梯度专题
✨机器学习笔记（二）—— 线性回归、代价函数、梯度下降
1️⃣线性回归（linear regression） f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices： 如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子，当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^
AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法的基本原理
AI学习指南深度学习篇——带动量的随机梯度下降法的基本原理 引言 在深度学习中，优化算法被广泛应用于训练神经网络模型。随机梯度下降法（SGD）是最常用的优化算法之一，但单独使用SGD在收敛速度和稳定性方面存在一些问题。为了应对这些挑战，动量法应运而生。本文将详细介绍动量法的原理，包括动量的概念、指数加权移动平均、参数更新等内容，最后通过实际示例展示动量如何帮助SGD在参数更新过程中平稳地前进。
AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法简介
AI学习指南深度学习篇 - 带动量的随机梯度下降法简介 引言 在深度学习的广阔领域中，优化算法扮演着至关重要的角色。它们不仅决定了模型训练的效率，还直接影响到模型的最终表现之一。随着神经网络模型的不断深化和复杂化，传统的优化算法在许多领域逐渐暴露出其不足之处。带动量的随机梯度下降法（Momentum SGD）应运而生，并被广泛应用于各类深度学习模型中。 在本篇文章中，我们将深入探讨带动量的随
什么是GPT-3的自回归架构？为什么GPT-3无需梯度更新和微调
文章目录 知识回顾GPT-3的自回归架构何为自回归架构为什么架构会影响任务表现自回归架构的局限性与双向模型的对比小结 为何无需梯度更新和微调为什么不需要怎么做到不需要 🍃作者介绍：双非本科大四网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发，目前开始人工智能领域相关知识的学习 🦅个人主页：@逐梦苍穹 📕所属专栏：人工智能 🌻gitee地址：x
分布式训练同步梯度出现形状不一致的解决方案
1、问题描述 为了加快大模型的训练速度，采用了分布式训练策略，基于MultiWorkerServerStrategy模式，集群之间采用Ring—Reduce的通信机制，不同节点在同步梯度会借助collective_ops.all_gather方法将梯度进行汇聚收集，汇聚过程出现了： allreduce_1/CollectiveGather_1 Inconsitent out
【机器学习】梯度提升和随机森林的概念、两者在python中的实例以及梯度提升和随机森林的区别
引言 梯度提升（Gradient Boosting）是一种强大的机器学习技术，它通过迭代地训练决策树来最小化损失函数，以提高模型的预测性能 随机森林（Random Forest）是一种基于树的集成学习算法，它通过组合多个决策树来提高预测的准确性和稳定性 文章目录 引言一、梯度提升1.1 基本原理1.1.1 初始化模型1.1.2 迭代优化1.1.3 梯度计算1.1.4模型更新 1.2
jmeter 梯度测试 如何查看TPS、RT指标
TPS= 服务器处理请求总数/花费的总时间 149371 （请求量）÷ 113（1分53秒）=1321/秒 跟汇总报告的吞吐量差不多，可以认为吞吐量=TPS 平均值，中位数，最大值，最小值的单位都是毫秒ms 下载插件梯度插件 https://jmeter-plugins.org/install/Install/ 插件管理器的jar包下载好以后，我们需要把jar包放在lib\ext目录下边
mllib之随机森林与梯度提升树
随机森林和GBTs都是集成学习算法，它们通过集成多棵决策树来实现强分类器。 集成学习方法就是基于其他的机器学习算法，并把它们有效的组合起来的一种机器学习算法。组合产生的算法相比其中任何一种算法模型更强大、准确。 随机森林和梯度提升树(GBTs)。两者之间主要差别在于每棵树训练的顺序。 随机森林通过对数据随机采样来单独训练每一棵树。这种随机性也使得模型相对于单决策树更健壮，且不易在
基于Python的机器学习系列（26）：PyTorch中的梯度计算
在本篇中，我们将探讨PyTorch的autograd功能，它为张量操作提供自动微分。我们将学习如何使用torch.autograd工具计算梯度并进行反向传播。 自动微分（Autograd） PyTorch的autograd包自动计算张量的梯度。当一个张量的.requires_grad属性被设置为True时，PyTorch会追踪该张量的所有操作。在计算完成后，您可
AI学习指南深度学习篇-随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）简介
AI学习指南深度学习篇-随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）简介 在深度学习领域，优化算法是至关重要的一部分。其中，随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）是最为常用且有效的优化算法之一。本篇将介绍SGD的背景和在深度学习中的重要性，解释SGD相对于传统梯度下降法的优势和适用场景，并提供详细的示例说明。 1.
分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类预测Matlab程序DBO-Xgboost 多特征输入单输出 含基础模型
分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类预测Matlab程序DBO-Xgboost 多特征输入单输出 含基础模型 文章目录 一、基本原理1. 数据准备2. XGBoost模型建立3. DBO优化XGBoost参数4. 模型训练5. 模型评估6. 结果分析与应用原理总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类
分类预测|基于雪消融优化极端梯度提升的数据分类预测Matlab程序SAO-XGBoost 多特征输入多类别输出
分类预测|基于雪消融优化极端梯度提升的数据分类预测Matlab程序SAO-XGBoost 多特征输入多类别输出 文章目录 一、基本原理SAO（雪消融智能优化算法）回归预测中的应用XGBoost 回归预测基本原理SAO-XGBoost 流程 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于雪消融优化极端梯度提升的数据分类预测Matlab程序SAO-XGBoost
策略梯度与A2C算法
文章目录 从Q learning到策略梯度AC算法A2C算法 从Q learning到策略梯度 在解决MDP问题的算法中，Value Base类算法的思路将关注点放在价值函数上，传统的Q Learning等算法是一个很好的例子。Q Learning通过与环境的交互，不断学习逼近(状态, 行为)价值函数 Q ( s t , a t ) Q(s_t, a_t) Q(st,at)
随即近似与随机梯度下降
一、均值计算 方法1：是直接将采样数据相加再除以个数，但这样的方法运行效率较低，要将所有数据收集到一起后再求平均。 方法2：迭代法 二、随机近似法: Robbins-Monro算法（RM算法） g(w)是有界且递增的 ak的和等于无穷，并且ak平方和小于无穷。我们会发现在许多强化学习算法中，通常会选择 ak作为一个足够小的常数，因为 1/k 会越来越小导致算法效率较低
GNN-2008：Original GNN【消息传递（前向传播）：聚合函数+更新函数+输出函数】【核心：不动点理论】【梯度优化：用Almeida-Pineda算法，而不是用BPTT(反向传播)算法】
GNN-2008：Original GNN【消息传递（前向传播）：聚合函数+更新函数+输出函数】【核心：不动点理论】【梯度优化：用Almeida-Pineda算法，而不是用BPTT(反向传播)算法】 《原始论文：A new model for learning in graph domains-2005》 《原始论文：The Graph Neural Network Model-2008》 一
2.4梯度下降与量化策略优化
1. 梯度下降法的基本原理 欢迎来到“梯度下降”的世界！听上去有点像在爬山对吧？其实，这个算法的灵感确实来自爬山。想象你在一个山谷中迷路了，周围雾蒙蒙的，看不清楚路，只能摸着石头一步一步往下走。每走一步，你都选一个让你往更低的地方移动的方向，直到你走到了山谷的最低点——这就是梯度下降法的核心思想！ 梯度的概念：多变量函数的变化方向 说到梯度，首先得明白它是个什么鬼。简单来说，梯度是一个向量，
基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）
简介 梯度提升（Gradient Boosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。 梯度提升分类的工作原理 梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使
Spark Mllib之集成算法：梯度提升树和随机森林
微信公众号:数据挖掘与分析学习 集成算法是将其他基础模型进行组合的一中算法。spark.mllib支持两种主要的集成算法：GradientBoostedTrees和RandomForest。 两者都使用决策树作为基础模型。 1.梯度提升树和随机森林 Gradient-Boosted Trees（GBTs）和Random Forest都是用于学习树集成的算法，但训练过程是不同的。 有几个
安装jmeter的梯度压测线程组(Custom Thread Groups)的插件
1、打开：Install :: JMeter-Plugins.org 2、进入主页后点击下面图片的链接进行安装 3、将安装包放入apache-jmeter-5.4.1 > lib > ext 里面 4、打开Jmeter 点击下面的【Plugins Manager】 5、进入 【Plugins Manager】后选择【Avaliable Plug
yolo训练策略--使用 Python 和 OpenCV 进行图像亮度增强与批量文件复制之（图像增强是按梯度变化优化）
接上个博客： https://blog.csdn.net/weixin_43269994/article/details/141753412 优化如下函数： def augment_and_copy_files(base_folder, image_filename, num_augmentations=2, vgain_range=(1, 1.5), process_labels=Tru
梯度消失和梯度爆炸真实原因及其解决方案
当我们需要解决一个非常复杂的问题，例如在高分辨率图像中检测数百种类型的对象，我们可能需要训练一个非常深的DNN，可能需要几十层或者上百层，每层包含数百个神经元，通过成千上万个连接进行连接，我们会遇到以下问题： 首先，梯度消失或梯度爆炸 其次，训练缓慢 第三，训练参数大于训练集的风险 梯度消失的原因： 生物神经元似乎是用 Sigmoid（S 型）激活函数活动的，因此研究人员在很长一段时间内
梯度下降法求解线性回归
文章目录 线性回归损失函数平均绝对误差（MAE）均方误差（MSE） 最小二乘法最小二乘法代数推导最小二乘法矩阵推导 线性回归 Python 实现线性回归 scikit-learn 实现 梯度下降法梯度下降法的原理 梯度下降法求解线性回归 线性回归 线性回归，就是已知一系列x和y对应的点，通过求出 y = w x + b y=wx+b y=wx+b（线性，所以是一条直线）去拟合数据
一元线性回归梯度下降代码
#代价函数def compute_cost(x, y, w, b):m = x.shape[0] cost = 0for i in range(m):f_wb = w * x[i] + bcost = cost + (f_wb - y[i])**2total_cost = 1 / (2 * m) * costreturn total_cost#计算梯度函数def compute_gradien
第四章 梯度下降反向传播
第一章 深度学习和神经网络 第二章 Pytorch安装 第三章 PyTorch的使用 第四章 梯度下降 什么是梯度下降？偏导的计算反向传播算法计算图和反向传播神经网络中的反向传播神经网络的示意图神经网络的计算图 什么是梯度下降？ 梯度是一个向量，学习的前进方向（变化最快的方向），简单理解就是一个导数，只不过这个导数对于二维的、一元的情况来讲它就是导数，对于多
5、梯度下降法，牛顿法，高斯-牛顿迭代法
1、梯度下降 2、牛顿法 3、高斯-牛顿迭代法 4、代码部分 1.梯度下降法代码 批量梯度下降法c++代码： /*需要参数为theta：theta0，theta1目标函数:y=theta0*x0+theta1*x1;*/#include <iostream>using namespace std;int main()