具有共同层和成本函数的神经网络库#4.torch.optim:具有通用优化算法(如
SGD
,Adam等
深耕智能驾驶
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2024-01-20 20:03
python编程
监督学习系列
python
神经网络
分类
Pytorch学习 第二周Day 10-11: 损失函数和优化器
优化器探讨了随机梯度下降(
SGD
)、Adam、R
M.D
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2024-01-20 06:56
pytorch
学习
人工智能
tensorflow2
python
近似点梯度法
ProximalGradientMethod最优化笔记,主要参考资料为《最优化:建模、算法与理论》文章目录最优化笔记——ProximalGradientMethod一、邻近算子(1)定义二、近似点梯度法(1)迭代格式(2)迭代格式的理解(3)
收敛性
分析三
格兰芬多_未名
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2024-01-19 03:52
凸优化
算法
最优化
牛顿法和拟牛顿法介绍
最优化笔记,主要参考资料为《最优化:建模、算法与理论》文章目录一、经典牛顿法(1)迭代格式(2)
收敛性
二、拟牛顿法(1)割线方程(2)BFGS公式(3)BFGS全局
收敛性
参考资料梯度法仅仅依赖函数值和梯度的信息
格兰芬多_未名
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2024-01-19 03:21
凸优化
算法
机器学习笔记——感知机【图文,详细推导】
机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—
SGD
4算法
收敛性
四、感知机的缺点参考资料感知机(PLA)
格兰芬多_未名
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2024-01-19 03:20
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
深度学习中常见的优化方法——
SGD
,Momentum,Adagrad,RMSprop, Adam
SGDSGD是深度学习中最常见的优化方法之一,虽然是最常使用的优化方法,但是却有不少常见的问题。learningrate不易确定,如果选择过小的话,收敛速度会很慢,如果太大,lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learningrate都是相同的,如果数据是稀疏的,则希望出现频率低的特征进行大一点的更新。深度神经网络之所以比较难训练,并不是因为容易进入局部最小,而是因
AI小白龙*
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2024-01-17 22:08
深度学习
人工智能
pytorch
jupyter
python
机器学习
【同济子豪兄斯坦福CS224W中文精讲】PageRank算法
文章目录理解PageRank的五个角度迭代求解线性方程组迭代左乘M矩阵矩阵的特征向量随机游走马尔可夫链求解PageRankPageRank
收敛性
分析修改M得到G考虑节点相似度的PageRank算法参考资料互联网的图表示网页是节点
自律版光追
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2024-01-17 09:18
#
图神经网络
算法
图机器学习
图学习
学习
笔记
pagerank
adam优化器和动量
原始的
SGD
加上动量(惯性,每一次更新根据前面所有结果,使结果更快收敛)AdaGrad与
SGD
的核心区别在于计算更新步长时,增加了分母:梯度平方累积和的平方根。
潇洒哥611
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2024-01-17 06:15
人工智能
算法
参数优化器
lr,每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度:计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度:计算t+1时刻的参数:一阶梯度:与梯度相关的函数二阶动量:与梯度平方相关的函数
SGD
惊雲浅谈天
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2024-01-17 03:54
机器学习
机器学习
人工智能
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