经过一层网络,再经过一层网络得到输出,输出和我们真实的label之间有误差,通过误差求梯度,再通过梯度去更新我们的W1,W2,W3这些权值,直到达到一个比较合适的网络的状态。 通过三层线性层的嵌套,并且在线性层的末尾添加非线性的函数。 第一层接收的输入(X)是图片,经过W1和b1以后,再经过一个relu非线性激活函数,得到输...
在机器学习和数据挖掘处理等领域,梯度下降(Gradient Descent)是一种线性的、简单却比较有效的预测算法。它可以基于大量已知数据进行预测, 并可以通过控制误差率来确定误差范围。 ---准备--- Gradient Descent 回到主题,线性回归算法有很多,但Gradient Descent是最简单的方法之一。对于线性回归,先假设数据满足线性关系,例...
;/*求梯度的长度*/if(mod2<=eps)break;else{if(k+1==n){g[0]=2*x[0];g[1]=50*x[1];p[0]=-g[0];p[1]=-g[1];k=0;}else{nanda=pow(mod2,2)/pow(mod1,2);printf("\nnanda=%lf,mod=%lf",nanda,mod2);p[0]=-g[0]+nanda*p[0];p[1]=-g[1]+nanda*p[1];mod1=mod...
梯度下降算法:梯度下降算法是训练神经网络的核心算法之一,它通过不断调整神经网络的参数来最小化损失函数(即输出结果与实际结果的误差)。这个过程通常包括多个迭代步骤,每次迭代都会根据梯度下降的方向来更新参数。 批量梯度下降算法:批量梯度下降算法是一种常见的梯度下降算法的实现方式,它使用整个数据集来计算梯度和更新...
简单的说就是进来一个batch的数据,计算一次梯度,更新一次网络。 梯度累积方式 for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader): outputs = net(inputs) # 正向传播 loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失函数 loss = loss / accumulation_steps # 梯度均值,损失标准化 ...
1, 定义损失函数(Loss Function) 2, 信息流forward propagation,直到输出端 3, 误差信号back propagation。采用“链式法则”,求损失函数关于参数Θ的梯度 4, 利用最优化方法(比如梯度下降法),进行参数更新 5, 重复步骤2、3、4,直到收敛为止 所谓损失函数,就是一个描述实际输出值和期望输出值之间落差的函数。有多...
(double g1[],double g2[]) { double b=0; b=D(g2)/D(g1); return b; } /*主函数*/ int main () { double eps=0.1,bita=0,arph=0,g1[N],g2[N],p[N]; int i=0,k=0; double x[N]={1,2,3,4,5}; for(i=0;i<N;i++) { g2[i]=2*x[i]; p[i]=0; } while...
f(x,y)=x+y+xy,曲线C:x^2+y^2+xy=3,求f(x,y)在曲线C上的最大方向导数 答案 函数在任一点处的最大方向导数,是沿梯度方向的,其值等于梯度的模,即V(y=+中=V(y)为的 of al因此,本题的解法应该是:目标函数:F=f2+f2=(1+y)2+(1+x)2 s.1.x2+y2+xy=3 设L=(1+y)2...
我想要计算每个像素的法线向量来创建法线贴图。 我一直在上尝试这种方法。在这种方法中,叉积的“输入”基本上是两个相切向量,即梯度(dz/dx)和(dy/dx)。这两个切向量将在点(x, y, f(x, y))处形成切线平面,然后叉积将找到到该平面的法向量。然而,我不明白为什么这个平面的法向量(3D平...