gradient

【机器学习】课程笔记08_神经网络的学习(Neural Networks Learning)

BackpropagationAlgorithm）理解反向传播（BackpropagationIntuition）使用注意：展开参数（ImplementationNote:UnrollingParameters）梯度检测（GradientChecking
雀栎·2022-11-20 23:07

【机器学习】课程笔记02_单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

单变量线性回归模型描述（ModelRepresentation）代价函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent）线性回归的梯度下降模型描述（ModelRepresentation
雀栎·2022-11-20 23:37

【机器学习】课程笔记04_多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

多变量线性回归多变量（MultipleFeatures）多元梯度下降法（GradientDescentforMultipleVariables）多元梯度下降法演练1：特征缩放（GradientDescentinPracticeⅠ
雀栎·2022-11-20 23:37

【机器学习】课程笔记05_逻辑回归(Logistic Regression)

HypothesisRepresentation）决策边界（DecisionBoundary）代价函数（CostFunction）简化代价函数与梯度下降（SimplifiedCostFunctionandGradientDescent
雀栎·2022-11-20 23:37

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记--第一周

文章目录摘要机器学习的基本概念机器学习不同的函式类别gradientdescent深度学习（Deeplearning）Casestudy摘要本文主要介绍什么是机器学习，机器学习的函式类别有哪些，机器寻找函式的三个步骤
hehehe2022·2022-11-20 22:16

Grad-CAM：Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

《Grad-CAM：VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization》《Grad-CAM：基于梯度定位的深层网络可视化解释》
不存在的c·2022-11-20 22:25

GBDT之GradientBoostingClassifier源码分析

GradientBoostingClassifierimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmathfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierdf
Mr·董จุ๊บ·2022-11-20 20:58

吴裕雄 python 机器学习——集成学习梯度提升决策树GradientBoostingClassifier分类模型...

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets,ensemblefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefload_data_classification():'''加载用于分类问题的数据集'''#使用scikit-learn自带的digits数据
RabinRow·2022-11-20 19:55

scikit-learn(GBDT GradientBoostingClassifier)源码解析

损失函数（目标函数）【概述】共支持五个类别六个种类的的损失函数，分别是：'ls':LeastSquaresError'lad':LeastAbsoluteError'huber':HuberLossFunction'quantile':QuantileLossFunction'deviance':None,如果二分类：BinomialDeviance，多分类：MultinomialDeviance
sunkl_·2022-11-20 19:54

sklearn中GradientBoostingClassifier bug：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large

文章目录宣称支持缺失值处理实际却不支持缺失值处理宣称支持缺失值处理sklearn的文档宣称支持处理缺失值，文档原文如下（为了防止文档发生变化，特意截图如下）：NoteScikit-learn0.21introducestwonewimplementationsofgradientboostingtrees
千行百行·2022-11-20 19:22

Python实现直方图梯度提升分类模型(HistGradientBoostingClassifier算法)并基于网格搜索进行优化同时绘制PDP依赖图项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景基于直方图的梯度提升分类树。此估算器对缺失值(NaN)具有原生支持。在训练过程中，树种植者根据潜在增益在每个分割点学习具有缺失值的样本是应该去左孩子还是右孩子。在预测时，具有缺失值的样本因此被分配给左孩子或右孩子。如果在训练期间没有遇到给定特征的缺失值，则将具有缺失值
胖哥真不错·2022-11-20 19:37

Easy Rl - 7.DDPG算法

关键词深度确定性策略梯度（deepdeterministicpolicygradient，DDPG）：在连续控制领域经典的强化学习算法，是深度Q网络在处理连续动作空间的一个扩充方法。
加油呀，哒哒哒·2022-11-20 19:58

C&W攻击算法

目录主要贡献神经网络对抗样本距离度量攻击算法L-BFGSFastGradientSignJSMADeepfoolC&W攻击算法常数c的
你今天论文了吗·2022-11-20 19:39

（一）Lenet5 手写数字识别原理及代码解析

模型简单，本地可跑论文参考：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognitionMNIST手写数据集50000个训练数据10000个测试数据图像大小28×
我要糖·2022-11-20 18:12

【文献阅读】Desirable Companion for Vertical Federated Learning: New Zeroth-Order Gradient Based Algorithm

DesirableCompanionforVerticalFederatedLearning:NewZeroth-OrderGradientBasedAlgorithm背景解决的问题：现有的VFL算法不能同时很好地满足模型适用性
牛了个牛·2022-11-20 18:43

机器学习loss函数过大应对方法Momentum and GD

BatchandMomentumMomentum方法momentum就是动量，即loss函数在到达gradient的criticalpoint不会直接停下来，能够直接凭借之前（较大的）gradient直接冲过
Jc随便学学·2022-11-20 17:40

Note | PyTorch官方教程学习笔记

PYTORCH1.1.什么是PyTorch1.1.1.基础概念1.1.2.与NumPy之间的桥梁1.2.Autograd:AutomaticDifferentiation1.2.1.Tensor1.2.2.Gradients1.3
LVXIAO2897·2022-11-20 16:18

第一个卷积神经网络：LeNet

将两个平均池化层修改为最大池化层2、将激活函数改为ReLu函数，lr=0.1,epoch=203、增加卷积层四、用手写字体MNIST测试一、LeNet网络的介绍LeNet是YannLeCun在1998年发表的论文《Gradient-basedlearningappliedtod
我闻 如是·2022-11-20 15:28

使用预训练模型VGG19+Tensorflow进行神经风格迁移报错(已解决)

tensorflow版本#设置梯度下降过程#获取损失相对于生成图像的梯度grads=K.gradients(loss,combination_image)[0]报这个错误：RuntimeError:tf.gradientsisnotsupportedwheneagerexecutionisenabled.Usetf.GradientTapeinstead
m0_58844937·2022-11-20 13:08

图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like特征

（一）HOG特征1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。
NCHFGFB·2022-11-20 13:39

9月16日计算机视觉基础学习笔记——认识机器视觉

从图像处理到计算机视觉1、反色变换2、Gamma变换3、直方图&直方图均衡化三、计算机视觉的两个步骤1、提取特征feature2、决策函数四、图像描述子1、HOG（HistogramofOrientedGradient
Ashen_0nee·2022-11-20 13:06

图像运算和图像增强三

.图像形态学处理之腐蚀和膨胀（1）形态学理论知识常见的图像形态学运算：腐蚀、开运算（OpeningOperation）、闭运算（ClosingOperation）、梯度运算（MorphologicalGradient
come_closer·2022-11-20 12:25

OpenCV-Python官方教程-30- 支持向量机(support vector machines, SVM）

这次我们要使用方向梯度直方图HistogramofOrientedGradients（HOG）作为特征向量。
骚火棍·2022-11-20 10:04

OpenCV-Python边缘检测

函数cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])必要参数：第一个参数是需要处理的原图像，该图像必须为单通道的灰度图
Wenweno0o·2022-11-20 09:56

图像处理：图像清晰度评价

目录0、实现效果1、概述2、模糊度分类1、运动模糊2、压缩模糊3、高斯模糊3、清晰度量化指标Brenner能量梯度函数(EnergyofGradient)编辑RobertsLaplaceSMD（灰度方差
夏天是冰红茶·2022-11-20 08:36

深度学习3-tensorflow2.0模型训练-自定义模型训练

文章目录1.神经网络的正向传播与反向传播2.自动求导机制3.案例1：模型自动求导4.案例2：使用GradientTape自定义训练模型5.案例3：使用GradientTape自定义训练模型（加入评估函数
哎呦-_-不错·2022-11-20 07:58

Tensorflow2.0 自定义训练

文章目录前言一、自动微分运算tf.GradientTape二、tf.keras.metrics模块1.tf.keras.metrics.Mean2.tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy
weixin_44599230·2022-11-20 07:26

加速梯度下降法

Nesterov’sAcceleratedGradientDescent一般的梯度下降算法的收敛速率为o(1/t),t表示迭代的次数。但是人们已经证明了随着迭代次数t的增加。
机器学习的小学生·2022-11-20 06:00

APG(Accelerate Proximal Gradient)加速近端梯度算法 和 NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器原理 (一)

文章目录前言APG(AccelerateProximalGradient)加速近端梯度算法[^1]PGD(ProximalGradientDescent)近端梯度下降法推导[^2]ExampleofProximalGradientDescentAPG
等待戈多。·2022-11-20 06:47

深度学习优化算法大全系列3:NAG(Nesterov Acceleration Gradient)

1.NAG与SGD-M的区别NAG全称为NesterovAcceleratedGradient，是在SGD-Momentum基础进一步优化所得。
bitcarmanlee·2022-11-20 06:07

深度学习（李宏毅）p3-p4笔记，Datawhale组队学习Task02

其中偏置(b,bias)其实不用放入正则中，因为我们只想要更平滑的，b不会影响是否平滑；2、通过梯度下降(GD,GradientDescent)来调整参数，降低损失(loss)；3、多个参数就求对应的偏导
飞速移动的代码菌·2022-11-20 05:30

李宏毅深度学习笔记-P3&P4-回归

第二部分的内容主要讲的是有监督学习（supervisedlearning）的任务之一：回归-regression，本篇主要介绍了如何通过梯度下降法（gradientdescent）得到目标函数，并使用正则化
yzz19920820·2022-11-20 05:18

Proximal Policy Optimization近端策略优化（PPO）

参考：蘑菇书EasyRLPolicyGradient梯度策略（PG）_bujbujbiu的博客-CSDN博客PPO论文：DeepMindEmergenceofLocomotionBehavioursinRichEnvironmentsopenAIProximalPolicyOptimizationAlgorithms
bujbujbiu·2022-11-20 05:40

进阶篇---PPO代码逐行分析

进阶篇—PPO代码逐行分析一、TRPO、PPO、DPPOPG（Policygradient）最常用的策略梯度估计其表达形式如下TRPO（TrustRegionPolicyOptimization）这是一种具有单调递增性质的
昨日啊萌·2022-11-20 05:28

深度学习超参数简单理解------ learning rate weight decay和momentum

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。
阿拉蕾二·2022-11-20 03:42

学习笔记一：learning rate,weight decay和momentum的理解

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。
PADS123·2022-11-20 03:31

使用sklearn进行集成学习——理论

3.2bagging的偏差和方差3.3boosting的偏差和方差3.4模型的独立性3.5小结4GradientBoosting4.1拟合残差4.2拟合反向梯度4.2.1契机：引入损失函数4.2.2难题一
weixin_30955341·2022-11-20 02:34

Pytorch实现Dataset数据集导入 必要性解释及代码实操

Pytorch实现多特征输入的分类模型代码实操第四篇Pytorch实现Dataset数据集导入必要性解释及代码实操文章目录初学者学习Pytorch系列前言一、先上代码二、必要性解释1.批量梯度下降（BatchGradientDescent
GDUT 小胖鱼·2022-11-20 02:07

tensorflow 冻结梯度

二、实现a=weight1+weight2a_stopped=tf.stop_gradient(a)y3=a_stopped+weight3gradients1=tf.gradients(y3,[weight1
一条水里的鱼·2022-11-20 01:28

深度学习学习笔记——tensorflow中的tf.Variable与函数trainable_variable及冻结网络

一、Model.trainable_variables返回modle中所有的可训练参数，通常使用在梯度下降法时，如：withtf.GradientTa
phily123·2022-11-20 01:56

RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 2.

line243,inmain(args.get_args(data_dir,gpu_ids),bert_vocab_file)File"run_RACE.py",line226,inmainconfig.gradient_accumulation_steps
Arms206·2022-11-20 01:24

非线性最小二乘最优化

itercostcost_change|gradient||step|tr_ratiotr_radiusls_iteriter_timetotal_time01.012596e+110.00e+004.05e
best_scenery·2022-11-20 01:12

机器学习笔记13_Introduction of Deep Reinforcement Learning(RL)

2.PolicyGradient3.Actor-Critic4.RewardShaping5.NoReward:LearningfromDemonstration1.WhatisRL?
vrerain·2022-11-19 23:52

李宏毅机器学习笔记第17周_概述增强式学习（Reinforcement Learning）

1.Step1:FunctionwithUnknown2.Step2:Define“Loss”3.Step3:Optimization二、PolicyGradient1.Howtocontrolyouractor2
MoxiMoses·2022-11-19 23:19

二、pytorch核心概念：2.自动微分机制

y.backward()#y是标量y.backward(gradient=gradient)#y是非标量#也
crud_player·2022-11-19 23:42

pytorch+sklearn实现数据加载的流程

目录pytorch+sklearn实现数据加载epoch&batch_size&iteration优化算法——梯度下降BatchgradientdescentStochasticgradientdescentMini-batchgradientdecent
·2022-11-19 22:10

#DeepLearningBook#Chapter 6 Deep Feedforward Networks [1]

Content6.1Example:XOR6.2Gradient-BasedLearning6.2.1CostFunction6.2.1.1LearningConditionalDistributionswithMaximumLikelihood6.2.1.2LearningConditionalStatistics6.2.2OutputUnits6.2.2.1LinearUnitsforGaus
咸鱼酱·2022-11-19 22:12

Coursera吴恩达课堂笔记 1.2《神经网络与深度学习》-- 神经网络基础之逻辑回归

文章目录1.BinaryClassification2.LogisticRegression3.LogisticRegressionCostFunction4.GradientDescent5.Derivatives6
jianming21·2022-11-19 21:56

MARL算法笔记：COMA

COMACounterfactualMulti-AgentPolicyGradientskeywords:Multi-agentACmethod;用counterfactualbaseline解决信用度分配问题
峻菌君·2022-11-19 20:14

多智能体强化学习- COMA

COMA：CounterfactualMulti-AgentPolicyGradients论文地址：https://arxiv.org/pdf/1705.08926.pdf代码地址：https://github.com
大鱼治不了水·2022-11-19 20:02
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