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梯度下降法
神奇的微积分
微积分在人工智能(AI)领域扮演着至关重要的角色,以下是其主要作用:优化算法:•
梯度下降法
:微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度,这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。
科学的N次方
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2024-03-19 05:14
人工智能
人工智能
ai
机器学习之
梯度下降法
直观理解
形象化举例,由上图所示,假如最开始,我们在一座大山上的某处位置,因为到处都是陌生的不知道下山的路,所以只能摸索着根据直觉,走一步算一步。在此过程中,每走到一个位置的时候,都会求解当前位置的梯度,沿着梯度的负方向,也就是当前最陡峭的位置向下走一步,然后继续求解当前位置梯度,向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度,就这样一步步地走下去,一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai
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2024-02-20 19:47
算法
机器学习
人工智能
数据挖掘
深度学习
【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】
数据增强
梯度下降法
的优化算法有哪些,各有什么优缺点?损失函数有哪些?优缺点
有情怀的机械男
·
2024-02-20 15:30
面试offer
面经
机器学习中
梯度下降法
的缺点
机器学习中的
梯度下降法
是一种寻找函数最小值的优化算法,广泛应用于训练各种模型,尤其是在深度学习中。
华农DrLai
·
2024-02-20 08:08
人工智能
机器学习
逻辑回归
深度学习
大数据
Pytorch-Adam算法解析
Adam算法结合了两种扩展式的随机
梯度下降法
的优点,即适应性梯度算
肆十二
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2024-02-20 07:30
Pytorch语法
pytorch
算法
人工智能
Adam
深度学习之反向传播算法(backward())
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如
梯度下降法
)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。
Tomorrowave
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2024-02-20 01:27
人工智能
深度学习
算法
人工智能
如何使用pytorch自动求梯度
构建深度学习模型的基本流程就是:搭建计算图,求得损失函数,然后计算损失函数对模型参数的导数,再利用
梯度下降法
等方法来更新参数。
浩波的笔记
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2024-02-14 23:47
2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
无约束最优化主要有
梯度下降法
牛顿法
梯度下降法
在接近极值的时候会
小郑的学习笔记
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2024-02-13 19:11
梯度下降法
的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?
链接:https://www.zhihu.com/question/68109802编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删作者:夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血,那我就对这个问题多展开一下吧,让鲜血流的更猛烈一些。(害怕.jpg)
woshicver
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2024-02-12 11:34
神经网络
算法
机器学习
人工智能
深度学习
[机器学习]全局最小与局部最小
每次迭代计算误差函数在当前点的梯度,然后根据梯度确定搜索方向:负梯度方向是函数值下降最快的方向,因此
梯度下降法
就是沿着负梯度方向搜索最优解。
3points
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2024-02-12 11:01
机器学习
机器学习
人工智能
算法
机器学习之局部最优和全局最优
面试:你能解释一下
梯度下降法
及其在寻找全局最优解时的局限性吗?
梯度下降法
通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数,以寻找最小值。局限性:它可能会陷入局部
华农DrLai
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2024-02-12 11:29
机器学习
人工智能
深度学习
datawhale 10月学习——树模型与集成学习:梯度提升树
前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT,首先了解了用于回归的GBDT,将损失使用
梯度下降法
进行减小;用于分类的GBDT要稍微复杂一些,需要对分类损失进行定义
SheltonXiao
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2024-02-11 14:39
学习
集成学习
机器学习
决策树
深度学习入门--参数的优化算法
1.
梯度下降法
(GradientDescent)
梯度下降法
的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值,也可以沿梯度上升方向求解最大值。
我只钓小鱼
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2024-02-11 03:53
深度学习
Python 机器学习 特征预处理
这一步骤对于许多机器学习算法特别重要,尤其是那些基于距离的算法(如K-近邻)和
梯度下降法
(如线性回归、逻辑回归、神经网络)。1)最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特
weixin_42098295
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2024-02-08 01:41
python
机器学习
开发语言
机器学习-
梯度下降法
不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用:最小化一个损失函数梯度上升法:最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法:多次运行,随机化初始点
梯度下降法
的初始点也是一个超参数代码演示
小旺不正经
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2024-02-07 11:56
人工智能
机器学习
人工智能
python
从 0 开始机器学习 - 手把手用 Python 实现
梯度下降法
!
机器学习课程也上了一段时间了,今天就带大家从0开始手把手用Python实现第一个机器学习算法:单变量梯度下降(GradientDescent)!我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。一、如何最快下山?在学习算法之前先来看一个日常生活的例子:下山。想象一下你出去旅游爬山,爬到山顶后已经傍晚了,很快太阳就会落山,所以你必须想办法尽快下山,然后去吃海底捞。image那最快的下山方法是什么呢?没错
登龙zZ
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2024-02-06 02:04
神经网络梯度是什么意思,神经网络中
梯度下降法
梯度下降算法是指什么神经网络谷歌人工智能写作项目:小发猫对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多,一步正割算法,拟牛顿算法,量化共轭梯度法,弹性
梯度下降法
等等rfid。
「已注销」
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2024-02-03 15:16
神经网络
机器学习
深度学习
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
java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比
上一篇博客《
梯度下降法
求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了
梯度下降法
,并用Java实现了一个
梯度下降法
求回归的例子。
zhuyuejituan
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2024-02-02 19:13
java移位运算
cpu
gpu
【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化
比如算法中的learningrate(学习率)、iterations(
梯度下降法
循环的数量)、L(隐藏层数目)、(隐藏层单元数目)、choiceofactivationfunction(激活函数的选择)
Sunflow007
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2024-02-02 13:58
深度学习优化器
2、常见优化器2.1.批量
梯度下降法
BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度:假设要学习训练的模型参数为
Maann
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2024-02-02 09:42
深度学习
深度学习
人工智能
算法
梯度下降法
解决2D映射3D
本人只是业余人士,无意间发现的方法,发出来共同学习1.数据准备这部分不是文章重点,就写随意点了这块不详细说,总之现在手上有相机内外参数、一个折线在三维空间的坐标、该折线在2张2D图中的坐标(测试数据是由3D到2D映射得到)。内外参先进行合并,得到点云坐标系到像素坐标系的4*4仿射变换矩阵transform_matrix_list=[]forcincamera_config:#外参,4*4矩阵c_e
Sprite.Nym
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2024-02-01 08:35
python
机器学习模型预测贷款审批
喜欢本专栏的小伙伴,请多多支持专栏案例:机器学习案例机器学习(一):线性回归之最小二乘法机器学习(二):线性回归之
梯度下降法
机器学习(三):基于线性回归对
i阿极
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2024-01-31 13:33
机器学习
机器学习
人工智能
python
随机森林
sklearn
逻辑回归与感知机详解
一逻辑回归采用log函数作为代价函数1用于二分类问题2cost成本函数定义3求最小值,链式求导法则4
梯度下降法
5结构图表示二感知机样本点到超平面距离法1线性二分类问题2点到直线距离3更新w和b参数4算法流程
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
·
2024-01-30 23:24
AI深度学习理论与实践研究
人工智能
算法
机器学习:正则化(Python)
regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化,
梯度下降法
捕捉一只Diu
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2024-01-30 07:56
机器学习
python
笔记
线性回归
[机器学习]简单线性回归——
梯度下降法
一.
梯度下降法
概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据(data.csv)points=np.genfromtxt
不知迷踪
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2024-01-29 12:07
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
梯度下降
1.23神经网络框架(sig函数),逆向参数调整法(
梯度下降法
,链式法则(理解,及处理多层神经网络的方式))
框架输入层隐藏层存在一个阈值,如果低于某一阈值就不激活;高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段,随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法(梯度下降、链式法则)调参借助两个数学方法当导数为负时,步幅为正就是说,这个调参是建立在预测结果与实际结果基础上的;自变量是参数,权重,因变量是反映预测结果与实际间的差距(为误差平方和),目的是要让这个差距最小就是不同的权重参数下,有不同的误差差距,由此
CQU_JIAKE
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2024-01-29 11:15
数学方法
数模
机器学习&神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周:浅层神经网络
激活函数的导数神经网络的
梯度下降法
(选修)直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络:第
倏然希然_
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2024-01-29 08:48
深度学习与神经网络
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习:
梯度下降法
LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归,
梯度下降法
求解模型系数
捕捉一只Diu
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2024-01-29 05:17
机器学习
线性回归
笔记
学习速率 learning rate
如果学习速率太大,则会导致代价函数振荡,迭代过快,
梯度下降法
可能会越过最低点,甚至可能发散。
羊肉串串魅力无穷
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2024-01-28 21:31
机器学习
-
深度学习
AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop
动量
梯度下降法
详细展示了如何优化神经网络的训练速度,尽可能减少抖动,以最快速度找到代价函数的最小值。
LabVIEW_Python
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2024-01-28 13:37
最优化方法之
梯度下降法
和牛顿法
最常见的最优化方法有
梯度下降法
、牛顿法。最优化方法:最优化方法,即寻找函数极值点的数值方法。
thatway1989
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2024-01-28 12:00
算法分析
机器学习
深度学习
线性代数
《速通机器学习》- 经典分类模型
由于平台稿件格式问题,公式格式不能正确写上;如若读写困难可后台私信我要完整电子版)5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道,逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类,其学习过程就是通过
梯度下降法
在训练数据中寻找分类线
北大博士后AI卢菁
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2024-01-25 19:16
速通机器学习
机器学习
分类
人工智能
TensorFlow基础——常用函数(四)
函数training()通过
梯度下降法
为最小化损失函数增加了相关的优化操作,在训练过程中,先实例
weixin_30492601
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2024-01-25 08:22
人工智能
python
测试
机器学习与Tensorflow(3)—— 机器学习及MNIST数据集分类优化
一、二次代价函数1.形式:其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数2.利用
梯度下降法
调整权值参数大小,推导过程如下图所示:根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比
WUWEILINCX123890
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2024-01-25 08:19
利用梯度下降实现线性拟合
作业要求本作业题要求使用线性拟合,利用
梯度下降法
,求解参数使得预测和真实值之间的均方误差(MSE)误差最小。
Metaphysicist.
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2024-01-24 23:31
机器学习
人工智能
【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数,到最速下降法,然后到随机
梯度下降法
目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数,开始通过参数θ去找E(θ)的最小值,从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ),引出的问题1.3f(x)的误差和E(θ)函数,可以变成通用的函数形式,从而E(θ)只需要关注其参数θ0,θ1...的不同,而找到其最小值1.4调整参数θ0,θ1...,试图找到f(x)的误差和函数E(θ)的最小
奔跑的犀牛先生
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2024-01-24 13:43
机器学习
人工智能
非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)
马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的
梯度下降法
说明三
wzf@robotics_notes
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2024-01-23 01:02
数值计算方法
算法
机器学习
机器人
【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降
课程:吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法,我们之前已经定义了代价函数J,
梯度下降法
可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法,他不仅被用在线性回归上,还被广泛应用与机器学习的众多领域。
jenye_
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2024-01-21 22:01
cs231n assignment1——SVM
CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化,减去均值(也可以再除以方差)svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失,用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机
梯度下降法
优化
柠檬山楂荷叶茶
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2024-01-21 06:15
cs231n
支持向量机
python
机器学习
机器学习第十八周周报
机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的
梯度下降法
,
梯度下降法
在机器学习中常常用来优化损失函数
JerryC1999
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2024-01-20 22:17
机器学习
人工智能
零基础"机器学习"自学笔记|Note3:
梯度下降法
写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。因为本人为医学相关专业,故学习过程中可能会有较多的纰漏,希望各位读者不吝赐教。本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲,辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记(V5.51)】,中间会穿插相关数理知识。该系列笔记为实时同步更新,故与本人的学习进度息息相关,希望同在学习相关知识的朋友能多多督促,共同进步。03梯度下降3.1梯度下
木舟笔记
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2024-01-18 20:40
吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型
如果这里使用
梯度下降法
,不能保证能得到全局收敛的值,这个函数就是所谓的
Carey_Wu
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2024-01-18 16:26
最优化 | 一维搜索与方程求根 | C++实现
文章目录参考资料前言1.二分法求根1.1[a,b]区间二分法求根1.1.1原理1.1.2C++实现1.2区间右侧无穷的二分法求根1.3求含根区间2.牛顿法求根2.1原理2.2c++实现3.
梯度下降法
求根
CHH3213
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2024-01-17 19:47
数学
c++
最优化
一维搜索
牛顿法
最优化 | 无约束优化方法 | C++实现
文章目录参考资料1.前言2.
梯度下降法
2.1原理2.2c++实现2.3共轭梯度法3.牛顿法3.1原理3.2c++实现4.模拟退火算法4.1原理4.2c++实现5.遗传算法参考资料https://blog.csdn.net
CHH3213
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2024-01-17 19:17
数学
c++
数学
数值分析
最优化
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
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
对简单梯度下降方法的分析总结,有关步长,梯度精度和迭代次数
对简单梯度下降方法的分析总结,有关步长,梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时,会用到一种基础方法即
梯度下降法
基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi
_int_me
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2024-01-14 20:13
机器学习
机器学习
算法
python
人工智能
逻辑回归(ROC、AUC、KS)-python实现-内含训练数据-测试数据
一、逻辑回归理论:关注代码上线HypothesisFunction(假设函数):1.0/(1+exp(-inX))CostFunction(代价函数):通过
梯度下降法
,求最小值。
HiBJTiger
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2024-01-12 22:02
风控
机器学习
深度学习
人工智能
【深度学习】优化器介绍
文章目录前言一、
梯度下降法
(GradientDescent)二、动量优化器(Momentum)三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数,使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数
行走的学习机器
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2024-01-12 15:32
深度学习
人工智能
计算机视觉
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