梯度optimization外国hessian
神经网络基础篇：详解逻辑回归 & m个样本梯度下降
逻辑回归中的梯度下降 本篇讲解怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本博客中，将使用计算图对梯度下降算法进行计算。必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，认为以这个例子作为开始来讲解 ......
机器学习——梯度爆炸和梯度消失
🤔️如何避免梯度爆炸或消失？ 在参数初始化时需要非常小心，以确保梯度和参数可以得到很好的控制（随即初始化） ReLU激活函数缓解了梯度消失问题，这样可以加速收敛。（Sigmoid激活函数在输入很大或是很小时，它的梯度都会消失。） ......
AT_abc325_f Sensor Optimization Dilemma 题解
AT_abc325_f Sensor Optimization Dilemma 题解 Date 20231025：修复手滑公式 \(\min\)、\(\max\) 写反了。 动态规划。类似背包问题。 朴素算法 记 \((x,y)\) 表示使用 \(x\) 个 (1) 传感器、\(y\) 个 (2) ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
A clock IOB / clock component pair have been found that are not placed at an optimal clock IOB /
A clock IOB / clock component pair have been found that are not placed at an optimal clock IOB / clock site pair. The clock component <clk_IBUFG_BUFG> ......
Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead
使用情况： 当您的库中删除了大量的数据后，您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。 OPTIMIZE TABLE只对MyISAM, BDB和InnoDB表起作用。 对于BDB表，OPTIMIZE TABLE目前被映射到ANALYZE TABLE上。 对于Inn ......
神经网络基础篇：梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法 梯度下降法可以做什么？ 在 测试集上，通过最小化代价函数（成本函数）\(J(w,b)\)来训练的参数\(w\)和\(b\)， 如图，在第二行给出和之前一样的逻辑回归算法的代价函数（成本函数） 梯度下降法的形象化说明 在这个图中，横轴表示 的空间参数\(w\)和\(b\)，在实践中，\(w ......
CSP20230917-3 梯度求解 题解
〇、题目 太长了懒得写。 简单来说就是求对于一个后缀表达式，每个询问给出一个下标和一些值，求以该下标变量为自变量其它变量为常数时的偏导数。 一、思路 考虑直接对于表达式建出表达式树。 建树的过程比较直接：每次栈里面放节点编号，遇到符号就取出当前栈顶两个节点作为子节点。 每次查询直接对整棵树爆搜，因为 ......
一文详解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）原理
参考资料： Expected Improvement formula for Bayesian Optimisation 通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE 理解贝叶斯优化 A Tutorial on Bayesian Optimization 贝叶斯优化是一种求解函数最优值的算 ......
Hessian矩阵简介
1. 梯度（Gradient） 当我们在多维空间（例如，多个变量的情况）中谈论函数的变化时，我们使用梯度来表示这种变化。梯度是一个向量，其每个分量都是函数关于该分量方向的偏导数。它指向函数增长最快的方向。 2. Hessian矩阵 如果我们不仅对函数如何变化感兴趣，还对函数变化的速率（即，加速度）感 ......
definition of the convex optimization
A convex optimization problem is one in which the objective and constraint functions are convex, which means they satisfy the inequality \(f_i(\alpha ......
linear optimization
\(\begin{array}{ll}\operatorname{minimize} & f_0(x) \\ \text { subject to } & f_i(x) \leq b_i, \quad i=1, \ldots, m .\end{array}\) As an important exa ......
5.4 Bounds on the optimal code length (Shannon-Fano coding)
From section 5.3, we have \(l_i^*=-\log_D p_i\), but it may not be integer, and we should choose \(l_i\) close to \(l_i^*\). So round it up using the ......
5.3 Optimal Codes
From Section 5.2, we know that any prefix code satisfies Kraft inequality. Our goal is to design prefix codes with minimum \(L(C)\), by Kraft inequali ......
深入原理-基于梯度下降法进行参数优化学习
基于梯度下降法进行参数优化学习感知器的训练 首先将权重w和 偏置b随机初始化为一个很小的数，然后在训练中不断更新w和b的值，使得损失函数更小。1.将权重初始化为 0 或一个很小的随机数2.对于每个训练样本 x(i) 执行下列步骤： 计算输出值 y^.更新权重其中下面用感知器实现and操作，具体代码如 ......
[机器学习] 2. 随机方差缩减梯度下降 SVRG
ML Theory 太魔怔了！！！！！ 接上文，GD 有 \(\frac 1T\) 的收敛速率而 SGD 只有 \(\frac 1{\sqrt T}\) 的收敛速率。有许多种方法可以加速 SGD 的收敛速度。有一类算法是通过让方差呈递减趋势下降，最终以与 GD 同阶的速度收敛（凸与 \(L\)-平滑 ......
深入理解梯度消失和梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸 2 神经网络梯度消失与梯度爆炸 2.1 简介梯度消失与梯度爆炸 层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网 ......
ValueError: ('`tf.compat.v1.keras` Optimizer is not supported when eager execution is enabled. Use a `tf.keras` Optimizer instead, or disable eager execution.')
ValueError: ('`tf.compat.v1.keras` Optimizer (', <tensorflow.python.keras.optimizers.SGD >, ') is not supported when eager execution is enabled. Use a ......
[894] Optimize arcpy scripts
ref: Parallel Processing Factor (Environment setting) ref: Write geoprocessing output to memory Parallel processing arcpy.env.parallelProcessingFactor ......
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降、Adam
梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降以及Adam都是用于训练机器学习模型的优化算法。 梯度下降 (Gradient Descent)： 梯度下降是一种优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。 想象一下你站在山上，想要找到山底的最低点。你每一步都沿着最陡峭的下坡方向走，直到到达最低 ......
感性理解梯度下降 GD、随机梯度下降 SGD 和 SVRG
ML Theory 太魔怔了！！！！！ 从微积分课上我们学到 对一个 \(\mathscr C^2\) 函数，其二阶泰勒展开的皮亚诺余项形式 \[f(\bm w') = f(\bm w) + \langle \nabla f(\bm w), \bm w' - \bm w\rangle + o(\|\ ......
深度学习梯度与反向传播
梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......
小批量梯度下降
在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比 在标准的梯度下降中，参数的更新公式是： θ=θ−η∇θJL(θ)\theta = \theta - \eta \nabla_\theta JL(\theta)θ=θ−η∇θJL(θ) 其中，η\etaη 是学习率，∇θJL(θ)\nabla ......
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
8.动量梯度下降
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......
7.mini-batch梯度下降
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......
jmeter梯度加压
参考：https://blog.csdn.net/xiaodeng2017/article/details/125190975 jmeter加压方式 第一种加压： Stepping Thread Group 下载地址：Download :: JMeter-Plugins.org 将JMeterPlu ......