目录前言 自定义梯度说明gradient_override_map的使用多输入与多输出op利用stop_gradient参考【fishing-pan： 转载请注明出处】前言 在Tensorflow中大部分的op都提供了梯度计算方式，可以直接使用，但是有少部分op并未提供。此时，就需要使用
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2024-03-24 14:36:29
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一 原理说明1.损失函数: 梯度下降算法使用均方差刻画损失函数：2.寻找损失函数最低点 为了找到损失函数最低点，需要确定两个问题：下降的方向和下降的步长。 二 代码实现import tensorflow as tf
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print('Tensorflow Vesion: {}'.format(
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2024-05-14 22:28:12
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1 梯度更新 正常的梯度更新：optm = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss)实际 上 tf.train.AdamOptimizer 进行了两部运算，第一步计算梯度，第二步更新梯度。另一种更新方式就是先计算梯度，再更新我们需要更新的变量。如下，第一种方式，一步计算： t_vars = tf.trainable_variables
olkits.mplot3d import Axes3D# LR = 0.1LR = .1REAL_PARAMS = [1.2, 2.5]INIT_PARAMS = [[5, 4], [5...
原创
2022-08-01 20:22:27
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import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.__version__'2.3.0'1. 自动求梯度简介在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。本节将介绍如何使用tensorflow2.0提供的GradientTape来自动求梯度。 GradientTape 可以理解为“梯度流 记录磁带”：在记录阶段：记录被 GradientTape
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2024-04-16 14:21:54
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文章目录Computing gradientsGradient tapesGradients with respect to a modelControlling what the tape watchesIntermediate resultsGradients of non-scalar targetsCases where gradients returns NoneReferences i
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2024-03-20 15:28:50
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学习率learning_rate: 学习率表示每次参数更新的幅度1.而参数的更新是遵照这个公式：Wn+1 = Wn - learning_rate * ▽ Wn+1：更新后的参数Wn：当前参数learning_rate：学习率▽：损失函数的梯度（导数）也就是参数的更新向着梯度下降的方向那么下面详细看一下学习率是如何影响参数的更新的2.定义损失函数 loss = (w + 1)²
目录一、梯度下降概念二、要点三、梯度下降法求解线性回归步骤四、使用Numpy实现一元线性回归五、使用TensorFlow实现一元线性回归六、总结一、梯度下降概念梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须响函数上当前对于梯度（或者近似梯度）的反方向的规定步长居里点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个函数的极小值或者最小值。对于n为问题就是最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。二、要点借助 Tensor
原创
2021-12-28 17:37:17
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2017年2月16日，Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。这是TensorFlow的一个重要里程碑，标志着它可以正式在生产环境放心使用。在国内，从InfoQ的判断来看，TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段，大部分人对于TensorFlow还缺乏了解，社区也缺少帮助落地和使用的中文资料。I
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。常见的 gradient clipping 有两种做法根...
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2021-08-12 22:36:17
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按照损失函数的负梯度成比例地对系数（W 和 b）进行更新。根据训练样本的大小，有三种梯度下降的变体：Vanilla 梯度下降：在 Vanilla 梯度下降（也称作批梯度下降）中，在每个循环中计算整个训练集的损失函数的梯度。该方法可能很慢并且难以处理非常大的数据集。该方法能保证收敛到凸损失函数的全局最小值，但对于非凸损失函数可能会稳定在局部极小值处。随机梯度下降：在随机梯度下降中，一次提供一个训练样
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2024-04-22 09:53:23
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maxpooling 的 max 函数关于某变量的偏导也是分段的，关于它就是 1，不关于它就是 0；
BP 是反向传播求关于参数的偏导，SGD 则是梯度更新，是优化算法；
1. 一个实例
relu = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W) + b)
C = [...]
[db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x])
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2017-03-16 11:29:00
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梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对于梯度（
原创
2022-06-28 11:40:48
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梯度的计算是频繁的任务。在所有的的learning algorithm里几乎都用到了梯度。可以参考这片训练算法总结。本文中我具体介绍各式各样的训来拿算法，而把焦点聚焦在梯度计算这个子任务上。#梯度的定义对于一个的函数： , 它的梯度可以定义为：##微分的计算梯度的计算涉及到函数微分的计算，一般来说主要有三种方式来计算函数的微分。Numerical DifferentiationSymbolic D
TensorFlow定制模型和训练算法（上）5、自定义层要构建自定义的有状态层（有权重的层），需要创建Keras.layers.Layer类的子类。 例如（实现Dense层的简化版本）：class MyDense(keras.layers.Layer):
def __init__(self, units, activation=None, **kwargs):
//负责处理标准参
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2024-06-22 21:20:33
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详细代码如下：""" 线性回归模型数学表达式： y=c1*x_1+...+cn*x_n+e (1), e是一个服从正态分布的随机变量，即 e ~ N(u,sigma^2) 符号约定： （1）假设有m个数据，第i个数据xi记为xi=(x_i1,...,x_in),对应的y值记为yi，如下： ...
原创
2021-07-16 09:43:23
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tensorflow的安装tensorflow支持的操作系统：Ubuntu 16.04 或更高版本Windows 7 或更高版本macOS 10.12.6 (Sierra...
原创
2021-07-12 13:45:32
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TensorFlow2 手把手教你避开梯度消失和梯度爆炸.
原创
2021-06-11 13:32:56
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tensorflow的安装tensorflow支持的操作系统：Ubuntu 16.04 或更高版本Windows 7 或更高版本macOS 10.12.6 (Sierra...
原创
2021-07-12 13:47:18
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TensorFlow2_200729系列 28、梯度消失和梯度爆炸是什么（杂） 一、总结 一句话总结： 对于多层的神经网络，当由后向前传播时，因为本来就有误差，传到某一层的时候，要么梯度不更新（梯度消失），要么梯度特别大（梯度爆炸），这两种情况都不能很好的更新网络 1、[784,w,h,b]中的b一
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2020-08-12 16:02:00
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