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(9230)
视频
沙龙
2
回答
我
想用
x
[
100,4
]
的
样本
和
标签
y
来
计算
梯度
下降
。
当我
执行
代码
时
,
面对
这个
错误
、
、
我
是python
的
初学者,
当我
想
执行
这段
代码
时会遇到
这个
错误
。有人能帮帮我吗?用于
计算
具有
x
100,4
和
y
样本
的
梯度
下降
#Task 2iteration = 100etha = 0.1theta = np.zeros
浏览 12
提问于2020-04-16
得票数 0
1
回答
我
是不是在火把中不正确地使用了optim.SGD?
、
我
在跳棋中做强化学习。
我
是否只是用一个一维张量
来
包装集体输入呢? 如果
我
给SGD一个输入集合,它是否从集合中取样,
计算
平均损失,并使用
这个</e
浏览 0
提问于2019-05-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何通过for循环(没有向量化公式)为多个变量开发
梯度
下降
?
、
、
、
你好,谢谢你
的
帮助。
我
正在为安德鲁·吴( Andrew )
的
机器学习课学习,在第二周,
我
要为单变量
和
多变量
的
梯度
下降
做功课。
我
能够为单变量编写
梯度
下降
代码
:但是,
当我
试图为多个变量编写
梯度
下降
代码
时
,
我
开始遇到多个
错误
。在网上搜索
时
,许多人
浏览 2
提问于2018-07-21
得票数 0
2
回答
梯度
下降
与随机
梯度
下降
算法
、
、
、
我
尝试在MNIST手写体数字数据集(包括60K训练
样本
)上训练一个FeedForward神经网络。 为了使用随机
梯度
<
浏览 6
提问于2016-02-29
得票数 6
回答已采纳
2
回答
多变量
梯度
下降
失败,导致NaN
、
、
、
我
试图实现
梯度
下降
算法,以最小化多个线性算法
的
代价函数。
我
正在使用吴家富在机器学习课上解释
的
概念。
我
用
的
是八度。然而,
当我
试图
执行
代码
时
,它似乎无法提供解决方案,因为
我
的
θ值
计算
为"NaN“。
我
已经附加了成本函数
代码
和
梯度
下降
<e
浏览 0
提问于2018-08-17
得票数 3
回答已采纳
2
回答
SGD背后
的
核心理念
、
、
、
Hinton在他
的
通俗课程中提到了以下事实:
当我
们有非常大
的
数据集并且需要
执行
小型批处理权重更新
时
,Rprop实际上不起作用。为什么它不适用于小型批次?嗯,人们试过了,但发现很难让它发挥作用。它不起作用
的
原因是它违背了随机
梯度
下降
背后
的
中心思想,即
当我
们有足够小
的
学习率
时
,它会在连续
的
小批上平均
梯度
。考虑权重,它得到了
梯度
0.
浏览 0
提问于2020-09-29
得票数 3
2
回答
前馈-神经网络Keras
、
、
对于我在Keras中实现
的
前馈神经网络
的
输入,
我
只想检查一下
我
的
理解是否正确。因此,在上面的数据中,它是一个数组中由4个输入组成
的
时间窗口。
我
的
输入层是batch_size是4,理论上,<e
浏览 2
提问于2016-09-08
得票数 1
回答已采纳
2
回答
反向传播如何与反向自动分化相同(或不相同)?
、
、
、
、
有这样
的
主张: 更新:,自从写这篇文章以来,
我
发现这在“深度学习”6.5.9节中有介绍。见。
我
还发现,这篇论文对Haber
和
R
浏览 4
提问于2014-05-06
得票数 14
回答已采纳
3
回答
logistic回归中
的
成本函数给出了NaN结果
、
、
、
、
我
正在使用批量
梯度
下降
实现逻辑回归。有两类输入
样本
将被分类。类是1
和
0。在训练数据
时
,
我
使用了以下sigmoid函数:哪里
我
正在使用以下成本函数来
计算
成本,以确定何时停止培训。) - (1-
y
) .* log(1-htheta));由于htheta
的
值在大多数情况下要么为1,要么为零,所
浏览 2
提问于2016-02-16
得票数 17
回答已采纳
5
回答
线性回归中
的
梯度
下降
、
、
、
我
正在尝试用java实现线性回归。
我
的
假设是theta0 + theta1 * xi。
我
正在尝试
计算
theta0
和
theta1
的
值,以便使成本函数最小。
我
正在使用
梯度
下降
来找出值-while(repeat until convergence) calculate theta0 and theta1 simultaneously.在收敛之前
我
知道这是局部最小值,但是
我</
浏览 7
提问于2014-01-11
得票数 2
1
回答
需要帮助理解Tensorflow线性回归中
的
批量大小
、
、
我
目前正在注册。在本课程
的
一个特定部分,我们将介绍线性回归在python
代码
中
的
实际应用。在上面的
代码
中,
我
在理解超参数batch_size
时
遇到了问题。它在ML Wiki中被描述为No。一批一批
的
例子!它与时代有关(迭代?)这样,N/Batch_size给出了迭代
的
次数(如果batch_size<N也不能理解)。 Learning_rate作为负<em
浏览 9
提问于2022-01-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
了解用于顺序/多类回归
的
R中lrm系数
的
格式
、
、
我
正在尝试用python从头开始实现其中一个R
代码
,它涉及到逻辑回归。 据我所知,logistic回归(当使用
梯度
下降
执行
一对所有)
时
,
我
认为如果有F个特征
和
L个
标签
,那么我们就有M×F系数。基本上,我们对M个
标签
中
的
每一个都有F个不同
的
向量,然后
计算
输入
X
的
sigmoid函数,哪个向量给出最大值就是预测
的
类别
浏览 0
提问于2018-08-04
得票数 0
2
回答
batchSize在TensorFlow
的
model.fit()函数中是什么?
、
在使用TensorFlow.js定义了模型之后,您可以运行model.fit()
来
训练它。此函数接受许多参数,包括一个配置对象。此对象具有属性batchSize。刚刚说: 每个
梯度
更新
的
样本
数。虽然这可能是一个技术上正确
的
答案,但它并没有真正
的
帮助。
我
为什么要改
这个
号码?
我
已经意识到,如果
我
增加它,训练就会变快,如果
我
减少它,它就会变慢。但我到底在这里改变了什么?
我
为什么要改变它?
浏览 4
提问于2020-04-04
得票数 10
回答已采纳
1
回答
如何解决线性分类问题上
的
梯度
下降
问题?
、
、
、
📷
错误
函数由:e(
y
, \hat
y
)=0 (如果
y
\cdot a(
x
-b) \ge 1 )或e(
y
, \hat
y
) = 1-
y
\cdot a\cdot (
x
-b) (如果
y
a(
x
-b电流t
梯度
下降
为(1,3)。
梯度
下降
(E_{in}(a,b))定义为E_{in}(a,b
浏览 0
提问于2020-03-04
得票数 4
回答已采纳
1
回答
火火炬中
的
柱选择可微吗?
、
、
火炬中
的
列选择是可微
的
吗?例如,如果
我
想从每一行中选择一个列来生成一个新
的
列
X
1数组,然后使用
这个
新数组作为背景,背景是否正常工作?qvalues = qvalues[range(5),[0,1,0,1,0]] 如果像上面所示
的
从5*2张量中进行元素选择?
浏览 0
提问于2018-07-16
得票数 7
1
回答
如何从tensorflow_federated中提取聚集
梯度
?
、
、
我
有一个像这样
的
tensorflow模型return( tf.TensorSpectf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
我
在下面设置了tf.keras.optimizers.Adam(), serv
浏览 7
提问于2022-07-31
得票数 0
4
回答
线性回归
的
梯度
下降
法
和
正规方程法给出了不同
的
解
、
、
、
我
正在研究机器学习问题,并希望使用线性回归作为学习算法。本文实现了两种不同
的
线性回归模型参数theta
的
求解方法:
梯度
(最陡)
下降
法
和
正规方程法。theta = pinv(
X
'*
X
)*
X
'*
y
;这是
梯度
下降
的
代码
: function theta = gradientDesc(
X
,
y</em
浏览 1
提问于2012-06-30
得票数 6
回答已采纳
1
回答
python中
的
数值
梯度
下降
、
、
我
编写这段
代码
是为了得到向量函数
的
梯度
下降
。 其中:F是函数,
X
0是起点,eta是步长。如果我们 一些
我
需要改变或补充
的
东西?def descenso_grad(f,
X
0
浏览 5
提问于2020-12-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
具有相对标号对
的
二进制分类
、
、
、
、
我
有一个没有
标签
的
数据集,但我确实有一种方法可以得到一对带有相反
标签
的
示例,即给出一对
x
,z,
我
知道它们
的
真正
标签
要么是0,1,要么是1,0。假设
我
有一个用于预测单个
样本
(
y
_hat = f(
x
) )
的
任意模型,
我
将使用Keras构建一个模型,该模型接受对
样本
(
x
,z)
和
输
浏览 16
提问于2021-12-22
得票数 0
1
回答
多元线性回归-
梯度
下降
(R)
、
、
我
在学习机器学习。所以我对
我
在网上找到
的
数据做了一些简单
的
练习。现在
我
尝试在R中用
梯度
下降
来
实现线性回归,
当我
运行它
时
,
我
意识到它不是收敛
的
,
我
的
成本无限高。虽然
我
怀疑它在某个地方,
我
计算
梯度
,但我无法找到问题。所以让我们开始展示
我
的
数据。
浏览 2
提问于2016-08-25
得票数 0
回答已采纳
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