状态：目前处于机器学习入门阶段，大一学生 学习进度，初步入门正规方程，梯度下降（线性回归），梯度下降（逻辑回归），决策树（剪枝未实现），朴素贝叶斯，神经网络 解释：初步入门：数学原理推导，代码实现（按照数学思维打核心代码）；但是还未用数据集进行测试（sklearn数据集测试） 初步计划：按照寒假学习计划把算
线性模型实战——玩具样例（Toy Example） 对于已知真实模型的玩具样例(Toy Example)，我们直接从指定的
文章目录 四、神经网络的学习1.损失函数2.损失函数的意义3.数值微分4.梯度法5.学习算法的实现 四、神经网络的学习 这一章通过两层神经网络实现对mnist手写数据集的识别，本文是源于《深度学习入门》的学习笔记 若理解困难，参考上一章笔记：深度学习入门-从朴素感知机到神
文章目录 幕后:训练一个数字分类器像素：计算机视觉的基础边栏:韧性和深度学习 初尝试：像素相似NumPy 数组和PyTorch 张量 使用广播计算评价指标随机梯度下降（SGD）计算梯度通过学习率执行`step`一个端到端的SGD例子1 初始化参数2 计算预测值3 计算损失4 计算梯度5 执行（更新）权重6
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部
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487（推荐） https://blog.csdn.net/qq_19917367/article/details/119208803 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61955391（推荐） https://zhuanlan.zhihu.com/p/86591381 一、随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent, SGD） 1、参数更新 注：α为
文章目录 一、Canny边缘检测1.1高斯滤波器2.1梯度和方向3.1非极大值抑制4.1双阈值检测 一、Canny边缘检测 Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化 步骤 1.平滑图像：使用
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
原文链接： Batch Normalization原理与实战 - 知乎 (zhihu.com) 总结： 背景：权重矩阵W的梯度与其左边那一层的激活值有关（参考：理解方向传播（BP算法） - Hisi - 博客园 (cnblogs.com)），而且如果用ReLU激活函数会导致梯度爆炸会消失，或者是sigmoid函数以及tanh函数会导致梯度消失，所
一、 维度诅咒 属性 = 特征，特征越多所需要的数据就越多 维度越高（特征越多）对数据的需求就越大， 比如一维特征 只需要10个数据，那么二维特征想要达到相同的数据密度就需要 102 个数据，N维特征就需要10N 个数据。 由于数据集需要人工标注，所以我们需要降低维数，将高维数据映射成低维
https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10677071.html 神经网络的训练有时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，torch.tensor.detach()和torch.tensor.detach_()函数来切断一些分支的反
小Mi学习，向上积极！在上一篇机器学习中，小Mi已经带大家认识了单变量线性回归的数学模型，以及对应代价函数的图形解释，小Mi也提及过，我们真正需要的是一种有效的算法，能够自动地找出这些使代价函数J取最小值的参数，来，因此它来了它来了！今天小Mi在此基础上，继续带大家一起学习梯度下降算法。 3
对于某些线性回归问题，正规方程会给我们一个更好的方法，来求得参数 θ \theta θ的最优值 到目前为止，我们都在使用梯度下降算法，我们使用这种迭代算法，经过很多步，也就是梯度下降的多次迭代，来
©原创作者 | 三金 写在前面： “得人工智能者得天下”，这句话在互联网圈子流传盛广。人工智能工程师岗位薪酬普遍较高，让部分毕业生眼前一亮，毕业后直接加入到了相关岗位的竞争中，面试堪称神仙打架。 而华为作为全球领先的ICT（信息与通信）基础设施和智能终端提供商亦设有该岗位，今天就
Pytorch-Lightning训练技巧 梯度累计 在Trainer中设置accumulate_grad_batches=k，可以使得模型在进行k个batch_size后再进行反向传播。假设batch_size=N，这样的效果相当于batch_size=k*N。 # 默认没有梯度累计 trainer = Trainer(accumulate_grad_batches=k) 梯度裁剪
one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation这个错误在利用对抗网络时很容易出现，这往往是由于不熟悉PyTorch的计算图和梯度传播机制造成的。 叶子结点与非叶子结点 import torch a = torch.tensor([1., 2, 3]).require
@梯度 梯度 为什么梯度是函数方向变化中最快的，梯度是矢量 为什么梯度是函数方向变化中最快的，梯度是矢量 从导数==>偏导数==>方向导数==>梯度由浅入深的分析梯度 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、导数 二、偏导数 三、偏导数几何意义 四、方向导数与梯度
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）线性回归有显示
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。首先这类算法基本上都是处
计算机视觉 一.对于损失函数二.正则项与超参数三.优化算法参数优化梯度下降算法梯度计算：随机梯度下降算法小批量梯度下降算法四.数据集划分K折交叉验证五.数据预处理 一.对于损失函数 损失函数： 单样本的多累支撑向量机损失： 线性分类器： 1.多类支撑向量机损失L;的最大/
文章目录 HOG特征1. 图像预处理1.1 图像灰度化，gamma矫正 2. 计算梯度图 HOG特征 HOG特征( Histogram of Oriented Gradients 方向梯度直方图）是一种在图像上找到特征描述子，主要通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。来源于cvpr 2015 年论文。 算法流程
PyTorch学习（二） 前言一、autograd自动求梯度二、使用步骤1.示例一2.示例二 前言 torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎，可为神经网络训练提供支持。 神经网络就是寻求一个拟合函数，但是因为参数过多，所以不得不借助每一点的梯度来一点一点的接近最佳的loss值，PyTorch 拥
PyTorch之Checkpoint机制解析 本文已授权极市平台, 并首发于极市平台公众号. 未经允许不得二次转载. 原文链接：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/azvnyg PyTorch 提供了一种非常方便的节省显存的方式，就是 Checkpoint 机制。这篇文章的目的在于更透彻的了解其内在的机制。 Check
集成学习 该内容由个人整理和归纳，如有不同见解，还望指教～ 集成学习方法有哪些？bagging和boosting的区别？(京东) Boosting: AdaBoost, 提升树, GBDT, XGBoost, LightGBM Bagging: 随机森林 区别： 样本采样方式不同：Bagging 是按照一定标准进行有放回采样，每次的采样是独立的，而 Boosti
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（求损失）与误
