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loss梯度
自适应动量因子
梯度
下降BP神经网络的人口预测
目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载:bp数据人口预测.rar,(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88746563效果图结果分析摘要本文总结B
神经网络机器学习智能算法画图绘图
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2024-01-17 19:15
BP神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
人口预测
预备知识02-自动微分
微积分这两个不作介绍,可以点击下方链接阅读原文2.3.线性代数—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)2.4.微积分—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)
梯度
在微积分中
良子c
·
2024-01-17 18:13
动手学深度学习
深度学习
人工智能
线性回归理论+实战
损失函数(
loss
function)能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。通常我们会选择非负数作为损失,且数值越小表示损失越小,完美预测时的损失为0。回归问题中最常用的损失函数是平方误差函数。
良子c
·
2024-01-17 18:13
动手学深度学习
线性回归
算法
回归
监督学习 -
梯度
提升机(Gradient Boosting Machines,GBM)
什么是机器学习
梯度
提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习方法,通过将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强学习器来提高模型的性能。
草明
·
2024-01-17 18:12
数据结构与算法
boosting
集成学习
机器学习
g
loss
ary_ESL2
inbox–anelectronicspaceorarealboxthatholdsemails,papers,andotherthingsthatoneneedstoreadandrespondtoMikehastwoinboxesonhisdesk:oneforthingsthathavetoberespondedtorightaway,andoneforthingsthathecanread
嘀嗒嘀嗒startS
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2024-01-17 16:08
解析Transformer模型
原文地址:https://zhanghan.xyz/posts/17281/进入TransformerRNN很难处理冗长的文本序列,且很容易受到所谓
梯度
消失/爆炸的问题。
.别拖至春天.
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2024-01-17 15:50
动手学深度学习
transformer
深度学习
人工智能
【PyTorch简介】5.Automatic Differentiation with `torch.autograd` 自动微分与`torch.autograd`
torch.autograd`自动微分与`torch.autograd`Tensors,FunctionsandComputationalgraph张量、函数和计算图ComputingGradients计算
梯度
冰雪storm
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2024-01-17 15:15
PyTorch简介
pytorch
人工智能
python
第十周周报
文章目录摘要ResNet深度学习硬件:CPU和GPU深度学习硬件TPU和其他单机多卡并行多GPU训练总结摘要本周学习了ResNet网络设计思想的由来,解决了对应的
梯度
爆炸或消失的问题,并基于
梯度
计算的层面理解
Joy_moon
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2024-01-17 15:42
深度学习
反向传播(Back Propagation)
目录回顾简单模型的
梯度
计算反向传播计算图链式求导链式法则定理:Forward前馈计算反向传播BackPropagation例子线性模型的计算图计算前馈过程反向传播过程(逆向求导)练习Pytorch中的前馈过程和反向传播过程
chairon
·
2024-01-17 14:56
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
人工智能
梯度
下降算法
目录回顾优化问题
梯度
下降算法
梯度
计算代码损失曲线图随机
梯度
下降(StochasticGradientDescent)代码比较思考:回顾对于一个学习系统来说,我们需要找到最适合数据的模型,模型有很多,需要不断尝试
chairon
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2024-01-17 14:25
PyTorch深度学习实践
算法
python
开发语言
深度学习
pytorch
2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中
3.线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于
梯度
的优化方法等。4.决策树决
sdu_study
·
2024-01-17 14:17
机器学习
人工智能
2024年1月16日Arxiv热门深度强化学习论文:IDENTIFYING POLICY GRADIENT SUBSPACES
揭秘强化学习之谜,图宾根大学和马普所发现策略
梯度
的低维奥秘,开启高效AI训练新纪元!
夕小瑶
·
2024-01-17 10:16
人工智能
深度学习
强化学习
机器学习
数学建模常见算法的通俗理解(更新中)
1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络(正向流通反向反馈,调整系数,预测结果)2.1粗浅理解2.2算法过程2.2.1划分数据集2.2.2前向传播及反向调整系数(利用
梯度
下降法
菜只因C
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2024-01-17 09:19
数学建模
算法
实现特征缩放/归一化和标准化
什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候,需要保证特征具有相近的尺度,这有助于
梯度
下降算法更快的收敛。
泛酸的桂花酒
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2024-01-17 09:31
【小笔记】算法基础超参数调优思路
两个极端:假设内存/显存足够大,每次都是使用全量数据进行
梯度
计算,此时训练效率最高,但训练极容易陷入鞍点(局部最优)而无法跳出,表现出来就是
loss
还比较高,但是已经开始收敛了
落叶阳光
·
2024-01-17 08:39
笔记
算法
机器学习
深度学习
08- OpenCV:形态学操作(膨胀与腐蚀 、提取水平与垂直线)
目录前言一、膨胀(Dilation)与腐蚀(Erosion)二、形态学操作1、开操作(Opening)2、闭操作(Closing)3、形态学
梯度
(MorphologicalGradient)4、顶帽(tophat
Ivy_belief
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2024-01-17 08:55
OpenCV
opencv
人工智能
计算机视觉
形态学操作
图像膨胀与腐蚀
Java期末复习题库(封装,继承,抽象类,接口,GUI)
,weight的属性,还具有eat(),sleep()和work()的行为,在biology包中的plant包中有flower类,它具有name,color,smell的属性,还具有drink()和b
loss
om
clmm_
·
2024-01-17 08:48
前端
深度学习基础知识整理
这可以通过反向传播算法和
梯度
下降等优化
Do1phln
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2024-01-17 07:01
ML
深度学习
人工智能
23/76-LeNet
LeNet,上世纪80年代的产物,最初为了手写识别设计'''fromd2limporttorchasd2limporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nn.modules.
loss
importCrossEntropy
Loss
fromtorch.utilsim
CeciliaJingle
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2024-01-17 07:43
深度学习
pytorch
人工智能
【Machine Learning】机器学习笔记(2)——如何处理训练不好的情况
Howtodealwithbadtrainingsomereference如何处理训练不好的情况1、
Loss
ontrainingdataislargeCriticalpointBatchandMomentumAdaptiveLearningRateClassificationBatchNormalization2
Ω snow
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2024-01-17 07:11
Machine
Learning
机器学习
batch
深度学习
人工智能
optimization
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
ValueError: Attempt to convert a value (TFSequenceClassifierOutput(
loss
=None, logits=array([[
目录1.错误信息2.出错代码3.问题分析4.修改1.错误信息ValueError:Attempttoconvertavalue(TFSequenceClassifierOutput(
loss
=None,
赵孝正
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2024-01-17 06:55
bug
python
协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)
关于CMA-ES,其中CMA为协方差矩阵自适应(CovarianceMatrixAdaptation),而进化策略(Evolutionstrategies,ES)是一种无
梯度
随机优化算法。
努力发光的程序媛
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2024-01-17 05:49
CMA-ES
黑盒优化
协方差矩阵自适应
Linemod算法小结
图1.linemod特征图解如图1所示,linemod特征采用彩色图像的
梯度
信息结合物体表面的法向特征作为模板匹配的依据。Linemod可以实现在几千个模板在图片上滑窗搜索达
SimpleUmbrella
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2024-01-17 04:57
互联网
图像处理方法
深度学习的错误总结
train_
loss
+=
loss
表示将
loss
的值累加到train_
loss
上。在深度学习中,通常会追踪一个批次(batch)中所有样本的损失,并通过累加这些损失来计算整个批次的总损失。
豆沙沙包?
·
2024-01-17 03:35
深度学习
人工智能
参数优化器
前置知识:机器学习概念,线性回归,
梯度
下降待优化参数w,损失函数
loss
,学习率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
:
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
【科普】神经网络中的随机失活方法
过拟合的表现主要是:在训练数据集上
loss
比较小,准确率比较高,但是在测试数据上
loss
比较大,准确率比较低。Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题,起到正则化的作用。
pprpp
·
2024-01-17 00:24
深度学习机器臂控制_基于深度强化学习的机器人手臂控制
吕萍丽【期刊名称】《福建电脑》【年(卷),期】2019(035)001【摘要】基于深度强化学习策略,研究了机器人手臂控制问题.以两节机器人手臂为对象,给出奖励函数和移动方式等.结合深度学习与确定性策略
梯度
强化学习
觉主小VV
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2024-01-16 22:54
深度学习机器臂控制
扩散模型
VAE依赖于替代损失(surrogate
loss
)。流模型必须使用专门的架构来构建可逆变换。扩散模型(DiffusionModels)的灵感来自非平衡热力学。定义了
可能性之兽
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2024-01-16 20:25
注意力机制在神经网络中的作用与影响
目录前言1注意力机制与信息瓶颈问题1.1信息瓶颈问题的本质1.2RNN模型引入注意力机制1.3注意力机制的作用2解决
梯度
消失问题2.1传统RNN结构中的
梯度
消失难题2.2注意力机制对
梯度
消失问题的缓解2.3
cooldream2009
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2024-01-16 19:49
AI技术
大模型基础
NLP知识
神经网络
人工智能
深度学习
运筹说 第103期 | 非线性规划经典例题讲解
在实际工作中,我们能发现非线性规划在经济管理中有着许多应用,本期小编选择了其中一些典型例子,包括一维搜索的两种求解方法、
梯度
下降法以及库恩塔克条件,进行详细讲解。一、一维搜索求
运筹说
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2024-01-16 15:45
运筹学
非线性规划
经典例题
为什么CNN反向传播计算
梯度
时需要将权重旋转180度
参考博客https://manutdzou.github.io/2016/05/17/Why-computing-the-gradients-CNN,-the-weights-need-to-be-rotated.html该博客中介绍的较为详细,需要有基本的机器学习知识可以看懂,本菜对自己其推导的过程中做少量的注解。首先是其中关于卷积核翻转180°和误差δ卷积这一部分,刚开始看的一脸懵逼,为什么2
spectre_hola
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2024-01-16 15:29
一听一得
题目的设计有
梯度
。通过观看,我看到儿童的积极地参与,积极回答。这说明
丽卿_8a07
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2024-01-16 13:04
本地可视化服务器的tensorboard
pipinstalltensorboard在代码中的具体使用如下:导入tensorboardfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter在代码中加入log_dir=os.path.join('
loss
西北有风
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2024-01-16 12:08
pytorch
人工智能
python
深度学习:混合精度训练
深度学习:混合精度训练前言混合精度训练核心技术权重备份损失缩放
梯度
裁剪动态调整学习率优势与弊端代码示例参考文献前言浮点数据类型主要分为双精度Double(FP64)、单精度Float(FP32)和半精度
AI Player
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2024-01-16 12:31
Deep
Learning
人工智能
深度学习
GBDT(
梯度
提升树 Gradient Boosting Decison Tree)学习笔记
介绍集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器,像AdaBoost,GBDT等都属于“加性模型”(AdditiveModel),即基学习器的线性组合。AdaBoost:先从初始训练集训练出一个基学习器,然后基于基学习器的在这一轮的表现,在下一轮训练中给预测错的训练样本更大权重值,以达到逐步减少在训练集的预测错误率。GBDT:先产生一个弱学习器(CART回归树模型),训
桂花很香,旭很美
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2024-01-16 11:12
NLP
Python
boosting
17-
梯度
提升回归树GBRT (集成算法) (算法)
梯度
提升回归树:
梯度
提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法,它的特点在于纠正与加强,通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题,也可以用于回归问题中。
处女座_三月
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2024-01-16 11:05
机器学习
算法
回归
人工智能
决策树
监督学习 -
梯度
提升回归(Gradient Boosting Regression)
什么是机器学习
梯度
提升回归(GradientBoostingRegression)是一种集成学习方法,用于解决回归问题。它通过迭代地训练一系列弱学习器(通常是决策树)来逐步提升模型的性能。
草明
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2024-01-16 11:02
数据结构与算法
回归
boosting
数据挖掘
深度学习面试100题(1-10)
梯度
下降算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络,得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元,调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代,直至得到网络权重的最佳值已知
xiaoshun007~
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2024-01-16 10:36
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习_
梯度
下降
文章目录什么是
梯度
梯度
下降
梯度
下降有什么用什么是
梯度
计算
梯度
向量其几何意义,就是函数变化的方向,而且是变化最快的方向。对于函数f(x),在点(xo,yo),
梯度
向量的方向也就是y值增加最快的方向。
you_are_my_sunshine*
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2024-01-16 10:05
机器学习
机器学习
人工智能
从零开始训练神经网络
训练(随机
梯度
下降)我已经定义了向前和向后传递,但如何开始使用它们?我必须创建一个训练循环,并使用随机
梯度
下降(SGD)作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。
AI-智能
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2024-01-16 10:42
神经网络
python
人工智能
机器学习
深度学习
LLM之幻觉(二):大语言模型LLM幻觉缓减技术综述
LLM幻觉缓减技术分为两大主流,
梯度
方法和非
梯度
方法。
梯度
方法是指对基本LLM进行微调;而非
梯度
方法主要是在推理时使用Prompt工程技术。
wshzd
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2024-01-16 09:21
笔记
ChatGPT
幻觉
语言模型
人工智能
深度学习
【文本到上下文 #5】:RNN、LSTM 和 GRU
我们将解决RNN面临的挑战,例如
梯度
消失问题,并探索长短期记忆(LSTM)和门控
无水先生
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2024-01-16 08:42
人工智能
NLP高级和ChatGPT
神经网络
rnn
自然语言处理
喜讯!MIAOYUN正式获封“专精特新”中小企业称号!
“专精特新”企业是指具有“专业化、精细化、特色化、新颖化”四类特征的企业,是开展优质中小企业
梯度
培育工作的重要内容,可分
秒云MIAOYUN
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2024-01-16 08:54
云原生
云计算
专精特新
专精特新中小企业
四川省专精特新中小企业
【深度学习I-基础知识】
深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和
梯度
提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4
Dymc
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2024-01-16 08:50
深度学习
笔记
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理
3XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4XGBoost与GDBT的区别5小结1最优模型的构建方法XGBoost(ExtremeGradientBoosting)全名叫极端
梯度
提升树
赵广陆
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2024-01-16 07:18
machinelearning
机器学习
集成学习
算法
机器学习-集成学习XGBoost
在本文中,我们将介绍XGBoost的基本原理、常见的应用和一些实践经验.基本原理XGBoost是一种基于
梯度
提升决策树(GradientBoostingDecisionTre
太阳是白的
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2024-01-16 07:16
机器学习
机器学习
集成学习
决策树
机器学习之集成学习 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)附代码
概念XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种用于机器学习的开源软件库,它实现了
梯度
提升框架。
贾斯汀玛尔斯
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2024-01-16 06:44
数据湖
机器学习
boosting
人工智能
YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用
这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用:训练集(TrainingSet):用于模型的训练,即通过反向传播和
梯度
下降等优化算法来调整模型的权重,使其能够从数据中学到有用的特征和模式。
Asus.Blogs
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2024-01-16 06:09
目标识别
YOLO
目标检测
人工智能
目标检测-One Stage-YOLOv8
文章目录前言一、YOLOv8的网络结构和流程二、YOLOv8的创新点三、创新点详解CSP、C3和C2fTaskAlignedAssigner正样本分配策略DistributionFocal
Loss
关闭Mosiac
学海一叶
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2024-01-16 06:34
目标检测
目标检测
YOLO
人工智能
深度学习
计算机视觉
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