第五章讲的是Logistic 回归，作者提出了梯度上升算法，本文是对该算法的一个通俗易懂的解释，不需要任何梯度的知识就能理解，造福广大初学者。简单描述问题给定一个样本集，每个样本点有两个维度值（X1，X2）和一个类别值，类别只有两类，我们以0和1代表。数据如下所示：样本X1X2类别1-1.44.712-2.56.90............机器学习的任务是找一个函数，给定一个数据两个维度的值，该
让我们通过一个简单的例子来完成梯度计算如下一个图图中+表示加法运算，X表示乘法运算如上图，H表示乘法节点，F，G分别表示加法节点 那么完整的公式如下所示 当改变了F或者G，和改变a, b, x, or y，都会改变输出H。H依赖所有输入变量构成的一个多维度空间，输入一些小的变化都会改变输出H。这个多维度斜坡就是梯度。对输入向量矩阵进行偏导 当前层需要获取其输入层的梯度来计算自己的梯度 其实我们是向
导数导数 就是曲线的斜率，是曲线变化快慢的一个反应。二阶导数 是斜率变化的反应，表现曲线的 凹凸性偏导数固定其他变量，对其中一个变量求导。关于梯度的理解在一元函数中，梯度就是导数，导数是曲线变化快慢的反应，沿着导数变化快的方向，可以取到最大值。 多元函数类似。 在微积分里面，对多元函数参数求偏导数，把求的各参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。 梯度是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数
前言本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因，第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。 其中，梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分。- 预训练加微调
- 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸）
- 使用不同的激活函数
-
梯度简单来说，例如有 像这样的全部由变量的偏导数组成的向量称为梯度（gradient）。实际上，梯度会指向各点处的函数值降低的方向。更严格的讲，梯度指示的方向是各点处的函数值减少最多的方向。为什么这么说，因为方向导数=cos()×梯度，而是方向导数的方向和梯度方向的夹角。所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。 梯度法 神经网络的主要任务是在学习时找
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2023-10-03 20:17:16
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对于很多数学和工程问题，我们常常需要使用到梯度、散度和旋度公式，而有的时候，虽然在使用这些公式，却对他们其中的物理意义不甚清楚，这样的后果是只能对公式死记硬背，但结果还是常常忘记。这篇文章便从这三大公式的本质入手，推导它们在三大经典坐标系下的形式，授以“捕鱼”之道！ 开始之前，我们先来回忆一下梯度公式的数学意义，它描述了函数在某点函数
一：梯度消失在深层网络中，一方面由于求导法则，计算越前面层次或以输入到某一层次需要用到的时候。求导的过程中，偏导数不至于为0，或者说降低
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2022-12-14 16:28:04
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梯度：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。百度百科详细含义：https://baike.baidu.com/item/%E6%A2%AF%E5%BA%A6/13014729?fr=aladdin在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率在多变
应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。总结如下下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为：对应的能量函数（损失函数）形式为：下图为一个二维参数（θ0和θ1）组对应能量函数的可视化图： 一、批量梯度下降法 BGD批量梯度下降法（Batch Gra
上图也是某种意义上的梯度累加：一般是直接加总或者取平均，这样操作是scale了，其实影响不大，只是确保loss计算时的value不至于太大。batchsize超过64的情况不多(batchsize太大会有副作用)，这时候优化的粒度没那么细，scale操作适当又做了惩罚。可能在某些时候比不加收敛更快
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2021-07-09 14:43:57
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目录计算x,y梯度梯度方向操作计算x,y梯度让我们仔细看看梯度方向，特别是它们如何计算和表示。% Gradient Direction
>> pkg load image;
>>
% Load and convert image to double type, range[0,1] for convenience
>> img = double(imread('
上图也是某种意义上的梯度累加：一般是直接加总或者取平均，这样操作是scale了，其实影响不大，只是确保loss计算时的value不至于太大。batchsize超过64的情况不多(batchsize太大会有副作用)，这时候优化的粒度没那么细，scale操作适当又做了惩罚。可能在某些时候比不加收敛更快
原创
2021-07-09 14:43:22
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梯度规则利用微分求梯度的方法计算量太大，而误差反向传播算法的出现提高了计算效率，误差反向传播算法主要基于链式法则,主要有以下几条规则
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2022-12-02 16:08:42
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函数实现对于一个函数f(x0,x1)=x0的平方+x1的平方偏导数可以这样实现：def function_2(x): return x[0]**2 + x[1]**2 #或者return np.sum(x**2)+梯度可以这样实现:def _numerical_gradient_no_batch(f, x): h = 1e-4 # 0.0001 grad = np.zeros_like(x) for idx in range(x.size):
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2023-02-24 17:17:36
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学习教材： 动手学深度学习 PYTORCH 版(DEMO)(https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)
PDF 制作by [Marcus Yang](https://github.com/chenyang1999) 本文目录：1. 前言2.Tensor的.requires_grad属性3. Tensor 的 detach()函数4. Te
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2023-09-12 15:37:37
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我们在训练神经网络的时候，batch_size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下，batch_size设置的越大，模型就会越稳定。batch_size的值通常设置在 8-32 之间，但是当我们做一些计算量需求大的任务(例如语义分割、GAN等)或者输入图片尺寸太大的时候，我们的batch size往往只能设置为2或者4，否则就会
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2023-09-27 13:15:21
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梯度下降在【机器学习基础】中已经总结了，而在深度学习中，由于模型更加复杂，梯度的求解难度更大，这里对在深度学习中的梯度计算方法进行回顾和学习。本节主要是了解深度学习中（或者说是tensorflow中）梯度的计算是怎么做的。计算图 在学习tensorflow中，我们知道tensorflow都是基于图来进行计算的，那么什么是计算图呢？所谓计算图就是将一个function利用图的结构来进行表示。如图
机器学习是一门通过让机器自动从数据中学习规则的研究学科 在机器学习中，有一门通过神经网络来学习复杂、抽象逻辑的方向，称为神经网络。 深层神经网络有了一个新名字，叫做深度学习，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法 机器学习可以分为有监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learnin
一、为什么会产生梯度消失和梯度爆炸？目前优化神经网络的方法都是基于BP，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（Chain Rule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得
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