内容涵盖神经网络定义、损失函数、前向传播、反向传播、梯度下降算法，对于想要了解深度学习运作原理的各位来说，内容精彩不可错过。
2018-05-30 08:54:56
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《Fundamentals of Computer Graphics》翻译（二）：曲线，梯度
2019-07-10 10:00:40
法、梯度下降法、最速下降法）进行了介绍和比较，并结合算法的数学原理和实际案例给出了优化算法选择的一些建议。阅读本文的基础准备线性代数多变量微积分对凸函数的基本知识我们都知道，机器学习中最重要的内容之一
2019-05-07 08:30:00
深度学习入门（四）梯度更新算法的选择(附执行代码)
2020-06-09 11:02:14
速率或步长）也会导致到达目的地的方式有差异。是否会陷入或避开一个坑洼（局部最小值），都会受到这两个因素的影响。3、学习率衰减调整随机梯度下降优化算法的学习速率可以提升性能并减少训练时间。这被称作学习率
2019-03-07 20:17:28
*2401、采集原始图像配置ESP32输出灰度图，像素太高无法存储及处理。320*240= 75K。2、图像梯度计算参考代码：C语言绘制图像梯度图 原理介绍：图像的梯度 h...
2022-01-11 06:36:09
GE 1.5T梯度冷机故障检修
2009-11-30 10:22:19
高中数学学过，函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本节将介绍
2020-07-28 14:39:34
法，随机梯度下降，小批量梯度下降法。它们的学习率是固定的。
1.1 基础梯度下降算法
顾名思义，梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（使得损失函数最小，也即准确率最高）。
假设
2023-08-18 06:32:13
labview中 如何进行图像的梯度化请大神指点迷津{:4_107:}
2013-12-17 18:51:34
从梯度下降法、牛顿法到拟牛顿法，浅谈它们的联系与区别
2020-05-21 11:06:52
假设函数：代价函数：利用极大似然估计代价函数 实现了凸函数特征 梯度下降算法：设定初始值收敛至局部最小值
2018-10-18 12:25:14
单变量线性回归算法，利用Batch梯度梯度下降算法迭代计算得到误差最小的代价函数theta0,theta1。调节学习率a可以观察拟合得到的函数和代价函数误差收敛情况。
2018-10-02 21:48:58
式子吧，不然看一些相关的论文可就看不懂了，这个系列主要将会着重于去机器学习的数学描述这个部分，将会覆盖但不一定局限于回归、聚类、分类等算法。回归与梯度下降：回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线
2018-10-15 10:19:03
上一回为大家介绍了人工智能的基本概念和算法，讲到了梯度下降法、神经网络、机器学习的基本概念，还没看过的小伙伴可以点击这里。人工智能有一个重要领域就是图像识别。比如：有许多软件可以通过拍照的方法识别
2021-08-31 08:35:35
【吴恩达机器学习】学习笔记13（Normal Equation& 与梯度下降比较）
2020-04-26 11:05:59
实现梯度下降
2019-07-15 10:09:11
，我们想要介绍另一种分类算法的方法，即通过机器学习所负责的任务来分类。 机器学习的任务1.回归回归是一种用于建模和预测连续数值变量的监督学习任务。例如预测房地产价格，股价变动或学生考试分数。 回归任务
2019-09-22 08:30:00
深度策略梯度-DDPG,PPO等第一天9:00-12:0014:00-17:00一、强化学习概述1.强化学习介绍 2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典型应用5.强化学习
2022-04-21 14:57:39
五步解析机器学习难点—梯度下降【转】
2019-09-27 11:12:18
加TFA的乙睛的梯度基线
2008-08-12 09:37:55
22 结合混沌运动的遍历性和遗传算法的群体搜索性,提出一种基于混沌变尺度梯度下降的混合遗传算法,应用于电厂负荷优化调度。算法采用梯度下降法对遗传变异获得的优良个体进行局
2009-02-05 12:13:1613 根据常规图像重建的共轭梯度迭代算法，提出一种预条件共轭梯度法。用一种新的预条件子M来改善系数矩阵的条件数，结合一般的共轭梯度法，导出预条件共轭梯度法。实验结果表
2009-04-10 09:08:4116 采用计算机随机模拟加上传统的梯度下降法，求解了报童每天卖报的期望收益最大的订报量，并给出了迭代变化图，结果表明此算法对于报童问题是相当有效的。对于企业订货等问
2009-09-16 10:49:187 针对磁共振成像梯度放大器的性能要求，本文提出了一种使用状态反馈和比例积分相结合的控制算法。文章首先介绍了放大器的主电路结构和部分参数，并对输出滤波器的参数做了
2010-02-18 12:43:0520 摘要：设计并制作了一种基于温度梯度驱动的液滴传输芯片，以实现对微液滴传输的精确控制．介绍了驱动原理和工艺流程，分析了仿真和实验结果．该芯片利用温度梯度下液滴表
2010-09-18 22:15:4836 如何生成优化的梯度是传感器网络定向扩散中的一个关键问题, 本文在分析一种基本梯度生成算法的问题基础之上,利用兴趣包的转发次数对其进行改进, 设计了一种分布式的最短
2010-09-28 15:49:3121 该文引人随机梯度估值，在梯度向量中加入噪声成分，结合梯度估值引起的权偏差相关系数，分析其对盲均衡算法的影响．理论研究和仿真结果表明，随机梯度估值引起权值偏差，影响
2012-03-07 14:41:0420 针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点，提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上，然后对各
2012-12-17 11:21:5624 基于多新息随机梯度算法的网侧变流器参数辨识方法研究_张敏
2017-01-02 15:24:0020 随机并行梯度下降图像匹配方法性能研究及优化_李松洋
2017-03-14 08:00:000 针对微型无人机航向姿态参考系统低成本、小型化的工程实现需求，基于三轴陀螺仪、加速度计和磁力计，提出了一种在线实时姿态估计算法。该算法采用四元数描述系统模型，采用改进的梯度下降法预处理加速度计和磁力计
2017-11-16 10:29:2415 针对标准粒子群优化（PSO）算法在求解复杂优化问题中出现的早熟收敛问题，提出一种结合梯度下降法的二次搜索粒子群算法。首先，当全局极值超过预设的最大不变迭代次数时，判断全局极值点处于极值陷阱中；然后
2017-11-27 17:28:125 的Barzilai-Borwein （B-B）梯度投影（Barzilai-Borwein Gradient Projection for Sparse Reconstruction，GPSR-BB）算法的基础上，采用预测校正
2017-11-27 18:09:330 为了提高标准扩展卡尔曼姿态估计算法的精确度和快速性，将运动加速度抑制的动态步长梯度下降算法融入扩展卡尔曼中，提出一种改进扩展卡尔曼的四旋翼姿态估计算法。该算法在卡尔曼测量更新中采用梯度下降法进行
2017-12-04 11:31:262 编辑：祝鑫泉 一 概述 梯度下降算法（ Gradient Descent Optimization ）是神经网络模型训练最常用的优化算法。对于深度学习模型，基本都是采用梯度下降算法来进行优化训练
2017-12-04 18:17:541477 中，结合残余信息素，综合决定蚂蚁的下一跳选择策略。蚁群不仅以一定概率按照信息素浓度搜索下一跳，还将以一定概率按照梯度下降法搜索下一跳，从而降低传统蚁群算法容易陷入局部最优的可能性。利用Waxman网络模型随机生成不同路由节点数量
2017-12-05 15:28:230 深度学习课程中学习相关知识。目前这门课程还没有对公众开放，但是现在网络上有去年的版本。 学习率如何影响训练？ 深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。学习率决定了在一
2017-12-07 11:05:422289 为提高光伏出力的预测精度，提出了一种改进深度学习算法的光伏出力预测方法。首先，针对传统的深度学习算法采用批量梯度下降（batch gradient descent，BGD）法训练模型参数速度慢
2017-12-17 10:42:458 式自然梯度行动者一评论家算法（TOINAC）.TOINAC算法采用优于传统梯度的自然梯度，在真实在线时间差分（TOTD）算法的基础上。提出了一种新型的向前观点，改进了自然梯度行动者一评论家算法．在评论家部分，利用TOTD算法高效性的特点
2017-12-19 16:14:371 针对散焦模糊图像的复原问题，提出一种基于灰度平均梯度与粒子群优化（PSO）算法相结合的散焦图像模糊参数估计方法。首先，利用PSO算法随机生成一群不同模糊半径的点扩散函数，分别用维纳滤波算法处理模糊
2017-12-21 09:27:421 针对传统的局部特征描述子在图像匹配效果和效率上很难兼顾的问题，提出了一种基于梯度角度的直方图（ HGA）的图像匹配算法。该算法先通过加速片段测试特征（FAST）获取的图像关键点，然后采用块梯度计算
2018-01-12 11:42:140 刚接触梯度下降这个概念的时候，是在学习机器学习算法的时候，很多训练算法用的就是梯度下降，然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动，函数值下降最快，但是究其原因的时候，很多人都表达不清楚。所以我整理出自己的理解，从方向导数这个角度把这个结论证明出来，让我们知其然也知其所以然。
2018-02-05 13:42:139340 
为缓解快速增长的网络数据带来较大的能耗，响应节能减排的发展需求，提高能源的使用效率，提出一种能效优化的路由算法。利用以无标度网络为底网构建的复杂梯度网络进行建模，定义节点势，该节点势由邻居节点
2018-03-29 15:56:130 梯度下降法是一个用于寻找最小化成本函数的参数值的最优化算法。当我们无法通过分析计算（比如线性代数运算）求得函数的最优解时，我们可以利用梯度下降法来求解该问题。
2018-04-26 16:44:003221 最近在做一个文本检测的项目，在训练的过程中遇到了很严重的梯度爆炸情况，今天就来谈谈梯度爆炸怎么解决。
2018-04-30 19:15:0013925 
基于梯度下降训练神经网络时，我们将冒网络落入局部极小值的风险，网络在误差平面上停止的位置并非整个平面的最低点。这是因为误差平面不是内凸的，平面可能包含众多不同于全局最小值的局部极小值。
2018-04-27 17:01:3619033 
现在我们来讨论梯度下降算法的三个变种，它们之间的主要区别在于每个学习步骤中计算梯度时使用的数据量，是对每个参数更新（学习步骤）时的梯度准确性与时间复杂度的折衷考虑。
2018-05-03 15:55:3420236 这提出了一个问题，生成合成梯度的网络如何学习？当我们进行完整的前向传播和反向传播时，我们实际得到了“正确”的梯度。我们可以将其与“合成”梯度进行比较，就像我们通常比较神经网络输出和数据集一样。因此
2018-05-14 17:32:162608 
在数据量不大的情况下，上面的数学效果不错（我们这里不讨论局部极小值、鞍点、学习率选择、动量等问题，请参考《深度学习》一书的数值计算那一章）。批量梯度下降有一个问题——梯度演算需要累加训练集中所有对象
2018-07-17 09:11:435797 梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。
2018-08-04 11:40:1050637 的数学模型尽管形式不一，各有头面，但到最后几乎到可以归约为最优化问题。所以，有志于奋战在机器学习和深度学习领域的各位，学好最优化，责无旁贷啊。 要说机器学习和深度学习的优化算法，梯度下降必然
2018-08-20 12:47:115990 来看，所有的数学模型尽管形式不一，各有头面，但到最后几乎到可以归约为最优化问题。所以，有志于奋战在机器学习和深度学习领域的各位，学好最优化，责无旁贷啊。 要说机器学习和深度学习的优化算法，梯度
2018-08-24 18:31:543876 梯度下降算法的公式非常简单，”沿着梯度的反方向（坡度最陡）“是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向呢？也许很多朋友还不太清楚。没关系，接下来我将以
2018-09-19 00:17:01668 初始化权重时，我们在损失曲面的A点。我们首先要做的，是检查一下，在x-y平面上的所有可能方向中，沿着哪个方向移动能带来最陡峭的损失值下降。这就是我们需要移动的方向。这一方向恰好是梯度的反方向。梯度，导数的高维表兄弟，为我们提供了最陡峭的上升方向。
2018-09-28 09:06:474992 并成候选集；然后，在候选集所对应的矩阵列张成的空间中选择新的支撑集，以此减少支撑集被反复选择的次数，确保正确的支撑集被快速找到；最后，根据前后迭代支撑集是否相等的准则来决定使用梯度下降法或共轭梯度法作为寻优方法，加速算法
2018-12-20 14:08:490 神经网络的优化本质上是一个非凸问题，而简单的基于梯度的算法在实践中似乎总是能够解决这类问题。
2018-12-24 09:41:213477 本文档的主要内容详细介绍的是python机器学习工具sklearn使用手册的中文版免费下载包括了：1.绪言，2.有监督学习，3.广义线性模型，4.线性与二次判别分析，5.核岭回归支持向量机，6.随机梯度下降
2019-03-26 08:00:000 这里的欧几里得距离公式也可以换成其他距离公式（下文延伸分享其他距离公式）。这同样也解释了，我们为什么有时候在损失函数里面加上一个L2损失函数会更好，这样可以防止梯度更新步幅过大，进而引发损失值发生剧烈的抖动。
2019-04-10 13:50:092491 
从上面公式可以注意到，它得到的是一个全局最优解，但是每迭代一步，都要用到训练集所有的数据，如果样本数目 m 很大，那么可想而知这种方法的迭代速度！所以，这就引入了另外一种方法，随机梯度下降。
2019-04-19 17:03:263827 
算法选择，最终的目标是求损失函数的最小值，利用机器学习中最常用的梯度下降GD或者随机梯度下降SGD来求解。
2020-03-30 09:36:51845 
最优化问题是机器学习算法中非常重要的一部分，几乎每一个机器学习算法的核心都是在处理最优化问题。
2020-03-30 09:44:261036 深度学习的自适应梯度阈值判别方法。对海温梯度图进行标注，通过 Mask r-CNN训练得到海洋锋像素级识别模型，统计每一类锋特有的梯度值分布作为该类锋的基准梯度阈值，并基于该阈值对像素级的锋面识别结果做精细化调整，对锋面识
2021-03-19 16:18:4017 基于数据并行化的异步随机梯度下降（ASGD）算法由于需要在分布式计算节点之间频繁交换梯度数据，从而影响算法执行效率。提出基于分布式编码的同步随机梯度下降（SSGD）算法，利用计算任务的冗余分发策略
2021-04-27 13:56:062 对梯度数据进行压缩，是一种减少多机间通信开销的有效方法，如 MXNET系统中的2Bit方法等。但这类方法存在个突出的问题，即过高的压缩比会导致精度及收敛速度下降，尤其是对规模较大的深度神经网络模型
2021-05-18 16:43:589 脉冲神经元有监督学习算法通过梯度下降法调整神经元的突触权值，但目标学习序列长度的增加会降低其精度并延长学习周期。为此，提出一种带延迟调整的梯度下降学习算法。将每个突触的延迟作为学习参数，在学习过程中
2021-06-11 16:37:4112 原始结构的RNN还不够处理较为复杂的序列建模问题，它存在较为严重的梯度消失问题，最直观的现象就是随着网络层数增加，网络会逐渐变得无法训练。长短期记忆网络（Long Short Time Memory
2021-08-23 09:12:583993 
梯度简单来说就是求导，OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器： Sobel，Scharr 和 Laplacian。Sobel， Scharr 其实就是求一阶或二阶导数
2021-08-25 11:42:072367 是一个很重要的自然的梯度折射率例子。眼睛的晶状体的折射率中央层大约1.406，周边密度低，逐渐下降到1.386。这有什么好处呢？我们的眼睛看近距离和远距离都能较好的看清楚物体，较好的分辨率和较低的像差（这也是梯度透镜重要应用之一）。
2022-08-12 14:34:032815 导读一图胜千言，什么？还是动画，那就更棒啦！本文用了大量的资源来解释各种梯度下降法（gradient descents），想给大家直观地介绍一下这些方法是如何工作的。
2022-08-17 11:50:18785 这六种算法分别是：线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树与k均值聚类算法。
2022-11-04 10:18:06659 机器学习的“训练”部分就是找到f( )，即成本函数按照梯度下降的方法找到最优的f( )。大家理解了找f()，才能进入各种算法讨论。
2023-02-01 10:46:46664 摘要：反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。
2023-03-14 11:07:10589 梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。
2023-05-18 09:20:34768 
背景：我实现该算法是在边缘计算单个工作流任务环境中，下面可以看到此背景下的java代码实现。
此处假设我们的工作流任务中只有3个任务节点（构成一个有向无环图），下面基于此假设分析算法。
2023-05-18 17:16:570 前向梯度学习通常用于计算含有噪声的方向梯度，是一种符合生物学机制、可替代反向传播的深度神经网络学习方法。然而，当要学习的参数量很大时，标准的前向梯度算法会出现较大的方差。
2023-05-30 10:34:07191 
电子发烧友网站提供《PyTorch教程12.4之随机梯度下降.pdf》资料免费下载
2023-06-05 14:58:400 电子发烧友网站提供《PyTorch教程12.5之小批量随机梯度下降.pdf》资料免费下载
2023-06-05 15:00:100 12.4。随机梯度下降¶ Colab [火炬]在 Colab 中打开笔记本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:31230 
12.5。小批量随机梯度下降¶ Colab [火炬]在 Colab 中打开笔记本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:31485 
梯度磁场是位于磁体腔内的几组线圈通过电流而产生，附加在主磁场上，可以增加或减弱主磁场强度，使沿梯度方向的自旋质子具有不同的磁场强度，因而有不同类型的共振频率。 主磁场的产生依赖磁体，可以有永磁
2023-08-14 10:30:10672 机器学习算法入门 机器学习算法介绍 机器学习算法对比 机器学习算法入门、介绍和对比 随着机器学习的普及，越来越多的人想要了解和学习机器学习算法。在这篇文章中，我们将会简单介绍机器学习算法的基本概念
2023-08-17 16:27:15569
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