梯度 例子

目的：要知道末端点的位置。 直观的向量法 最直接的办法，以向量相加的形式求。 *3个向量都是参考0系构建。 坐标转换法 p1 是以1系下的局部坐标。 R是旋转矩阵，各列是以0系为参考的正交基。 v1是平移向量，也是以0系为参考的。 合并起来变成了T。 T = R3*3t3*3 ，将旋转和平移分开两个 ......

1.多线程安全问题，出现重复卖票的现象 package net.bbd.spider.lock; public class Ticket implements Runnable { static Integer tickets = 10; @Override public void run() { ......

师兄说的很简单也很对，没错嘛，有什么问题去官方网址上看，都会有解释，实在不行也可以问度娘。 一旁的学姐听不下去了，插了一句道：“小王你别听他的，学姐告诉你一个好方法，当初学这个我只花了3天就会了！” 师兄不乐意了：“吹吧！我当初学了一个多月才搞懂，你三天就会了？我不信。”师姐白了他一眼：“小王，你听 ......

title: "C++模板例子" date: 2023-11-02T01:05:25+08:00 tags: ["C++"] categories: [] draft: false #include <vector> #include <type_traits> using namespace st ......

理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......

1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......

开端 若在网络的 forward 过程中使用 clamp 函数对数据进行截断，可能会阻断梯度传播。即，梯度变成零。 不妨先做一个实验。定义一个全连接网络 fc，通过输入 input_t 获得结果 pred，其值为 \(0.02\)： from torch.nn import functional a ......

Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......

本例是俩个768×768的矩阵相乘的例子，代码来自《OpenCL异构并行计算》这本书，有修改。下文代码在VS2017和OpenCV430和OpenCL3的环境下开发和测试的，CPU型号是Intel Core i5-7400，用的是核芯显卡。代码里的kernel1是普通OpenCL代码计算乘法，ker ......

梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......

网站 1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/197476119 #综合 2：https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/94653402 #信息增益率 3：https://zhuanlan.zhihu.com/p/4932 ......

梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......

这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 ......

在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......

相关： 一个简单的例子测试numpy和Jax的性能对比 numpy代码： import numpy as np import time x = np.random.random([10000, 10000]).astype(np.float32) try: st = time.time() y = ......

参考： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1725356123619612187&wfr=spider&for=pc 个人认为如果把Jax作为一款深度学习框架来学习，那么就没有多大的必要性，因为pytorch就够了。可以说，Jax可以做到的，pytorch也可以做到， ......

这是一个C语言多线程读写锁的例子。 创建了10个线程，线程对一个全局变量做自减操作。减到0之后线程退出。 每个自减线程里面添加了 写锁，避免了数据竞争的情况。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include < ......

梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......

#include <iostream> #include <string> using namespace std; #include <stdint.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef uint32_t u32; typedef ui ......

策略梯度呢，顾名思义，策略就是一个状态或者是action的分布，梯度就是我们的老朋友，梯度上升或者梯度下降。 就是说，J函数的自变量是西塔，然后对J求梯度，进而去更新西塔，比如说，J西塔，是一个该策略下预测状态值，也可以说是策略值，那么我们当然希望这个策略值越大越好，于是就要使用梯度上升，来不断更新 ......

nftables语法及例子 来源 https://www.cnblogs.com/mind-water/articles/10789606.html 参考 https://wiki.nftables.org/wiki-nftables/index.php/Quick_reference-nftabl ......

random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。 如果a > b，则生成的随机数n: ......

[20231226]vim Align插件使用例子.txt--//有时候看别人的blog如果遇到执行计划如下,我会使用vim的Align插件做一些处理,好久不用有点生疏,做一个记录:--//假设拷贝和粘贴的执行计划如下: | Id | Operation | Name | Starts | E-Ro ......

开发 VS Code 插件需要以下步骤： 安装开发环境：首先，确保你的本地环境已经安装了 Node.js 和 Git。然后，通过 npm 安装 yo 和 generator-code 脚手架工具。 创建插件项目：使用脚手架工具快速生成项目框架。你可以通过运行以下命令来生成插件项目：npm insta ......

看个简单的例子 ①老王开了家餐厅 我们的主角老王，在M市投资新开业了一家，前来用餐的顾客络绎不绝： 餐厅里有4种不同身份的人员： 用户一次完整的用餐流程如下： 1.顾客到店小二处付款点餐 => 2.小二将订单转发给后厨 => 3.后厨与备菜工配合，取材完成烹饪后交给小二 => 4.小二上菜，顾客用餐 ......

生成式AI 生成式AI是指能够通过学习数据和语言，生成新的、在某种程度上相似的输出，这种技术由深度学习特别是神经网络的快速发展推动。 一、数据：AI的燃料 首先，要理解生成式AI，我们必须了解它的基础——数据。数据是AI的燃料，没有数据，AI就无法运行。 在生成式AI中，我们需要大量的高质量数据进行 ......

从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......

在整个模型生成过程中，模型位于内存中，并且可以在整个应用程序生命周期中访问。 但是，一旦应用程序停止运行，而模型未在本地或远程的某个位置保存，则无法再访问该模型。 通常情况下，在其他应用程序中训练模型之后，某些时候会使用模型进行推理或重新训练。 因此，存储模型很重要。 详细信息参考： https:/ ......

AutoML 1 概念 自动化机器学习也称为自动化 ML 或 AutoML，是将机器学习模型开发过程中耗时的反复性任务自动化的过程。 数据科学家、分析师和开发人员可以使用它来生成高度可缩放、高效且高产能的 ML 模型，同时保证模型的质量。 https://learn.microsoft.com/zh ......

举个例子 Demo1 - 你好 在浏览器输入：http://testxss.com/xss/demo1.html?search=你好 页面效果如下所示： demo1.html的代码如下所示： <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" co ......