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「元学习」解析:学习如何梯度下降与学习新算法

图1 图来自最近 Rainbow RL 论文 这种差异导致机器学习研究人员提出这样一个问题:人类大脑在这样任务体现了什么样工具和能力,我们如何能够用统计学和信息论方式理解这些工具呢?...例如,如果这个这个模型仅仅看到了一组数字中第一个「3」,他如何能知道第二个「3」也是同种数字这样先验呢?从理论上讲,我们感兴趣类别标签在网络学习中与构成线条粗细情况可能相关?...这个网络目标训练一个模型,对于一个新任务只需要做单步梯度更新,就可以很好地在这个任务上进行泛化。代码大概长这个样子: 1.随机初始化一个网络参数,把这组参数记为 theta。...作者把 RL² 架构和专门对任务进行过渐进优化算法进行了对比,RL² 取得了与其相当性能。 我们能对此进行扩展? 本文只是领域一个非常精炼简介,确信我忽略了一些想法或者概念。...过去几周中,试着从概念上这些文章进行压缩,并产生一个能够普遍解释这些文章理解,在这个过程中想到了一系列一般性问题: 这些方法如何被扩展到更多样任务?

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机器学习中常见问题_几种梯度下降法

x,y表示theta0和theta1,z方向表示花费函数,很明显出发点不同,最后到达收敛点可能不一样。当然如果是碗状,那么收敛点就应该是一样。...1、批量梯度下降法BGD   批梯度下降法(Batch Gradient Descent)针对整个数据集,通过所有的样本计算来求解梯度方向。   ...代码如下: ?...三 通俗理解梯度下降   (1)批量梯度下降—最小化所有训练样本损失函数(全部训练数据求得误差后再参数进行更新),使得最终求解全局最优解,即求解参数使得风险函数最小。...随机也就是说用样本中一个例子来近似所有的样本,来调整theta,其不会计算斜率最大方向,而是每次只选择一个维度踏出一步;下降一次迭代只更新某个theta,报着并不严谨走走看态度前进。

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「元学习」解析:学习如何梯度下降与学习新算法

图1 图来自最近 Rainbow RL 论文 这种差异导致机器学习研究人员提出这样一个问题:人类大脑在这样任务体现了什么样工具和能力,我们如何能够用统计学和信息论方式理解这些工具呢?...例如,如果这个这个模型仅仅看到了一组数字中第一个「3」,他如何能知道第二个「3」也是同种数字这样先验呢?从理论上讲,我们感兴趣类别标签在网络学习中与构成线条粗细情况可能相关?...这个网络目标训练一个模型,对于一个新任务只需要做单步梯度更新,就可以很好地在这个任务上进行泛化。代码大概长这个样子: 1.随机初始化一个网络参数,把这组参数记为 theta。...作者把 RL² 架构和专门对任务进行过渐进优化算法进行了对比,RL² 取得了与其相当性能。 我们能对此进行扩展? 本文只是领域一个非常精炼简介,确信我忽略了一些想法或者概念。...过去几周中,试着从概念上这些文章进行压缩,并产生一个能够普遍解释这些文章理解,在这个过程中想到了一系列一般性问题: 这些方法如何被扩展到更多样任务?

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使用python手写Metropolis-Hastings算法贝叶斯线性回归

但是使用别人包我们并不真正理解发生了什么,所以本文通过手写Metropolis-Hastings来深入理解MCMC过程,再次强调我们自己实现方法并不是并不是为了造轮子,而是为了更好通过代码理解概念...在这个例子中,a, b几乎可以是任何数值,正或负,但σ必须严格正(因为从来没有听说过负标准差正态分布,吧?)除此之外,没有其他任何规则。...然后将该因子与均匀分布随机变量值进行比较。这给模型增加了随机性,使不可能参数向量有可能被探索,也可能被丢弃(很少)。 这听起来有点复杂,让我们从头一步一步进行代码实现。...换句话说,我们将计算正态分布可能性,其中均值输入和系数a和b乘积,噪声σ。在这种情况下,我们将使用对数似然而不是原始似然,这样可以提高稳定性。...代码如下: 1)实例化参数向量初始值 ...

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笨办法学 Python · 续 练习 16:冒泡、快速和归并排序

挑战练习 本练习目的,学习如何基于“代码”描述或“p-code”实现算法。你将使用告诉你参考文献(主要是维基百科)研究算法,然后使用代码实现它们。...这是这个特定代码最初实现: def bubble_sort(numbers): """Sorts a list of numbers using bubble sort."""...在循环中,我们还必须注意next或prev属性是否None。这种转换需要大量翻译,学习和猜测你正在阅读代码语义。...将这些实现为一个单独模块,但是将它们作为函数,添加到DoubleLinkedList更简单?如果你这样做,那么你需要将该代码复制到可以处理其他数据结构上?...我们没有这样设计方案,如何使这些排序算法处理任何“类似链表数据结构”。 再也不要使用气泡排序。包含在这里,因为你经常遇到坏代码,并且我们会在练习 19 中提高其性能。

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再介绍一篇最新Contrastive Self-supervised Learning综述论文

但是深度学习也有其瓶颈,就是需要大量的人工标注标签。例如在计算机视觉中,监督模型需要在图片表示和图片标签之间建立关联。传统监督学习模型极度依赖于大量有标签数据。...图一:对比学习直观理解:让原图片和增强图片变近,让原图片和其他图片变远 监督学习不仅需要大量标注数据,它还面临着下面的各种问题: 模型泛化性能 相关 对抗攻击 最近,自监督学习结合了生成模型和对比模型特点...在这个前置任务中,图片经过变换,它们还是相似的图片,模型需要学会辨别这些经过颜色变换图片。 几何变换 几何变换也很好理解,不多说了。...但是前置任务本身一把双刃剑,某个特定前置任务可能对某些问题有利,其他问题有害。 图九:两张图片形状差不多。但是,很多低阶细节不一样。在这里使用正确前置任务是非常重要。...8.结论 这篇论文总结了各种流行自监督对比模型。 我们解释了对比学习中不同模块: 如何选择正确前置任务 如何选择学习架构 如何在下游任务上优化 基于对比学习模型获得了非常好实验效果。

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详细解读Spatial Transformer Networks(STN)-一篇文章让你完全理解STN了

如图所示,如果是手写数字识别,图中只有一小块数字,其他大部分地区都是黑色,或者小噪音。...+x′sinθ y=y'cos\theta + x'sin\theta 我们可以简单理解为 cosθ,sinθ cos\theta,sin\theta就是控制这样方向,把当成权值参数...那这样方法能用梯度下降来解? 5.2 解决输出坐标为小数问题 用上面的四舍五入显然不能进行梯度下降来回传梯度。 为什么呢?...5.3 Sampler数学原理 论文作者我们前面的过程给出了非常严密证明过程,以下论文转述。...定位网络中输出值,指明了如何 每个训练数据进行转化。 7.STN 实现代码 相应代码已经有人实现了,就不做重复工作了。

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【机器学习界“Hello World“ 】Logistic 分类回归算法 (二元分类 & 多元分类)

图片‍♂️ 个人主页: @计算机魔术师‍ 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。该文章收录专栏 ✨--- 机器学习 ---✨@toc一、线性回归能用于分类?...图片故我们需要找到另外代价函数保证我们可以找到全局最小值三、logistic代价函数图片3.1 当$y=1$代价函数图像代价函数,我们可以画出当$y=1$时图像。...公式如下图蓝色字体公式:图片由于 y 只有两个情况 0,1 ,利用性质 当y = 1 时,y=0情况多项式消去,y = 0 时同理,这样就成功表达了两种不同情况函数图片通过将式子合并为一个等式,代价函数...logistic回归同一种算法?...)总而言之,就是逻辑回归模型假设特征与目标变量之间存在线性关系,利用这个线性关系来分类(这个逻辑回归是因为线性函数,一个线性关系) 正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文,瓜分万元奖池和键盘手表

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教程 | 如何使用变分自编码器VAE生成动漫人物形象

这让倍感压力。 额... 我们还应该继续... 从哪里获得数据? 很不幸,在网络上没有可以得到标准动漫形象数据集。但是这不能阻止像我这样的人去寻找。...在浏览了一些 GitHub 代码仓库之后,得到了一些提示: 一个叫做「Getchu」日本网站有大量动漫图片。 需要一些工具从网上下载图片,但是你需要自己找到这种工具。...认为答案肯定,但是并不想通常说那么简单。例如,这个目标函数来自哪里问题,以及 KL 散度分量在这里有什么作用。在这篇帖子中,我会试着去解释 VAE 背后隐藏奥秘。...「KL」衡量两个分部之间差异。 现在让我们回过头来看看 VAE 目标函数怎么得来。 ? 这是 VAE 推导。尽管它似乎与你可能在论文中看到看起来不同,但这是认为最容易理解推导。...如果你知道,请告诉这样可以正确地引用原始网站。

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Optimization of Machine Learning

所以牛顿法不一定会按照正确方向拟合。上面牛顿法式子对于单变量如果是变量,那么下面的二阶导要用到Hession矩阵。所以对于多变量牛顿法: ? ?...来计算出下一个搜索方向,并在方向上求出可使目标函数极小化步长α,然后用这个步长,将当前点挪到下一个点上,并检测是否达到了程序中止条件,如果没有达到,则用上面所说[13]式方法计算出下一个修正矩阵...,可以使用上面提到Armrji搜索或者等等改进方法。 ④更新一波 ⑤计算 ? ⑥ ? ,转回去继续更新。 然而,如果是这样,复杂度还是存在,还是得求个导数啊。...这个式子到底行不行呢?证明一下理论: ? ? ? ? 这样就证明这个算法正确性。...然而其实根本不关心这个算法正确性,只是想知道 这是怎么想出来,说实话第一眼看根本没有get到这个算法就是实现了LBFGS,所以如果有大神知道麻烦私信我!渣渣感激不尽。

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RTKLIB源码解析(一)——单点定位(pntpos.c)

,知道了 RTKLIB如何实现单点距定位。...注意事项: 关于第 1步,如果是第一次定位,即输入 sol为空,则 x初值为 0;如果之前有过定位,则通过 1中操作可以将上一历元定位值作为历元定位初始值。...目前还只阅读了如何从广播星历中计算卫星 P、V、C代码,关于如何从精密星历中计算,等精密星历理论背景有了更多了解之后再予以添加。...疑惑: 这个函数貌似是根据接收机高度角和信号频率来检测信号是否可用,但 mask在这里应该翻译成什么?...manual中可能搞反了,源码中正确,与我看法相同。 疑惑: 1中当高度角和接收机高度较小时,为什么延迟要为 0呢?

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RTKLIB源码解析(一)——单点定位(pntpos.c)

,知道了 RTKLIB如何实现单点距定位。...注意事项: 关于第 1步,如果是第一次定位,即输入 sol为空,则 x初值为 0;如果之前有过定位,则通过 1中操作可以将上一历元定位值作为历元定位初始值。...目前还只阅读了如何从广播星历中计算卫星 P、V、C代码,关于如何从精密星历中计算,等精密星历理论背景有了更多了解之后再予以添加。...疑惑: 这个函数貌似是根据接收机高度角和信号频率来检测信号是否可用,但 mask在这里应该翻译成什么?...manual中可能搞反了,源码中正确,与我看法相同。 疑惑: 1中当高度角和接收机高度较小时,为什么延迟要为 0呢?

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初识beta分布

这个问题说是什么,一开始没搞明白,如何根据题目所提供信息去求解第七大数?有点被问法给忽悠了。与其直接求解第七大数是什么,还不如去猜测分布是什么。...既然这样,就把这当作一个随机变量吧,随机变量无非就是求解概率密度函数,找到概率密度最集中地方,自然θ\theta可能值区间了。...(这里,θ\theta求解问题如何转换到概率论中去,有待研究,着实令人不解为何。) 步骤1....p(X)p(X)在N次实验中出现次数为X次概率,求解很简单,p(X|θ)p(X|\theta)θ\theta积分,求个全概率即可。...你可能已经意识到,我们事实上就是在这个运动员在击球之前可以理解为他已经成功了81次,失败了219次这样一个先验信息。

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Optimization of Machine Learning

所以牛顿法不一定会按照正确方向拟合。上面牛顿法式子对于单变量如果是变量,那么下面的二阶导要用到Hession矩阵。所以对于多变量牛顿法: ? ?...来计算出下一个搜索方向,并在方向上求出可使目标函数极小化步长α,然后用这个步长,将当前点挪到下一个点上,并检测是否达到了程序中止条件,如果没有达到,则用上面所说[13]式方法计算出下一个修正矩阵...,可以使用上面提到Armrji搜索或者等等改进方法。 ④更新一波 ⑤计算 ? ⑥ ? ,转回去继续更新。 然而,如果是这样,复杂度还是存在,还是得求个导数啊。...这个式子到底行不行呢?证明一下理论: ? ? ? ? 这样就证明这个算法正确性。...然而其实根本不关心这个算法正确性,只是想知道 这是怎么想出来,说实话第一眼看根本没有get到这个算法就是实现了LBFGS,所以如果有大神知道麻烦私信我!渣渣感激不尽。

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NLP入门必知必会(一):Word Vectors

1.1 我们如何表示一个单词含义? 定义:含义(韦伯斯特词典) 一个词或词组表示意思; 人用这个单词,符号时表达意思; 一个词在写作,艺术等作品中表达意思。...1.3 像WordNet这样资源,存在问题 作为资源很好,但缺少细微差别 例如:“proficient”被列为“good”同义词,这仅在某些情况下正确。...一个窗口中每个中心向量v进行了渐变,我们还需要外部向量u梯度通常在每个窗口中,计算窗口中正在使用所有参数更新,例如: ? 3.4 Word2vec:更多详细信息 为什么要选择两个向量?...简而言之,它是反转CBOW图像。到目前为止,看到两个模型都使用神经网络(模仿人脑神经细胞),因此当人出现带有可疑记忆单词时考虑到有待猜测地方,人脑可能以类似的机制主导结果。...梯度下降最小化算法 思路:对于的当前值,计算梯度,然后朝负梯度方向走一小步。重复。 ? 4.1 梯度下降 更新公式(以矩阵表示法): ?

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Science组织了一场尖锐Reddit问答,Yann LeCun回答还是那么耿直

有趣,Yann LeCun 量子计算与机器学习、人工智能等问题回答相当耿直。机器之心其中部分问题进行了编译,感兴趣读者可从文末链接查看所有讨论。...而言,根本不清楚量子计算能对人工智能有任何影响。在短时间内更不可能。 问题 10:传统统计模型价值在于易于理解模型行为、如何得出结论以及推断/预测不确定性。...当我们可以信任一个系统时,尤其该系统作出重大决策时,可以思考以下多个方面: 能够理解代码/模型? 它是否长期在大量示例上得到验证? 是否确信世界不会变化,将我们带到模型从未见过状态?...模型是否能够被连续监控、验证和更新? 模型外部存在哪些检查?输入和输出都被其他系统检查使用哪种语言与该系统交流?可以询问它在做什么可以向提建议?...问题 12:个 13 岁学生,喜欢用 JS 和 Python 自己做游戏和编程。想要做自己音乐和机器学习程序,这样年轻开发者有什么建议

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【机器学习】Logistic 分类回归算法 (二元分类 & 多元分类)

y=0 代价函数图像 四、 代价函数与梯度下降 4.1 线性回归与logistic回归梯度下降规则 五、高级优化算法 六、多元分类:一多 一、线性回归能用于分类?...> 0.5 , 也就是横坐标 z (这里 z 对应线性方程) 大于零,预测 y 为 1 条件则如下: 化简为条件 x_1 + x_2 >=3 , 这个条件所对应几何意义: 即一条切割线右侧...故我们需要找到另外代价函数保证我们可以找到全局最小值 三、logistic代价函数 3.1 当 y=1 代价函数图像 代价函数,我们可以画出当 y=1 时图像。...公式如下图蓝色字体公式: 由于 y 只有两个情况 0,1 ,利用性质 当y = 1 时,y=0情况多项式消去,y = 0 时同理,这样就成功表达了两种不同情况函数 通过将式子合并为一个等式...那么线性回归和logistic回归同一种算法

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怎么说

两个正确得到保证,也就能达到最大化利用 CPU 和 I/O目的了。最关键如何做到两个【正确】? 在聊具体场景时候,我们必须要拿出我们专业性来。...到这里,相信你已经知道第一个【正确】使用多线程场景了,那创建多少个线程正确呢? 创建多少个线程合适? 面试如果问到这个问题,这可是你理论和实践统考。...不过在初始阶段,我们确实可以按照这个理论之作为标准, 毕竟差也可能不会差太多,这样调优也会更好一些 谈完理论,咱们说点实际,公式看懂了(定性阶段结束),但是有两个疑问: 怎么知道具体 I/O...在讲互斥锁内容故意遗留了一个知识: ? 怎么理解这个公式呢? ? 这个结论告诉我们,假如我们串行率 5%,那么我们无论采用什么技术,最高也就只能提高 20 倍性能。...如何简单粗暴理解串行百分比(其实都可以通过工具得出这个结果)呢?

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第十篇:《机器学习之神经网络(四)》

假设我们有三个权重矩阵,Theta1,Theta2 和 Theta3,尺寸分别为 10*11,10*11 和1*11, 下面的代码可以实现这样转换: thetaVec = [Theta1(:) ; Theta2...(thetaVec(221:231, 1, 11); 反向传播算法直观理解 “在上一节,我们介绍了反向传播算法,很多人来说,当第一次看到这种算法时,第一印象通常是,这个算法需要那么多繁杂步骤,简直太复杂了...,也经常感觉自己反向传播算法理解并不是十分深入,对于反向传播算法究竟是如何执行,并没有一个很直观理解。...做过编程练习同学应该可以感受到这些练习或多或少能帮助你,将这些复杂步骤梳理了一遍,巩固了反向传播算法具体如何实现这样你才能自己掌握这种算法。...在本节中,想更加深入地讨论一下反向传播算法这些复杂步骤,并且希望给你一个更加全面直观感受,理解这些步骤究竟是在做什么,也希望通过本节,你能理解至少还是一个合理算法。

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【机器学习界“Hello World“ 】Logistic 分类回归算法 (二元分类 & 多元分类)

h_\theta(x) = \theta^T*x 来拟合数据( \theta 参数列向量,注意这里 x 关于 x_i 向量,其中 x_0=1, 即 x_0*\theta_0 = 常数项 )...故我们需要找到另外代价函数保证我们可以找到全局最小值 三、logistic代价函数 3.1 当 y=1 代价函数图像 代价函数,我们可以画出当 y=1 时图像。...公式如下图蓝色字体公式: 由于 y 只有两个情况 0,1 ,利用性质 当y = 1 时,y=0情况多项式消去,y = 0 时同理,这样就成功表达了两种不同情况函数 通过将式子合并为一个等式...那么线性回归和logistic回归同一种算法?...) 总而言之,就是逻辑回归模型假设特征与目标变量之间存在线性关系,利用这个线性关系来分类(这个逻辑回归是因为线性函数,一个线性关系)

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