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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 …
如何理解策略梯度（Policy Gradient）算法？ - 知乎
Actor-Critic算法结合了策略梯度（Policy Gradient）方法和值函数估计的优点，旨在通过两个不同的神经网络来学习：一个用于学习策略（Actor），另一个用于评估状态的价值（Critic）。 …
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 …
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