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查询Tags标签： 梯度，共有 186条记录-
李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降
李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降 误差 误差来源 误差有三个来源： 样本噪音noise；模型预测值的方差variance；预测值相对真实值的偏差bias。 误差计算公式： 误差的期望值 = 噪音的方差 + 模型预测值的方差 + 预测值相对真实值的偏差的平方 E((y−f^(x))2)=σ2+Var[…
2021/9/18 6:11:40 人评论 次浏览 -
李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降
李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降 误差 误差来源 误差有三个来源： 样本噪音noise；模型预测值的方差variance；预测值相对真实值的偏差bias。 误差计算公式： 误差的期望值 = 噪音的方差 + 模型预测值的方差 + 预测值相对真实值的偏差的平方 E((y−f^(x))2)=σ2+Var[…
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Python神经网络学习(四)--机器学习--线性回归
前言 终于感觉我对这一章的理解比较深刻，并且也写出了像样的代码实现供大家参考，感觉自己可以写这篇文章，大家久等了。 线性回归 什么是线性回归？ 线性回归常用于连续值的预测任务，最经典的例子就是：假设工资水平仅仅和工作时长有关，那么我们要找到一条直线，虽然这…
2021/9/12 14:07:01 人评论 次浏览 -
Python神经网络学习(四)--机器学习--线性回归
前言 终于感觉我对这一章的理解比较深刻，并且也写出了像样的代码实现供大家参考，感觉自己可以写这篇文章，大家久等了。 线性回归 什么是线性回归？ 线性回归常用于连续值的预测任务，最经典的例子就是：假设工资水平仅仅和工作时长有关，那么我们要找到一条直线，虽然这…
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DDPG深度确定性策略梯度算法概述
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy方法。 可以看作是DQN的改进，在DQN的Q网络基础上引入Actor网络预测一个使Q值最大的动作值，从而能够应对连续动作空间，且使用了DQN中的目标网络和经验复现技巧…
2021/9/11 20:05:30 人评论 次浏览 -
DDPG深度确定性策略梯度算法概述
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy方法。 可以看作是DQN的改进，在DQN的Q网络基础上引入Actor网络预测一个使Q值最大的动作值，从而能够应对连续动作空间，且使用了DQN中的目标网络和经验复现技巧…
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激活函数篇（整理自网上的资源，侵删）
1.sigmoid函数图像：上图分别为其函数图像和导函数图像 . 优点：1. 函数平滑，易于求导缺点：1. 梯度值均小于1，容易梯度消失2.使用指数运算，计算耗时3.输出数据不是0均值的，收敛缓慢（模型的梯度值恒为正或者恒为负，导致会呈现Z字形的收缩方式） 收敛缓慢的图…
2021/9/5 23:37:48 人评论 次浏览 -
激活函数篇（整理自网上的资源，侵删）
1.sigmoid函数图像：上图分别为其函数图像和导函数图像 . 优点：1. 函数平滑，易于求导缺点：1. 梯度值均小于1，容易梯度消失2.使用指数运算，计算耗时3.输出数据不是0均值的，收敛缓慢（模型的梯度值恒为正或者恒为负，导致会呈现Z字形的收缩方式） 收敛缓慢的图…
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策略梯度中的baseline
策略梯度中的Baseline Policy Gradient with Baseline Policy Gradient 策略梯度是关于策略网络的参数求的，策略网络π(a∣s;θ)\pi (a|s;\theta)π(a∣s;θ)的参数是θ\thetaθ，我们使用策略网络来控制Agent做运动。状态价值函数Vπ(s)V_{\pi}(s)Vπ(s)是动作价值函数…
2021/9/4 23:10:09 人评论 次浏览 -
策略梯度中的baseline
策略梯度中的Baseline Policy Gradient with Baseline Policy Gradient 策略梯度是关于策略网络的参数求的，策略网络π(a∣s;θ)\pi (a|s;\theta)π(a∣s;θ)的参数是θ\thetaθ，我们使用策略网络来控制Agent做运动。状态价值函数Vπ(s)V_{\pi}(s)Vπ(s)是动作价值函数…
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作业1：梯度下降法
import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltx = np.array([[2104, 3], [1600, 3], [2400, 3], [1416, 2],[3000,4]]) t = np.array([400, 330, 365, 232, 540]) a = 0.1 b0 = np.random.random() b1 = np.random.random() b2 = np.random.random() b = np.array(…
2021/9/3 23:07:02 人评论 次浏览 -
作业1：梯度下降法
import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltx = np.array([[2104, 3], [1600, 3], [2400, 3], [1416, 2],[3000,4]]) t = np.array([400, 330, 365, 232, 540]) a = 0.1 b0 = np.random.random() b1 = np.random.random() b2 = np.random.random() b = np.array(…
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神经网络基础以及激活函数，以及梯度下降
1.神经网络分为三层：输入层，隐藏层以及输出层 2.a^[0]表示输入层，a^[1]表示隐藏层，a^[2]表示输出层，在隐藏层还要表示 则呈现a^[1]1,a^[1]2,a^[1]3 3.m个训练集向量化Z^[1] = W^[1]X+b A^[1] = 符号(Z^[1]) Z^[2] = W^[2]A^[1]+b^[2] a^[2] = 符号(Z^[2])#sigmoid()激…
2021/8/27 6:07:58 人评论 次浏览 -
神经网络基础以及激活函数，以及梯度下降
1.神经网络分为三层：输入层，隐藏层以及输出层 2.a^[0]表示输入层，a^[1]表示隐藏层，a^[2]表示输出层，在隐藏层还要表示 则呈现a^[1]1,a^[1]2,a^[1]3 3.m个训练集向量化Z^[1] = W^[1]X+b A^[1] = 符号(Z^[1]) Z^[2] = W^[2]A^[1]+b^[2] a^[2] = 符号(Z^[2])#sigmoid()激…
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【图灵VIP严选课程】JAVA互联网架构师专题/分布式/高并发/微服务
一、神经网络基础问题 （1）Backpropagation（反向传播）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输入相关，这称为对称失效。 …
2021/8/25 9:06:04 人评论 次浏览
