在CNN中使用反向传播来更新随机分配的权重、偏差和滤波器。对于值的上升,我们从端到尾用链规则求出梯度,并使用该公式,
New Value = old value - (learning Rate * gradient)
梯度下降是一个优化器,用于优化损失函数。这里还计算了梯度,公式是
New value = old value - (learning Rate * gradient)
如果我在上面给出的解释是错误的,请纠正我。
我的怀疑是:
的反向传播和梯度下降都使用相同的逻辑吗?是否与梯度下降有什么关系?
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代码。有人能帮忙吗。
成本函数:
function J = computeCostMulti(X, y, theta)
m = length(y); % number of training examples
J = 0;
h=(X*theta);
s= sum((h-y).^2);
J= s/(2*m);
梯度下降码:
function [theta, J
我编写了一个简单的.Net客户机,它通过TCP/IP连接到硬件设备(FPGA)。当我单击客户机中的一个按钮时,它会向设备发送一个小的(4字节)“请求”,然后立即读取设备响应的一个数据块(大约32 it )。客户端代码如下所示:
var stream = _tcpClient.GetStream();
stream.Write(requestData, 0, requestData.Length);
using (var ms = new MemoryStream())
{
var tempBuffer = new byte[65535];
do
{
我的代码的这一部分旨在获取不规则形状的Tile对象的轮廓,并通过创建一个环并减少环中瓦片的高度值进行循环,同时每次扩展环以包括前一个环之外的瓦片(这有意义吗?)。然而,我发现我得到了巨大的性能下降,每个循环都比之前的循环慢得离谱。为什么会这样呢?
我在想,这可能是因为oldEdge = theEdge;和可比较的行(两者都是向量,我将一个赋给另一个)。但即便如此,我也不理解性能会有如此大的下降。也许我在做一些明显很愚蠢的事情。有人能纠正我的错误吗?
请注意,oldEdge、theEdge和newEdge都是vector<Tile*>。
int decrease = 1;
while
使用module_init,我已经创建并唤醒了一个kthread。为了让它保持活动状态并完成我的函数任务,我使用了以下方法。这是我唯一可以让它运行的方法,因为我正在更改中断中的标志。现在我面临着令人难以置信的代码性能下降。我将问题的范围缩小到以下代码:
while(1){
//Do my tasks here after changing flag
while(get_flag() ){ //Waiting for a flag, to basically do my Func in the previous line.