gradient 第57页

人工智能-强化学习(Reinforcement Learning)：综述【Actor/Policy π、Critic--＞Q-Learning、Actor+Critic】

强化学习算法{Policy-BasedApproach：PolicyGradient算法：LearninganActor/PolicyπValue-basedApproach：Critic{StatevaluefunctionVπ

u013250861·2022-11-28 20:40

Policy Gradient (PG)与Proximal Policy Optimization (PPO)算法详解

参考学习课程DavidSilverReinforcementLearning李宏毅教授强化学习文章目录参考学习课程Value-based与Policy-basedPolicyGradient(PG)基本原理

Cder1c·2022-11-28 20:03

多智能体强化学习思路整理

多智能体强化学习算法思路整理目录摘要背景和意义研究背景强化学习多智能体强化学习与博弈论基础研究意义问题与挑战问题分类问题分析环境的不稳定性与可扩展性的平衡部分可观测的马尔可夫决策过程研究现状基于值函数的方法Q-Learning,DQN&DRQNVDN(Value-DecompositionNetwork)QMIXQTRAN基于策略的方法PolicyGradientActor-CriticTRPO

Cder1c·2022-11-28 20:01

keras 开发文档 5：自定义fit（）中发生的事情（Customizing what happens in fit()）

当您需要从头开始编写自己的训练循环时，可以使用GradientTape并控制每个小细节。但是，如果您需要自定义训练算法，又想从fit（）的便捷功能中受益，例如回调，内置分发支

研海无涯·2022-11-28 16:25

TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计05:完美将模型版本从tf1.x转移至tf2.x上、global_steps与train_step的使用、动态学习率、梯度优化器

迁移至tf.saved_model.load、tf.feature目录1、tf1.x模型测试代码2、运行升级成功的代码3、解决报错问题，优化代码4、补充说明4.1、动态学习率4.2、梯度优化train.GradientDescentOptimizer

源代码杀手·2022-11-28 16:17

Tensorflow中的梯度和自动微分：tf.GradientTape理解

前言1.前言2.自动微分简介3.tf.GradientTape3.1GradientTape基本使用3.1.1GradientTape梯度计算简介3.1.2应用在标量(scalars)上3.1.3应用在

November丶Chopin·2022-11-28 16:43

Keras 自定义模型：自定义fit的train_step

tf.keras.Model的子类自定义Model.fit实现train_step函数模型训练针对代码的简单说明低阶API实现train_step前言接着《Tensorflow中的梯度和自动微分：tf.GradientTape

November丶Chopin·2022-11-28 15:18

pytorch RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by

我的错误是逐元素赋值：dist_mat[i,j]=dist_mat[i,j]+beta*1/(1+exp(alpha*(p_-0.5)))改进：先用一个tmp:dist_mat2=torch.zeros_like(dist_mat)对tmp逐元素：dist_mat[i,j]2=beta*1/(1+exp(alpha*(p_-0.5)))之后整体加上即可：dist_mat=dist_mat+dist

人间真正走过~·2022-11-28 14:58

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o

Bug:RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.LongTensor

开心就哈哈·2022-11-28 14:21

Pytorch RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified

RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor

FQ_G·2022-11-28 14:21

错误记录：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inpl

完整错误信息：RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:

雪月圣雕·2022-11-28 14:48

【Pytorch】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by

1.错误RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.FloatTensor

Allen-Duke·2022-11-28 14:17

Pytorch Bug解决：RuntimeError:one of the variables needed for gradient computation has been modified

PytorchBug解决：RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation

一颗磐石·2022-11-28 14:17

处理 Runtime Error: one of the variables needed for gradient computation has been

两次遇到这个问题，记录一下1、反向传播时报错，参考在用pytorch跑生成对抗网络的时候，出现错误RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeen_qq

大脸猫105·2022-11-28 14:47

adagrad

其公式如下：gradient比较大的时候，走的地方比较陡峭，希望步长小一点，避免走过，gradient比较小的时候，走的地方比较平缓，希望步长大一点。

麓山南麓·2022-11-28 13:12

深度学习优化算法：AdaGrad算法

https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch原论文：[1]Duchi,J.,Hazan,E.,&Singer,Y.(2011).Adaptivesubgradientmethodsforonlinelearningandstochasticoptimization

ywm_up·2022-11-28 13:42

深度学习中的优化算法之AdaGrad

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/123955067介绍过SGD(Mini-BatchGradientDescent(MBGD)

fengbingchun·2022-11-28 13:38

解决RuntimeError

RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor

纯念·2022-11-28 13:08

`loss` passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager execution is enabl

losspassedtoOptimizer.compute_gradientsshouldbeafunctionwheneagerexecutionisenabl1、错误原因：这是因为tensorflow

张炳远·2022-11-28 08:24

均匀点云边界检测——密度查找（2/2）

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent

三尺流流·2022-11-28 08:22

错误处理-`loss` passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager execution is enabl

错误解释：`loss'传递给Optimizer.compute_gradients应该是一个启用了立即执行的函数。

monissa.J·2022-11-28 08:50

tensorflow学习笔记（一）——《案例：自实现线性回归》代码校正调整

`GradientDescentOptimizer`No3`.会话开启方式`No.4`optimizer报错3.总结4.完整代码5.其他学习资料1.环境说明环境名称我自己的环境视频教程环境系统环境windows10macOSIDE

诡途·2022-11-28 08:19

【问题记录】RuntimeError: `loss` passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager exe

目录一、问题描述二、问题解决（尚未解决）三、问题解决（解决了.）一、问题描述报错截图如下：定位到源代码：#四、传播误差optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer

追光者♂·2022-11-28 07:41

李宏毅机器学习Regression

然后输出一个数值2.模型步骤Step1：模型假设，选择模型框架(linearmodel)Step2：模型评估，如何判断众多模型的好坏(lossfunction)Step3：模型优化，如何筛选最优的模型(GradientDescent

Tongsen99·2022-11-28 07:38

一、梯度下降算法原理讲解----机器学习

1.概述梯度下降（gradientdescent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。

eligible-zzw·2022-11-28 07:57

深度学习day01

机器学习就是自动找函式告诉机器要找的函式用SupervisedLearning函式的Loss——评价函式的好坏Reinforcement就是让机器自己下象棋，输赢自己尝试，没像监督学习那样有人为规定给函式寻找范围：函式寻找方法——GradientDescentAI

非畅6 1·2022-11-28 07:26

瞎聊机器学习——梯度下降法

梯度下降法（gradientdescent）是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，具有实现简单的优点，梯度下降法是迭代算法，每一步都需要求解目标函数的梯度向量，下面我们来全方位的理解一下梯度下降法。

二哥不像程序员·2022-11-28 07:25

深度学习之学习笔记（八）—— 梯度下降法

梯度下降法（GradientDescent）通过第五章《神经网络的学习（训练）》和第七章《损失函数》的介绍，我们已经知道，神经网络通过不断迭代在学习时寻找最优参数（权重和偏置）。

肖恩林·2022-11-28 07:24

机器学习之梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）和随机平均梯度下降法（SAGD）

目录基本原理梯度下降法（GradientDescent）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）

leboop-L·2022-11-28 07:22

机器学习中的数学原理——梯度下降法（最速下降法）

目录一、什么是梯度下降法二、算法分析三、总结一、什么是梯度下降法梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法

爱睡觉的咋·2022-11-28 07:21

HOG特征原理-python可视化复现

HOGHOG特征,histogramoforientedgradient,梯度方向直方图特征,作为提取基于梯度的特征,HOG采用了统计的方式(直方图)进行提取.其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征

宋yongchao·2022-11-27 23:05

opencv 模式识别学习

十种深度学习算法要点及代码解析http://www.tuicool.com/articles/6RNFveU关于LeftNotEasy《机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradientdescent

keen_zuxwang·2022-11-27 22:27

机器学习:梯度下降_从零开始的机器学习：分类，回归，聚类和梯度下降

“fromscratch”on3basicmachinelearningmodels—Linearregression,Logisticregression,K-meansclustering,andGradientDescent

weixin_26726011·2022-11-27 21:01

神经网络和深度学习-梯度下降Gradient Descent（下）

梯度下降gradientdescent我们接着用数学公式来看一下梯度下降首先是梯度∂cos⁡t∂ω\frac{\partial\cost}{\partial\omega}∂ω∂cost然后我们对权重进行更新

Ricardo_PING_·2022-11-27 20:25

机器学习常用数学公式

常用函数softmaxsoftmax(x)i=exi∑jexjsigmoidσ(x)=11+e−xgradientofsigmoidσ'(x)=σ(x)(1−σ(x))tanhtanh(x)=1−e−2x1

somTian·2022-11-27 18:19

LaTeX实现机器学习常用公式---持续更新

LinearRegressionModel1.1Linearregressionwithonevariable1.1.1Hypothesis1.1.2CostFunction1.1.3Goal1.1.4Gradientdescent1.2LinearRegressionwithmultiplevariables1.2.1Multiplefeature1.2.2Hy

I_like_study__·2022-11-27 18:15

「吴恩达机器学习2022」lab_utils_uni加载报错问题

fromlab_utils_uniimportplt_house_x,plt_contour_wgrad,plt_divergence,plt_gradientslab_u

踏下心来学点东西·2022-11-27 17:27

[C++/OpenCV] 数字图像处理：使用OpenCV实现基于L0范数的梯度最小化图像平滑滤波及完整源代码

本文使用C++语言和OpenCV实现基于L0范数的梯度最小化图像平滑滤波，具体原理请参考文献："ImageSmoothingviaL0GradientMinimization",LiXu,CewuLu,

不语不是不想·2022-11-27 14:58

机器学习入门课程学习笔记（斯坦福吴恩达）（上篇）

UnsupervisedLearning）二、模型和代价函数（ModelandCostFunction）2.1模型描述（ModelRepresentation）2.2代价函数（CostFunction）2.3梯度下降（GradientDescent

iioSnail·2022-11-27 10:00

【机器学习】3 正则化

1AddressingOverfitting2Regularization2.1Theory2.2Model2.3λ\lambdaλ设置值太大可能导致的问题3RegularizedLinearRegession3.1GradientDescent3.2NormalEquation4RegularizedLogisticRegession4.1GradientDescent4.2Adva

社恐患者·2022-11-27 10:54

【CNN】经典网络LeNet——最早发布的卷积神经网络之一

关于LeNet详细的介绍可以阅读，《Gradient-BasedLearningAppliedtoDoc

fckey·2022-11-27 09:16

分位数回归（Quantile Regression）代码解析

以下为详细解析：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingRegressor

丰brother·2022-11-27 08:54

深入理解LightGBM学习笔记

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。

GW190·2022-11-27 08:29

神经网络中梯度的概念,神经网络梯度公式推导

BP神经网络的MATLAB训练Gradient是什么意思？Performance是什么意思？，大神能解释一下吗？

快乐的小荣荣·2022-11-27 07:23

策略学习(Policy-Based Reinforcement Learning)

在进入正文之前说一句：策略学习的目标就是要用一个神经网络来近似策略函数，这个神经网络叫做策略网络（PolicyNetwork），它可以用来控制agent运动；想要训练策略网络，就要用到PolicyGradient

问凝·2022-11-27 07:09

【PyTorch】PyTorch中的model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()使用

optimizer=optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器defzero_grad(self):"""Setsgradientsofallmode

Xhfei1224·2022-11-27 06:00

11.23 pytorch预训练模型与旧版错误警告

旧版报错·fromtorch.autograd.gradcheckimportzero_gradients解决：zero_gradients(x)改为x.grad.zero_()I从torch.autograd.gradcheck

花无儿与小鱼缺·2022-11-27 06:57

Pytorch,Tensorflow Autograd/AutoDiff nutshells: Jacobian,Gradient,Hessian,JVP,VJP,etc

Pytorch,TensorflowAutograd/AutoDiffnutshells:Jacobian,Gradient,Hessian,JVP,VJP,etcPytorch，MXNet,Tensorflow

apche CN·2022-11-27 04:29

Pytorch学习笔记（二）官方60min入门教程之自动微分

我们从tensor和gradients来举一些例子。

深海鱼肝油ya·2022-11-27 04:25

标准BP算法和累计BP算法训练单隐层网络

标准BP算法和累积BP算法的区别类似于随机梯度下降(Stochasticgradientdescent,简称SGD)与标准梯度下降之间的

RonLeCun·2022-11-26 15:02

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