的形状是(4,1),y是一个标量.接下来我们我们可以通过backward函数自动求梯度. y.backward() 1. 回传的梯度将累积到 的grad属性中.函数 关于 的梯度应为 ,现在我们来验证一下求出来的梯度是正确的. assert ((x.grad - 4 * x).norm().item()) == 0 x.grad 1. 2. tensor([[ 0.], [ 4.], ...
现在我们要做的事情就是:通过梯度\frac{\partial p(l|x)}{\partial w}调整LSTM的参数w,使得对于输入样本为\pi \in B^{-1}(z)时有p(l|x)取得最大。所以如何计算梯度才是核心。 单独来看CTC输入(即LSTM输出)y矩阵中的某一个值y_k^t(注意y_k^t与y_{l_k}^t含义相同,都是在t时\pi_t=l_k的...
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...
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...
一、算法概述二、决策树的构建过程三、常用指标四、决策树停止分裂的条件五、决策树算法六、决策树的剪枝七、梯度提升决策树(GBDT)八、实现方法 数据科学人工智能 2022/04/01 1.1K0 决策树之理解ID3算法和C4.5算法 决策树机器学习神经网络深度学习人工智能 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https...
- 对于缺失数据敏感。 决策树的优化 -剪枝:通过减少树的大小来减少过拟合。 -集成方法:如随机森林和梯度提升树,可以提高模型的泛化能力。 执笔至此,感触彼多,全文将至,落笔为终,感谢各位读者的支持,如果对你有所帮助,还请一键三连支持我,我会持续更新创作。
上面的梯度下降叫批量梯度下降法(Batch Gradient Descent, BGD), 它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。当样本数目很大时,每迭代一步都需要对所有样本计算,训练过程会很慢。于是人们想出了随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD),每次只随机取一个样本计算梯度,训练速度变快了,但是迭代次数...
梯度 \nabla(AB)=(\nabla A)B+A(\nabla B),此处A,B为标量场\\ \nabla(A\cdot B)=(A\cdot \nabla)B+(B\cdot\nabla)A+A\times(\nabla\times B)+B\times(\nabla\times A) 散度 \nabla\cdot(uA)=\nabla u\cdot A+u\nabla\cdot A,u为标量函数\\ \nabla\cdot(A\times B)=B\cdot\nabl...
小批量梯度下降算法是折中方案,选取训练集中一个小批量样本,这样可以保证训练过程更稳定,而且采用批量训练方法也可以利用矩阵计算的优势。 通过矩阵运算,每次在一个batch上优化神经网络参数并不会比单个数据慢太多。 (4)随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 针对训练集中的一个训练样本计算的,又称为在线学习,即...
损失显著提高了小目标的检测。然而,中等和大型目标的检测不如之前表现好。为了研究GWD损失对目标尺寸的敏感性,作者计算了GWD损失的梯度: ∇WLgwd=2W(1+W2)(1+log(1+W2))2(10) 对于大型目标,作者观察到在模型训练的早期阶段,Wasserstein距离 W 倾向于是高的,这可能导致梯度接近0,从而影响中等和大型目标的检测...