GRADIENT
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
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 ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
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 ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
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\( ......
CSS: Button with Gradient Border
from: https://codepen.io/airen/pen/OaVopb <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, init ......
css: rainbow Border with gradient and radius
<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
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 ......
css渐变背景，linear-gradient()线性渐变和radial-gradient()径向渐变
1.简单的线性渐变 .layout{ width: 100%; min-height: 100vh; background: linear-gradient(#FFE8E9,rgba(0,0,0,0) 200px); } 2.层叠多层的渐变（左右+上下+背景图） .layout{ width: 10 ......
Matlab中gradient函数 梯度计算原理
Gradient(F)函数求的是数值上的梯度，假设F为矩阵.Gradient算法 >> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]x = 6 9 3 4 0 5 4 1 2 5 6 7 7 8 0 7 8 9 10 0 >> [Fx,Fy]=grad ......
神经网络入门篇：神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
神经网络的梯度下降 在这篇博客中，讲的是实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组 单隐层神经网络会有\(W^{[1]}\)，\(b^{[1]}\)，\(W^{[2]}\)，\(b^{[2]}\)这些参数，还有个\(n_x\)表示输入特征的个数，\(n^{[1]}\)表示隐藏单元个数，\(n^{[2]} ......
Approximation with Gradient Descent Method
title: Approximation with Gradient Descent Method layout: page categories: data analysis Polynomial Approximation with Gradient Descent Method Suppose ......
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 ......
转：pytorch并行训练时报错 one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation
【PyTorch踩坑】一个排查了一下午的坑 - 知乎 (zhihu.com) ......
linear-gradient
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document< ......
强化学习实践：Policy Gradient-Cart pole游戏展示
摘要：智能体 agent 在环境 environment 中学习，根据环境的状态 state（或观测到的 observation），执行动作 action，并根据环境的反馈 reward（奖励）来指导更好的动作。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶 - 案例与实践 [5.1]：Policy ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作 ......
选修-3-Gradient Descent
[Click](https://blog.csdn.net/qq_38689352/article/details/114783092) # 1. Review：梯度下降法 我们建立一个模型,需要为这个模型找到一组参数,这个参数可以最小化$Loss$.我们使用梯度下降法来找到这个参数.注意,下图的$ ......
Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=25939 最近我们被客户要求撰写关于多输出（多因变量）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRES ......
Paper Reading: Gradient Boosted Neural Decision Forest
[toc] Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节还需要以原文的内容为准，博客中的图表若未另外说明则均来自原文。 | 论文概况 | 详细 | | | | | 标题 | 《Gradient Boosted Neur ......
Uncovering the Representation of Spiking Neural Networks Trained with Surrogate Gradient
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published in Transactions on Machine Learning Research (04/2023) ......
css 背景色渐变 line-gradient
background-image: linear-gradient(-55deg, #07265d, #0d3d92),linear-gradient(#2d323b, #2d323b); ......
Gradient Descent
Learning Rate 关于lr的问题 lr太小 模型收敛的很慢，时间开销大 lr太大 每次更新参数步子迈的很大，容易越过最优解 我们追求的是红色的情况 动态调整lr 基本原则：先大再小 在训练开始时，此时我们距离最优解还较远，lr可以设置稍大些，以较快的速度接近最优解。在训练的后期，此时我们已 ......
css 利用 linear-gradient 实现条纹背景
1. 水平条纹背景 当给背景设置渐变效果时，默认的渐变方向是垂直由上到下的，效果如下： { background: linear-gradient(#aaa, #ddd); } 尝试拉近色标的距离，会发现渐变区域变小了： { background: linear-gradient(#aaa 40%, ......
GCR Gradient Coreset based Replay Buffer Selection for Continual Learning
GCR: Gradient Coreset based Replay Buffer Selection for Continual Learning 摘要：本文提出了一种创新的重放缓冲区选择和更新策略，梯度核心集重放（GCR），使用一种设计优化标准。 该方法选择和维持一个“coreset” ，它非常 ......
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: ......
Phasic Policy Gradient
**发表时间：**2021（ICML 2021） **文章要点：**这篇文章想说，通常强化都有一个policy网络一个value网络，这两部分要么分开训两个网络，要么合到一起作为一个网络的两个头。分开的好处是policy和value互相不会影响，合到一起的好处是feature是共享的，训练的时候相互 ......
梯度下降算法 Gradient Descent
梯度下降算法 Gradient Descent 梯度下降算法是一种被广泛使用的优化算法。在读论文的时候碰到了一种参数优化问题： 在函数$F$中有若干参数是不确定的，已知$n$组训练数据，期望找到一组参数使得残差平方和最小。通俗一点地讲就是，选择最合适的参数，使得函数的预测值与真实值最相符。 $${ ......