gradient 第59页

利用python实现3种梯度下降算法

目录全量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降三种梯度下降区别和优缺点全量梯度下降BatchGradientDescent在梯度下降中，对于θ的更新，所有的样本都有贡献，也就是参与调整θ。

艾派森·2022-11-24 12:40

NeurIPS 22｜四分钟内就能训练目标检测器！（ AGVM）

本文提出了一种大批量训练算法AGVM(AdaptiveGradientVarianceModulator)，不仅可以适配于目标检测任务，同时也可以适配各类分割任务。

Dragon Prince·2022-11-24 11:34

2020李宏毅机器学习笔记- Life Long Learning

KnowledgeRetentionExample–ImageElasticWeightConsolidationEWCvsL2vsSGDGeneratingDataKnowledgeTransferGradientEpisodicMemoryModelExpansionProgressiveNeuralNetworksNet2NetCurriculumLearning

ZN_daydayup·2022-11-24 10:45

李宏毅机器学习笔记Day6——神经网络训练技术

训练技术：AdaptiveLearningRate当parameters在criticalpoint附近时，Loss已经很小时（trainingsstuck），gradient并没有很小。

RosieDragon·2022-11-24 10:38

李宏毅《机器学习》| 神经网络训练不起来怎么办(下)

目录三、自动调整学习速率(LearningRate)1.loss无法再下降时，gradient真的很小吗？

哒卜琉歪歪·2022-11-24 10:38

李宏毅《机器学习》笔记神经网络训练不起来怎么办

一.LocalMinima&SaddlePoint在这个地方参数对loss的微分为零，gradientdescent就没有办法再update参数了，这个时候training就停下来了，参数不再update

没咋了·2022-11-24 10:27

pytorch快速上手（8）-----pytorch优化器简介

属性方法1.zero_grad()2.step()3.add_param_group()4.state_dict()5.load_state_dict()学习率动量三、常见优化器介绍1.BGD（BatchGradientDescent

All_In_gzx_cc·2022-11-24 07:25

梯度下降——R语言

GradientDescent一、梯度下降1.一元梯度下降1>绘制方程的图像2>梯度下降3>修改θ\thetaθ2.多元梯度下降二、梯度下降&线性回归1.批量梯度下降法(BGD)1>R语言编写2>R自带的线性回归

WuRobb·2022-11-24 07:22

机器学习-梯度下降Gradient Descent

梯度下降是一种优化算法，用于最小化各种机器学习算法中的成本函数。它主要用于更新学习模型的参数。梯度下降的类型：批量梯度下降：这是一种梯度下降，它为梯度下降的每次迭代处理所有训练示例。但是如果训练样本的数量很大，那么批量梯度下降在计算上是非常昂贵的。因此，如果训练示例的数量很大，那么批量梯度下降不是首选。相反，我们更喜欢使用随机梯度下降或小批量梯度下降。随机梯度下降：这是一种梯度下降，每次迭代处理一

HiramChen9·2022-11-24 07:49

李宏毅机器学习笔记Day3——梯度下降

tips（1）调learningrate我们可以看到Loss的变化调learningrate的情形与方法Adagrad：每个参数分开考虑，其中要考虑rootmeansquare（2）StochasticGradientDescent

RosieDragon·2022-11-24 07:46

GBDT算法原理讲解以及常用的训练框架汇总：XGBoost LightGBM CatBoost NGBoost

目录1基础知识点1.1EnsembleLearning1.2BaggingandBoosting1.3AdaptiveBoosting1.3GradientBoosting2GBDT算法2.1原理2.2

BGoodHabit·2022-11-24 07:08

[pytorch报错] 使用hidden layer绘图报错Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant.

RuntimeError:CannotinsertaTensorthatrequiresgradasaconstant.Considermakingitaparameterorinput,ordetachingthegradient

W1a2b3D·2022-11-24 07:19

吴恩达机器学习编程作业与笔记（3）第4周：Neural Networks: Representation神经网络：表示

lrCostFunction.m-Logisticregressioncostfunctionfunction[J,grad]=lrCostFunction(theta,X,y,lambda)%LRCOSTFUNCTIONComputecostandgradientforlogisticregressionwith

STL_CC·2022-11-24 05:37

吴恩达机器学习笔记---逻辑回归模型参数优化

前言利用梯度下降对逻辑回归模型的代价函数求取最小解，实现模型参数的优化1.代价函数(CostFunction)2.梯度下降(GradientDescent)3.高级优化(AdvancedOptimization

ML0209·2022-11-24 05:39

PyTorch入门（2）—— 自动求梯度

文章目录1.基础概念2.Tensor3.梯度3.1示例3.2向量求导3.3中断梯度追踪3.4在不影响反向传播的情况下修改Tensor的值深度学习中经常需要对函数求梯度（gradient）。

云端FFF·2022-11-24 01:31

python决策树算法代码_教程 | 从头开始：用Python实现决策树算法

同时，决策树算法也为更高级的集成模型（如bagging、随机森林及gradientboos

weixin_39991531·2022-11-24 01:00

机器学习:Universal Stagewise Learning for Non-Convex Problems with Convergence on Averaged Solutions

AbstractAlthoughstochasticgradientdescent(SGD)methodanditsvariants(e.g.,stochasticmomentummethods,ADAGRAD

violet_zhy·2022-11-24 01:27

机器学习基础随笔（7）反向传播

BackpropagationBackpropagation(反向传播)，就是告诉我们用gradientdescent来train一个neuralnetwork的时候该怎么做，它只是求微分的一种方法，而不是一种新的算法

追求大牛之人·2022-11-24 00:25

机器学习基础随笔（10）

TipsforDeepLearning本文会顺带解决CNN部分的两个问题：1、maxpooling架构中用到的max无法微分，那在gradientdescent的时候该如何处理？

追求大牛之人·2022-11-24 00:25

[Watermelon_book] Chapter 3 Linear Model

LinearModel基本定义线性模型简单形式的实际编码TaskGeneratedataCostfunctionGradientdescentTrainingModelevaluationExperiment1Experiment2Task2GeneratedataNormalizationPredictionformatCostfunctionGradientdescentTrainingMod

thu_apple·2022-11-23 23:15

近端策略优化（proximal policy optimization）算法简述

李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,proximalpolicyoptimization相关笔记：策略梯度法（policygradient）算法简述DQN（deepQ-network）算法简述

星海浮生·2022-11-23 22:04

actor-critic 相关算法简述

李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,actor-critic相关笔记：策略梯度法（policygradient）算法简述近端策略优化（proximalpolicyoptimization）算法简述

星海浮生·2022-11-23 22:04

策略梯度法（policy gradient）算法简述

本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，简要介绍深度强化学习（deepreinforcementlearning）中的策略梯度法（policygradient）。

星海浮生·2022-11-23 22:33

深度学习--梯度下降算法（持续更新）

目录梯度下降（GradientDescent，GD）算法一.梯度下降（一）基础1.梯度2.梯度下降3.梯度下降算法（二）分类1.批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）2.小批量梯度下降

Kevin404ar·2022-11-23 20:54

【转载】SCI论文配图配色方案参考网站

参考网站2.WebGradients网站介绍：WebGradients是180个线性渐变的集合，免费供商业或个人使用。每种渐变色都有一个文艺的标题并标明颜色属性，用户可以复制CSS跨浏览器

Anymorecy·2022-11-23 20:45

python神经网络编程豆瓣,python神经网络书籍推荐

Scikit-learnScikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，GradientBoosting

快乐的小荣荣·2022-11-23 19:02

梯度下降法（代码实现）

importdecimaldecimal.getcontext().prec=100decimal.getcontext().rounding=getattr(decimal,'ROUND_CEILING')#总是趋向无穷大向上取整defgradientdescent

我已经流浪了如此之久·2022-11-23 19:12

集成学习-Boosting

GradientBoosting：boosting中的一大类算法。每轮迭代中，首先计算出当前模型在所有样本上的负梯度，以该值

Mark_Aussie·2022-11-23 18:10

机器学习数学基础学习笔记

、微积分1.1导数一阶导数，是函数的切线斜率二阶导数，是切线斜率的变化速度，即曲线的弯曲程度，也称为“曲率”（curvature）1.2偏导数偏导数，是多元函数关于某个自变量的导数，定义为：梯度向量，gradientvector

Adam1378·2022-11-23 18:39

PyTorch：优化器Optimizer的使用

对于我们构建好的一个神经网络mynet，这里我们使用SGD算法（StochasticGradientDescent，随机梯度下降算法）进行梯度更新。代码如下。

精致的螺旋线·2022-11-23 18:03

【机器学习】吴恩达机器学习个人笔记

）无监督学习（unsupervisedlearning）模型表示（ModelRepresentation）假设函数（hypothesisfunction）代价函数（costfunction）梯度下降（gradientdescent

RemiliaScarlets·2022-11-23 17:18

深度学习之循环神经网络（7）梯度裁剪

深度学习之循环神经网络（7）梯度裁剪1.张量限幅2.限制范数3.全局范数裁剪梯度弥散梯度爆炸可以通过梯度裁剪（GradientClipping）的方式在一定程度上的解决。

炎武丶航·2022-11-23 17:54

深度学习复习注意

1.梯度下降梯度(Gradient)：陡峭度，代价函数的导数，对抛物线而言即曲线的斜率。

生命苦短必须喜感·2022-11-23 15:02

【GHM (AAAI‘2019)】

GradientHarmonizedSingle-stageDetector摘要介绍梯度协调机制问题描述梯度密度GHM-C损失UnitRegionApproximation复杂度分析单位区域指数移动平均

Howie_tzh·2022-11-23 15:45

深度学习笔记（二）—— 梯度下降[Gradient Descent]

这是深度学习笔记第二篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。为了在权重空间中找到一个方向来改进我们的权重向量（并降低loss），我们可以计算出最佳方向，这个向量（也就是梯度）在数学上保证是最陡的下降方向（至少在步长趋于零的极限范围内）。关于梯度计算的相关知识，可以参考这篇博客。梯度下降就是取我们计算出来的梯度值的相反方向（因为梯度告诉我们的是增长方向，但我们需要减小loss），然后将其乘以

zeeq_·2022-11-23 13:10

【PyTorch】深度学习实践之梯度下降Gradient Descent

本文目录梯度下降算法代码：结果：随机梯度下降SGD代码:结果：二者区别鞍点学习资料：系列文章索引梯度下降算法通过计算梯度就可以知道w的移动方向，应该让w向右走而不是向左走，也可以知道什么时候会到达最低点（梯度为0的地方）。此处引入一个学习率α，可以控制走的快慢，一般训练学习率α不能太大也不能太小，太小的话，可能导致迟迟走不到最低点，太大的话，会导致错过最低点！代码：importnumpyasnpi

zoetu·2022-11-23 13:07

机器学习—梯度下降Gradient Descent Optimization—c语言实现

1.Introduction梯度下降是最优化理论中的一个寻找最佳解的方法，目的是希望用梯度下降发找到函数的局部最小值。本文将介绍如何根据梯度下降的基本原理自己实现一个梯度下降求解器，重点侧重于如何实现。2.一元函数的梯度下降法首先从简单的入手，只考虑一元函数，我们该如何实现梯度下降法？优化函数为：f(x)=x^2-10x+1梯度下降法步骤:x(t+1)=x(t)-Y*df(x(t))/dx(t)，

Jack Ju·2022-11-23 13:36

深度学习 -- gradient descent(梯度下降)

gradientdescent(梯度下降)：每次找当前点的切线方向，不断接近最低点▽表示求梯度（求导）我们期望学习率开始时大，一定迭代次数后变小，因此可用下图中红点上的公式，使得学习率和迭代次数挂钩不光要考虑一次微分的值

ljc_coder·2022-11-23 13:05

三种梯度下降法对比（Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent）

梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降(stochasticgradientdescent)、批量梯度下降(Batchgradientdescent)和mini-batch

StephenBarrnet·2022-11-23 13:34

神经网络和深度学习-梯度下降Gradient Descent

梯度下降损失函数绝大多数的机器学习模型都会有一个损失函数。比如常见的均方误差（MeanSquaredError)损失函数：L(w,b)=1N∑i=1N(yi−f(wxi+b))2L(w,b)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left(y_{i}-f\left(wx_{i}+b\right)\right)^{2}L(w,b)=N1i=1∑N(yi−f(wxi+b))2其中，表示样

Ricardo_PING_·2022-11-23 13:01

deeplearning神经网络基础随笔_吴恩达课程

Forwardpropagationinadeepnetwork核对矩阵的维度搭建深层神经网络参数与超参数（玄学调参）训练_开发_测试集正则化dropout数据扩增dataaugmentation加速训练的方法梯度消失或梯度爆炸神经网络的权重初始化梯度的数值逼近Gradientchecking

chenburong2021·2022-11-23 11:28

echarts 折线图面积区域渐变

平滑显示//lineStyle:{width:0},showSymbol:false,//隐藏节点areaStyle:{opacity:0.4,color:newecharts.graphic.LinearGradient

UserGuan·2022-11-23 09:43

Pytorch学习笔记

1.2.3、基本运算1.3、Pytorch中的autograd1.3.1、autograd介绍1.3.2、关于torch.Tensor类1.3.3、关于torch.Function类1.3.4、关于梯度Gradients2

码农a皮·2022-11-23 08:33

深度学习之特征提取算法

目录前言二、LBP（LocalBinaryPatterns,局部二值模式）三、HOG算法（HistogramofOrientedGradient,方向梯度直方图）四、SIFT算子（Scale-invariantfeaturetransform

【万事如椰】·2022-11-23 08:03

[强化学习实战]策略梯度方法(policy gradient)-python车杆平衡实战

策略梯度方法-python车杆平衡实战案例分析同策策略梯度算法求解最优策略异策策略梯度算法求解最优策略对比结论代码链接案例分析本文考虑Gym库里的车杆平衡问题（CartPole-v0）。如下图所示，一个小车（cart）可以在直线滑轨上移动。一个杆（pole）一头连着小车，另一头悬空，可以不完全直立。小车的初始位置和杆的初始角度都是在一定范围内随机选取的。智能体可以控制小车沿着滑轨左移1个单位或者右

如果我变成回忆l·2022-11-23 08:25

【强化学习】Policy Gradients代码注释版本

importtensorflowastfimportnumpyasnp#HyperParametersGAMMA=0.95#discountfactor折扣因子LEARNING_RATE=0.01#学习率classPolicy_Gradient

小柴柴是也·2022-11-23 08:25

pytorch笔记：policy gradient

本文参考了策略梯度PG（PolicyGradient）的pytorch代码实现示例cart-pole游戏_李莹斌XJTU的博客-CSDN博客_策略梯度pytorch在其基础上添加了注释和自己的一些理解1

UQI-LIUWJ·2022-11-23 08:54

pytorch+从代码详细理解强化学习PolicyGradient

importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportcollectionsimportrandomfromtorchimportoptimclassPolicyGradient

洗花染白云·2022-11-23 08:54

【强化学习】Policy Gradient 策略梯度算法求解CartPole倒立摆问题 + Pytorch代码实战

文章目录一、倒立摆问题介绍二、策略梯度算法简介三、详细资料四、Python代码实战4.1运行前配置4.2主要代码4.3运行结果展示4.4关于可视化的设置一、倒立摆问题介绍Agent必须在两个动作之间做出决定-向左或向右移动推车-以使连接到它的杆保持直立。二、策略梯度算法简介我们可以把采样到的数据代入下式中，把梯度算出来。也就是把每一个sss与aaa的对拿进来，计算在某一个状态下采取某一个动作的对数

WSKH0929·2022-11-23 08:53

对比 | TensorFlow VS PyTorch下的深度学习框架之争

深度学习框架Author：HoraceHeRevise：louwillsource：https://thegradient.pub/state-of-ml-frameworks-2019-pytorch-dominates-research-tensorflow-dominates-industry

机器学习算法那些事·2022-11-23 06:44

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