第一：抗衡老站的更新频率 对于google来说，新站的PR基本上都是0，而老站的PR会在2以上，老站的权重比新站高这是很正常的事。很多老鸟们因为老站稳定，权重高，所以一般都是一个星期更新一次文章，不过他们也是有个时间段的。这对于新站来说就是一个攻破点，你们同做一个关键词的排名，新站的更新频率是每天都更新，质量高的内容，吸引蜘蛛的爬取。虽然新站一天不更新，快照一样会更新，对蜘蛛来说，在他的网站，根
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2024-04-22 19:46:57
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1. Boosting算法基本原理 Boosting算法是一种由原始数据集生成不同弱学习器的迭代算法，然后把这些弱学习器结合起来，根据结合策略生成强学习器。 如上图，Boosting算法的思路： （1）样本权重表示样本分布，对特定的样本分布生成一个弱学习器。 （2）根据该弱学习器模型的误差率e更新学习器权重α。 （3）根据上一轮的学习器权重α来更新下一轮的样本权重。 （4）重复步骤(1)(2)(3
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2024-06-27 19:58:45
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参数的更新有许多方法;1.Vanilla update 最简单的更新形式。假定x是参数矢量，dx是梯度。更新形式为:# Vanilla update
x+=-leaning_rate*dx其中learning_rate是学习率。2Mumentum update 在深度网络中，通常能够得到更好的收敛速率。这种更新方法来源于优化问题的物理学上的观点。特别的，损失函数可以解释为山丘的高（也可以说成是
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2024-05-30 09:44:55
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1.1 Adaboost是什么 AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到
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2024-06-04 12:27:59
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我们在网上搜东西时，搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面，相关性低的内容显示在后面。那么，搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢？这里介绍2种重要的权重度量方法：TF-IDF和BM25。 在进入理论探讨之前，我们先举个例子。假如，我们想找和“Lucence”相关的文章。可以想一下，那些内容里只出现过一次“Lucence”的文章，有可能是在讲某种技术，顺便提到了
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2024-08-13 10:32:51
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深度学习day03 梯度下降算法穷举法和分治法的局限性梯度和学习率局部最优点和鞍点梯度下降算法数学原理梯度下降算法代码实现随机梯度下降随机梯度下降代码小批量随机梯度下降 梯度下降算法通过不断改变权重的值，找到使损失函数最小时的权重，权重每次改变的方向是梯度的反方向，也是函数下降最快的方向，每次改变的大小是权重=当前权重-学习率*当前梯度。所以进行梯度下降时需要知道损失函数关于当前权重的偏导数。穷
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2024-06-05 06:21:48
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拼多多店铺销量并非店铺权重，但权重确是和销量有关系。拼多多店铺权重提高了，店铺的排位也能上升，那么大家知道权重分为哪些吗? 一、类目权重 会因为店铺的成交状况的变化而变化，一般计算周期为近30天之内数据。如果一个店铺里有多个类目的话，那么店铺排名和权重就具有不稳定性，所以建议大家不要一店多卖。 二、自然搜索权重 拼多多的自然搜索排名通常是24小时动态变化的，这个一般是根据你的店铺商品的
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2024-04-23 16:38:16
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梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。梯度下降法优化器对梯度部分使用的是指数移动平均值（EMA），对学习率部分使用均方根（RMS）。为什么要对梯度取指数移动平均?我们需要使用一些数值来更新权重。我们唯一有的数值呢就是当前梯度，所以让我们利用它来更新权重。但仅取当前梯度值是不够好的。我们希望我们的更新是（对模型来说，是）“更好的指导”。让
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2024-04-24 15:17:07
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CNN结构特点1.局部连接使网络可以提取数据的局部特征 2.首先权值共享就是滤波器共享，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征，得到feature map。在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，权值共享大大降低了网络的训练难度，一个滤波器只提取一个特征，在整个图片（或者语音／文本） 中进行
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2024-09-12 11:56:01
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梯度爆炸在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。 这种现象叫梯度爆炸。当梯度爆炸到更大的值时，就会发生这种情况。这可能是RNN结构在更大的时间步长下会遇到的问题之一。当每个偏导数大于1时，这种情况可能发生，并且这些偏导数的相乘会导致更大的值。这些较大的梯度值会导致权重值在每梯度消失出现在以梯度下降法和反向传播训练人工神经网络的时候
学习目标学会实现神经网络常见的优化算法。笔记1 小批量梯度下降（Mini batch gradient descent）1.1 介绍三种梯度下降的方法我们之前说的梯度下降就指的是批量梯度下降——(Batch) Gradient Descent，就是在每一次迭代中，把整个training set的m个样本全部输入到模型进行训练，更新参数。在training set很大的时候，这样的方法会使参数更新的
对于神经网络来讲，训练的过程是在更新网络权重和偏重的值，采取的方法有梯度下降、牛顿法等。由于深度学习通常有较多的网络层数，参数较多，而且二阶的优化算法本身就非常消耗内存，因此，实际应用中，梯度下降运用较多。梯度下降更新模型参数的公式： 式子中的代表网络中的某一个需要训练的权重参数，K代表第K次迭代，代表学习率/步长。注意，每一层网络的参数的学习率可以不同。表示损失函数对该权重的梯度。注意
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2024-04-21 09:31:02
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本文实现只有一层隐藏层。贴上221网络解决两元素异或以及331网络解决三元素异或问题。 原理不懂可以参考以下博客，建议手推一遍bp怎样链式反向求导。多层感知机(MultiLayer Perceptron)以及反向传播算法(Backpropagation)机器学习——神经网络（四）：BP神经网络如果还不清楚这里有视频：PyTorch深度学习实践BP算法的核心就是从后向前更新权重。网络上大部分代码实现
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2024-03-19 15:28:18
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SEO权重是各大搜索引擎给予网站赋予的评估或评价等级，代表着网站在某领域中的权威性、健康度及成长潜力，网站的权重越高一方面代表其越具权威性，另一方面也代表着搜索引擎对其友好度越强，会在排名、流量和信任度评价给予较好的扶持。权重是一个相对性的概念，即根据某既定指标的整体评价中相对的重要程度。如果用容易理解的方法来说，比如指数是量级统计数据，那么权重便是性质评估数据，互联网平台普遍存在指数和权重相关体
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2024-01-05 19:16:53
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内容本文章带大家如何给自己修改过后的网络，加载预训练权重。很多小伙伴针对某一模型进行修改的时候，在修改模型后想要加载预训练权重，会发现频频报错，其实最主要原因就是权重的shape对应不上。注意：以下方法仅仅针对于在原网络改动不大的情况下加载预训练权重！1、.pt文件----->model：从.pt文件直接加载预训练权重。# 模板
ckpt = torch.load(weights) # 加
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2023-08-10 21:38:18
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本文的论文来自： Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。 这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考：[1] Deep L
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2024-08-08 10:37:45
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一、梯度法思想梯度法思想的三要素：下降出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为： 这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种"梯度"下降法阐释清楚。 机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是
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2024-08-23 14:17:15
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权重更新优化器总结在上吴恩达的深度学习课程时，学习了很多权重更新的方式，但当时学习的时候比较蒙，可能当时理解了，后面又忘了为什么这么用。这两天又看到一些资料，正好整理总结一下。 我们先计算一下反向传播的公式，具体详细过程就不再讲解了/ 以上图为例，现在我们更新权重,更新公式如下所示：在实际训练时数据集的量是非常庞大的，我们不能保证数据一次性全部载入内存，因此只能分批次训练。如果使用整个样本集进行训
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2023-11-26 08:05:27
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全梯度下降算法(Full gradient descent），随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent），随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent）小批量梯度下降算法（Mini-batch gradient descent）,它们都是为了正确地调节权重向量，通过为每个权重计算一个梯度，从而更新权值，使目标函数尽可能
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2024-02-10 14:53:40
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文章目录相关介绍SGD: Stochastic Gradient DescentTG简单加入L1范数简单截断法梯度截断法FOBOS: Forward Backward Splitting[^4]RDA: Regularized dual averaging[^5]FTRL: Follow-the-Regularized-Leader总结 相关介绍SGD: Stochastic Gradient
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2024-04-26 10:45:58
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