SGD随机梯度下降第16页

Focal loss 损失函数详解

OneStage：主要指类似YOLO、SGD等这样不需要regionproposal,直接回归的检测算法，这类算法检测速度很快，但是精度准确率不如使用Twostage的模型。

无能者狂怒·2023-01-04 13:52

CV学习笔记-BP神经网络代码Python实例

CV学习笔记-BP神经网络代码Python实例一.任务描述给定数据集（txt文件），采用随机梯度下降的方式进行神经网络的学习，完成权重参数的更新，使得输入的数据能够接近输出label。

Moresweet猫甜·2023-01-03 22:18

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的自动驾驶算法模型

LSTM）自适应调和滤波器（ADF）自适应估计滤波器（AEF）线性预测滤波器（LPF）线性卡尔曼滤波器（LKF）高斯完全数据卡尔曼滤波器（EKF）非线性最小二乘（NLS）梯度下降（GD）牛顿迭代（NI）随机梯度下降

源代码杀手·2023-01-03 18:01

Pytorch深度学习实践-刘二大人-梯度下降和随机梯度下降

梯度下降法：importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]loss_list=[]w=1.0defforward(x):returnw*xdefcost(xs,ys):sum=0forx,yinzip(xs,ys):pre_y=forward(x)sum+=(y-pre_y)**2return

慢慢来8·2023-01-03 13:17

深度学习初级课程 3.随机梯度下降法

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在前两节课中，我们学习了如何从密集的层堆中构建完全连接的网络

cndrip·2023-01-03 11:15

【刘洪普】PyTorch深度学习实践

文章目录一、overview1机器学习二、Linear_Model（线性模型）1例子引入三、Gradient_Descent(梯度下降法)1梯度下降2梯度下降与随机梯度下降（SGD）对比3Mini-Batch

蛋黄液·2023-01-03 11:58

tensorflow04

随机梯度下降Gradient激活函数及梯度sigmoidtanhrelu损失函数及梯度链式法则函数优化Himmelblau函数优化手写数字问题importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets

非畅6 1·2023-01-03 09:24

深度学习初级教程 2.深度神经网络

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在这节课中，我们将看到我们如何构建能够学习复杂关系的神经网络

cndrip·2023-01-03 08:52

7.4_momentum

7.4动量法在7.2节（梯度下降和随机梯度下降）中我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:46

7.2_gd-sgd

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

7.3_minibatch-sgd

7.3小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

3.14_backprop

3.14正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:38

深度学习笔记（线性神经网络）

beta1documentation目录3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0-beta1documentation3.1线性回归3.1.1线性回归的基本元素3.1.1.2损失函数3.1.1.3解析解3.1.1.4随机梯度下降

han_lx、·2023-01-02 13:21

Sklearn专题五逻辑回归

越靠近0，将任何数据压缩到（0,1）3、逻辑回归的优点：对线性关系拟合效果极好；计算速度快；返回不是固定0、1，而是小数形式类概率数字4、逻辑回归的目的：求解使模型拟合效果最好的参数θ，方式是梯度下降SGD

Yuki_1999·2023-01-02 12:11

机器学习--sklearn之逻辑回归

正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法BGD随机梯度下降法

cofisher·2023-01-02 12:10

pytorch损失值nan或者model输出nan或者inf的相关问题

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=params.LR,weight_decay=0.00001)lr_scheduler=torch.optim.lr_s

ImangoCloud·2023-01-02 07:49

梯度下降GD和随机梯度下降SGD的数学表达式及Python代码实现

Index目录索引写在前面数学原理PyTorch代码实现梯度下降的实现随机梯度下降的实现思考题参考文章写在前面本文主要介绍深度学习算法中的梯度下降法（GradientDescent）和随机梯度下降法（StochasticGradientDescent

哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2023-01-01 11:16

随机梯度下降算法SGD

随机梯度下降算法SGD参考：为什么说随机最速下降法(SGD)是一个很好的方法？

weixin_37958272·2023-01-01 11:45

随机梯度下降法matlab程序,梯度下降、随机梯度下降、方差减小的梯度下降(matlab实现)...

梯度下降代码：function[theta,J_history]=GradinentDecent(X,y,theta,alpha,num_iter)m=length(y);J_history=zeros(20,1);i=0;temp=0;foriter=1:num_itertemp=temp+1;theta=theta-alpha/m*X‘*(X*theta-y);iftemp>=100temp=

董玉环·2023-01-01 11:15

随机梯度下降

随机梯度下降随机梯度下降是一种用于解决使用凸损失函数的线性分类器的方法，如，支持向量机和逻辑回归。它在大规模学习的背景下，吸引了大量的注意。

u200710·2023-01-01 11:44

深度学习优化算法：梯度下降GD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、动量法(momentum)

原文链接：动手学深度学习pytorch版：优化算法7.1-7.4github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch最好去看一下原书和GitHub，讲解更加详细。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。1.梯度下降1.1一维梯度下降我们先以简单

ywm_up·2023-01-01 11:12

梯度下降法(GD，SGD)总结

一.梯度下降法梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法假设f（x）为一阶连偏导数的函数minx∈Rnf(x)min_{x\inR^n}f(x)minx∈Rnf(x)梯度下降法是一种迭代算法，选取适当的初值x0，不断迭代，更新x的值，进行最小化，直到收敛x(k+1)=x(k)+λkpkx^{(k+1)}=x^{(k)}+\lambda_kp_kx(k+1)=x(k)+λkpkλk\lamb

761527200·2023-01-01 11:42

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。

HanZee·2023-01-01 11:11

初探梯度下降之随机梯度下降（SGD）

随机梯度下降算法先解释一些概念。1.什么是梯度下降我们先从一张图来直观解释这个过程。如上图假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来，但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。

DemonHunter211·2023-01-01 11:09

再读线性回归 Linear Regression (随机梯度下降)

1.梯度下降的局限线性回归算法旨在创建一个多项式函数hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)来预测新样本xnewx^{new}xnew的标签值ynewy^{new}ynew。假设每个样本xxx有nnn维，其中x0=1x_0=1x0=1(θ0\theta_0θ0表示截距)。则hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)可写为如下形式：hθ(x)=θ0x0+θ1x1+θ2x2+...+θnxn

chikily_yongfeng·2023-01-01 11:38

ASGD-异步随机梯度下降（论文笔记）

ASGD-异步随机梯度下降（论文：一种Yarn框架下的异步双随机梯度下降算法）论文中对原有的ASGD进行了改进，减少了在并行系统中无效通信的次数，提高了通信效率，减小了通信开销。

smile_and_ovo·2023-01-01 11:37

梯度，GD梯度下降，SGD随机梯度下降

补补之前落下的SGD算法，这个在深度学习中应用广泛。

u小鬼·2023-01-01 11:06

人工智能③——梯度下降与一元线性回归

目录一.梯度下降1.基本概念2.梯度下降的步骤3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二.一元线性回归1.概念2.代价函数3.公式推导正文一.梯度下降1.概念：梯度下降法（gradientdescent

和云秘密谈话·2022-12-31 17:44

torch踩坑

报错NameError:name'nn'isnotdefined解决方法：加入此语句,定义nnimporttorch.nnasnn初始化优化器时：#初始化优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters

华天雪 L.W·2022-12-31 15:48

每日一篇小论文 ---- Weight Normalization

通过以这种方式重新参数化，我们改进了优化问题的条件，并加快了随机梯度下降的收敛速度。我们的重新参数化受到批量标准化的启发，但不会在批处理中的示例之间引入任何依赖关系。

simsimiQAQ·2022-12-31 12:28

Weight Normalization(WN) 权重归一化

WN的做法是将权值向量w在其欧氏范数和其方向上解耦成了参数向量v和参数标量g后使用SGD分别优化这两个参数。

hxxjxw·2022-12-31 12:25

机器学习-SVM-SMO与SGD求解(附鸢尾花数据集实战，含代码）

化为这个形式后，求它的对偶问题，求解的对偶问题的答案，按照以下公式反推到原问题的答案两种常用的求解算法：1.SGD将原问题转变为一个最小损失函数的问题，用梯度下降

龙今天超越了自己·2022-12-31 12:19

python sklearn 梯度下降法_凸优化|笔记整理（4）——次梯度案例，加速梯度法，随机梯度下降法，近端梯度法引入...

还有篇幅的话，就再谈一谈随机梯度下降方法。那么我们开始吧。目录梯度方法，次梯度方法的加速动量方法波利亚重球法加速梯度方法Ne

weixin_39861627·2022-12-31 10:13

梯度下降算法python_python梯度下降算法的实现

本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下简介本文使用python实现了梯度下降算法，支持y=Wx+b的线性回归目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法(bs=1

weixin_39959192·2022-12-31 10:43

【优化】近端梯度下降（Proximal Gradient Descent）求解Lasso线性回归问题

近端梯度下降迭代递推方法以Lasso线性回归问题为例参考资料近端梯度下降的背景近端梯度下降（ProximalGradientDescent,PGD）是众多梯度下降算法中的一种，与传统的梯度下降算法以及随机梯度下降算法相比

敲代码的quant·2022-12-31 10:35

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

文章目录神经网络的训练过程随机梯度下降链式求导：反向传播算法神经网络的训练过程这是一个全连接层的定义：network.add(layers.Dense(512,activation='relu',input_shape

SuperWiwi·2022-12-31 09:17

优化器：SGD with Momentum

（2）SGDwithMomentum采用上述指数加权平均的思路，在SGD中增加动量的

wekings·2022-12-31 04:24

梯度下降算法_Adam-一种随机优化算法

该算法是在梯度下降算法(SGD)的理念上，结合Adagrad和RMSProp算法提出的，计算时

weixin_40003512·2022-12-30 19:58

【深度学习知识】常见的梯度下降算法原理

文章目录前言1.原始的梯度下降1.1Batchgradientdescent1.2SGD1.3Mini-batchGD1.4小结2.带冲量的梯度下降2.1Momentumoptimization2.2NesterovAcceleratedGradient

weiquan fan·2022-12-30 19:28

从梯度下降到 Adam——一文看懂各种神经网络优化算法

二.详解各种神经网络优化算法梯度下降梯度下降的变体1.随机梯度下降(SDG)2.小批量梯度下降进一步优化梯度下降1.动量2.Nesterov梯度加速法3.Adagrad方法4.AdaDelta方法Adam

云深处见晓·2022-12-30 19:26

梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2022-12-30 19:25

Adam的优化能力那么强，为什么还对SGD念念不忘

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语说到优化算法，入门必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDelta，或者直接无脑用Adam。

小白学视觉·2022-12-30 17:41

反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2022-12-30 17:04

深度学习笔记（李宏毅）DataWhale八月组队

欠拟合var大，过拟合K-fold交叉验证梯度下降法（GD）调整学习率自适应学习率Adagrad算法RMSProp算法Adam=RMSProp+MomentumLearningRateScheduling随机梯度下降

zhaoliguaner·2022-12-30 11:22

深度学习理论学习笔记

文章目录数据数据少优化SGD动量Nesterov加速梯度AdagradAdam学习率正则化岭回归（Tikhonov正则化）Lasso回归（l1范数）弹性网络（ElasticNet）样式迁移损失函数Tips

cycyco·2022-12-30 10:13

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-优化器

1.TORCH.OPTIMtorch.optim—PyTorch1.11.0documentation（1）如何用优化器举例如下：a.构造优化器optimizer=optim.SGD(model.parameters

润叶~·2022-12-30 08:46

深度学习-计算机视觉-基础学习笔记-03

更好的优化方法前面提到的随机梯度下降(SGD)在实际使用中会产生很多问题，比如下图中的损失函数对水平方向不敏感而对竖直方向敏感的情况，实际在更高维涉及到非常多的参数时这个问题更明显。

weixin_43739821·2022-12-30 07:46

经典分类算法——感知机算法

文章目录经典分类算法——感知机算法1感知机算法思想：错误修正2感知机算法（原始形式）：形式化表示3感知机算法（对偶形式）：形式化表示4感知机算法：随机梯度下降（SGD）5感知机算法：一种变形6感知器算法

李霁明·2022-12-29 21:43

深度学习小白的学习笔记（3）——线性回归模型的从零实现（含代码）

第一步%matplotlibinline#这一行的代码是为了画图的时候可以直接显示在下面的输出框里，不需要再弹出一个新窗口importrandom#用来随机梯度下降和生成随机的weightimporttorchfromd2limporttor

会震pop的码农·2022-12-29 21:37

沐——《线性回归》

一、从零开始实现实现组件：1、数据流水线2、模型3、损失函数4、小批量随机梯度下降优化器PS：虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有上述工作，但从零开始实现可以确保我们真正知道自己在做什么。

wuli念泽·2022-12-29 21:30

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