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查询Tags标签： 梯度，共有 186条记录-
机器学习：面对海量数据如何进行机器学习
文章目录 随机梯度下降小批量梯度下降在线学习映射约减随机梯度下降 在前面的梯度下降算法中，我们使用的都是“批量梯度下降”，其公式为 θj:=θj−α1m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))xj(i)\theta_j:=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{…
2022/2/12 23:46:21 人评论 次浏览 -
第三讲 Numpy理解各种梯度下降等优化算法
Numpy理解各种梯度下降等优化算法 一 本节课程介绍 1.1 知识点 1、优化算法的基本介绍； 2、梯度下降算法的实现； 3、随机梯度下降的实现； 4、其他优化算法的对比； 二 课程内容 2.1 优化算法基本介绍 优化算法常用在最优化模型上，使得模型的损失值为最小。经典的优化算…
2022/2/9 14:12:45 人评论 次浏览 -
《Deep Learning for Computer Vision withPython》阅读笔记-StarterBundle(第8 - 9章)
从本章开始将仅记录书中的重点内容翻译并记录，供日后复习使用8. 参数化学习本章的大部分灵感来自Andrej Karpathy在斯坦福cs231n课堂中出色的线性分类注释[74]。非常感谢卡帕西和其他的cs231n助教把这些可访问的笔记放在一起。8.1线性分类简介 8.1.1参数化学习的四个组成…
2022/2/3 14:43:11 人评论 次浏览 -
python使用梯度下降拟合直线
python使用梯度下降拟合直线 #目标直线y=w_t*x+b_t import random #定义学习率 a=0.01 epoch = 3000 #初始化 w=random.random() b=random.random() w_t=random.random() b_t=random.random() print(w_t,w,b_t,b) for i in range(epoch):#生成样本数据x=random.random()y=…
2022/1/30 12:04:17 人评论 次浏览 -
PyTorch线性回归
回归：一个或多个自变量与因变量之间的关系之间建模的方法，经常用来表示输入和输出之间的关系 分类：预测数据属于一组类别的哪一个 一个简单的线性模型 线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值与真实值的差异（乘1/2为了求导方便，并没有太大影行…
2022/1/20 23:13:40 人评论 次浏览 -
PyTorch线性回归
回归：一个或多个自变量与因变量之间的关系之间建模的方法，经常用来表示输入和输出之间的关系 分类：预测数据属于一组类别的哪一个 一个简单的线性模型 线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值与真实值的差异（乘1/2为了求导方便，并没有太大影行…
2022/1/20 23:13:40 人评论 次浏览 -
详解策略梯度算法
详解策略梯度算法 引言 根据智能体学习的不同，可将其分为Value-based方法、Policy-based方法以及Actor-Critic方法。之前我们介绍的Q-learning、Saras和DQN都是基于价值去学习，虽然这种强化学习方法在很多领域都获得较多的应用，但是它的局限性也是比较明显。首先这类算…
2022/1/20 17:12:55 人评论 次浏览 -
详解策略梯度算法
详解策略梯度算法 引言 根据智能体学习的不同，可将其分为Value-based方法、Policy-based方法以及Actor-Critic方法。之前我们介绍的Q-learning、Saras和DQN都是基于价值去学习，虽然这种强化学习方法在很多领域都获得较多的应用，但是它的局限性也是比较明显。首先这类算…
2022/1/20 17:12:55 人评论 次浏览 -
BP算法总结
BP算法（Back Propagation），即反向传播算法，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。BP算法会计算网络中所有权重的损失函数的梯度，这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。它的学习过程由信号的正向传播…
2022/1/15 9:03:54 人评论 次浏览 -
BP算法总结
BP算法（Back Propagation），即反向传播算法，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。BP算法会计算网络中所有权重的损失函数的梯度，这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。它的学习过程由信号的正向传播…
2022/1/15 9:03:54 人评论 次浏览 -
PyTorch中在反向传播前要手动将梯度清零
目的：手动清零可以让使用者自由选择梯度清零的时机,具有更高的灵活性。例如选择训练每N个batch后再进行梯度更新和清零,这相当于将原来的batch_size扩大为Nbatch_size.因为原先是每个batch_size训练完后直接更新，而现在变为N个batch_size训练完才更新，相当于将N个batch…
2022/1/13 23:09:16 人评论 次浏览 -
PyTorch中在反向传播前要手动将梯度清零
目的：手动清零可以让使用者自由选择梯度清零的时机,具有更高的灵活性。例如选择训练每N个batch后再进行梯度更新和清零,这相当于将原来的batch_size扩大为Nbatch_size.因为原先是每个batch_size训练完后直接更新，而现在变为N个batch_size训练完才更新，相当于将N个batch…
2022/1/13 23:09:16 人评论 次浏览 -
优化算法入门（待更新和排版）
文章目录 牛顿法最小二乘法拉格朗日乘数法梯度下降法牛顿法牛顿法又称Newton-Rapson method，主要有两个重要的应用：求解方程的根、优化 牛顿法求解方程的根：使用泰勒展开将方程代表的函数在某个解的猜想出进行多项式展开，取一阶或者二阶项，同时舍去高阶项后，求解函…
2022/1/10 22:03:44 人评论 次浏览 -
优化算法入门（待更新和排版）
文章目录 牛顿法最小二乘法拉格朗日乘数法梯度下降法牛顿法牛顿法又称Newton-Rapson method，主要有两个重要的应用：求解方程的根、优化 牛顿法求解方程的根：使用泰勒展开将方程代表的函数在某个解的猜想出进行多项式展开，取一阶或者二阶项，同时舍去高阶项后，求解函…
2022/1/10 22:03:44 人评论 次浏览 -
AI系统——梯度累积算法
明天博士论文要答辩了，只有一张12G二手卡，今晚通宵要搞定10个模型实验 挖槽，突然想出一个T9开天霹雳模型，加载不进去我那张12G的二手卡，感觉要错过今年上台Best Paper领奖 上面出现的问题主要是机器不够、内存不够用。在深度学习训练的时候，数据的batch size大小受到…
2022/1/8 22:08:02 人评论 次浏览
