梯度
TensorFlow05.3 神经网络反向传播算法-多层感知机梯度(理论知识)
首先这个是链式法则：    梯度是一个向量  $，然后得到$\nabla f=G^T $ ### 案例1 $\begin{array}{ll}\min ......
深入分析：近端梯度下降法、交替方向乘子法、牛顿法
本文主要围绕近端梯度下降法（Proximal Gradient Descent）、交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers）、牛顿法来结合实际的案例进行推导分析，主打一个面向对象。 ......
MATLAB实验四：共轭梯度法程序设计
一、实验目的 掌握共轭梯度法的基本思想及其迭代步骤；学会运用MATLAB编程实现常用优化算法；能够正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序。 二、实验内容 （1）求解无约束优化问题：min f(x)=100(x1^2-x2)^2+(x1-1)^2,x∈R； （2）终止准则取||f(x^k)||<=1 ......
激活函数及其梯度
# 激活函数及其梯度 1959年科学家对青蛙神经元的机制进行了研究，发现神经元不是对所有的输入都响应，而是只有值大于某个阈值时才会响应，且输出的值是固定的。 科学家借鉴这种机制发明了神经元模型。 这个函数在z=0处是不连续的，没法求它的导数，无法使用梯度下降进行优化。 为了解决这问题，科学家引入了新 ......
单层感知机的梯度推导
# 单层感知机的梯度推导  w10表示前一层的第1节点和这一层的第0节点相连。  pytorch实现 注：torch.randn(m,n)生成m行n列 ......
梯度及梯度下降
# 梯度下降 我们的目的是找到使预测值最接近真实值的参数，也就是使损失函数最小的参数，即求解损失函数的极值点。于是引入梯度下降的方法，这是被使用最广泛的优化算法。 梯度下降算法是通过一次次的去调整参数，使得损失函数下降到极小值。 ## 什么叫梯度？ 梯度就是下降的方向，它的值为损失函数的偏导数。学习 ......
梯度降方差/全量数据的近似评估-系列论文小结
问题建模: Model 参数 , 输入 ^2 + (1 - x1)^2; grad_f = gradient(f, [x1, x2]); grad_f_fun = matlabFunction(grad_f); hes_f = h ......
[ML&DL] 线性回归的梯度下降
前言 这篇笔记记录了线性回归的梯度下降相关公式的推导。 符号说明： $h$ ：假设函数，是学习算法对线性回归问题给出的一个解决方案。 $J$ ：代价函数，是对 $h$ 和实际数据集之间的误差的描述。 $m$ ：数据集的大小。 $x^{(i)},y^{(i)}$： 第 $i$ 个数据。（$1\le i ......
机器学习（七）：梯度下降解决分类问题——perceptron感知机算法与SVM支持向量机算法进行二维点分类
实验2 感知机算法与支持向量机算法 一、预备知识 1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤 1.感知机算法求解 采用whi ......
图像梯度
图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度 对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。（差分，离散） Sobel算子 1 #Sobel ......
图片的腐蚀，膨胀，开丶闭运算，梯度计算，礼帽与黑帽
1 腐蚀操作 用于图片的去毛刺，内容削减 1 #腐蚀操作 2 #cv2.erode(src,kernel,iterations) 3 #src是图片数字化数组 4 #kernel则是一个盒，对该盒内的像素进行复试操作，值越小腐蚀能力越狠 5 #iterations是一个迭代次数，就是说你对这个图片进 ......
机器学习的一些基本概念（函数/标准化/梯度下降/正则化）
基本概念 各种函数 损失函数（Loss Function）度量单样本****或者一个批次的样本预测的错误程度，损失函数越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等 代价函数（Cost Function）度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均 ......
深度学习--梯度下降再理解+线性回归
深度学习--梯度下降再理解+线性回归 梯度下降 梯度下降的对象是 模型的参数，即 权重w ，偏置项b，通过寻找合适的参数使模型的loss值最小 Loss函数是关于输入，输出，权重，偏置项的函数，即：loss=(y-(wx+b))^2。loss值最小，y与wx+b相似。 个人思考：如果训练的数据量越大 ......
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究 关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档 主要内容： 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡，但 ......
拟合高斯函数的梯度下降法例子
高斯函数也是一种常见的函数。拟合它可以通过求对数转换成线性规划问题，从而用最小二乘法拟合。不过为了精确一点，可以用最小二乘法拟合得到初始解之后再用梯度下降法求精。以下是高斯函数的梯度下降法公式推导过程： 高斯函数的形式为： $${y=a \cdot e^{\frac{- \left ( x-b \r ......
拟合圆的梯度下降法例子
最近研究了一下梯度下降法，所以写了个拟合圆的方法。拟合圆属于非线性拟合。网上的最小二乘法拟合圆公式并不是误差的平方，而是4次方（为了去掉公式里的开方）。一般可以先用网上的公式得到一个初始解，然后再用梯度下降法继续求精。下述代码基于VS2017、Qt5.9和OpenCV430，通过了验证。代码中为了加 ......