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梯度(gradient)到底是个什么东西?物理意义和数学意义分别是 …
我会使用尽量少的数学符号描述梯度,着重于意义而非计算。一个直观的例子,在机器学习领域有个术语叫「梯度下降」,你可以想象在群山之中,某个山的半山腰有只小兔子打算使用梯度下 …
梯度(gradient)到底是个什么东西?物理意义和数学意义分别是 …
梯度(gradient) 的概念. 在空间的每一个点都可以确定无限多个方向,一个多元函数在某个点也必然有无限多个方向。因此,导数在这无限多个方向导数中最大的一个(它直接反映了函数在这 …
如何理解随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)?
如图所示,我们假设函数是 y=x^2+1,那么如何使得这个函数达到最小值呢,简单的理解,就是对x求导,得到 y‘=\frac{1}{2}x ,然后用梯度下降的方式,如果初始值是(0的左边)负值,那么这 …
哪里有标准的机器学习术语(翻译)对照表? - 知乎
梯度下降法 (Gradient Descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术,它以训练数据为条件,来计算损失相对于模型参数的梯度。 通俗来说,梯度下降法以迭代方式调整参数, …
Gradient Reversal Layer指什么? - 知乎
Gradient Reversal Layer. 梯度下降是最小化目标函数,向负的梯度方向优化就是最大化目标函数。 Domain Adaptation by Backpropagation. 这个模型有三部分: 绿色(后文用G指代):特征提 …
CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇? - 知乎
卷积神经网络(CNN)的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文,论文题目为:“Gradient-based learning applied to document recognition”。 这篇论文介绍了一种名为 …
如何理解Adam算法(Adaptive Moment Estimation)? - 知乎
全程为Adaptive Gradient,意思就是,学习参数的更新率要适当地根据每个参数的历史几率调整,怎么调整呢? 我们把每个参数的历史梯度值给加起来,然后更新率和这个值负相关,这样 …
谁能解释一下密度泛函理论(DFT)的基本假设和原理么? - 知乎
2. 广义梯度近似(Generalized Gradient Approximation, GGA) 总的来说,LDA在电子密度改变较快的体系中表现不佳,那么比较容易想到的改进方法就是将 n(\\mathbf{r}) 的一阶梯度包含进 …
基于树的adaboost和Gradient Tree Boosting区别? - 知乎
谢邀。 直接参考Machine Learning:A Probabilistic Perspective(MLAPP)的16.4节——Boosting。 该节概括了几种常用的boosting方法,包括L2Boosting、Gradient Boosting …
fluent导入UDF点击load就会报错 ? - 知乎
用的ansys 2020r2 和vs2019 不知道是什么原因 我在fluent里udf.bat已经修改相应语句了 build之后是一个…