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市场份额首次下降……

IDC《中国航拍无人机市场季度跟踪报告,2016年第三季度》显示, 2016年第三季度中国航拍无人机市场出货量前三名厂商分别为大疆、零度智控、派诺特,其中大疆占据了52%的市场份额。...这是连续四个季度以来,大疆的市场份额首次下降。 IDC中国终端系统研究部研究经理肖晶指出:“大疆精灵系列(Phantom)经过四代产品更迭,已成为大疆甚至是中国航拍无人机市场上最主要的销售产品。...受到大疆9月底发布全新御系列(Mavic)便携无人机的影响,市场在第三季度呈现出观望状态,使得Phantom系列产品出货量明显下降。”...同时,以零度智控口袋无人机为代表的小型航拍无人机(根据IDC的定义,轴距小于250mm的航拍无人机为小型航拍无人机)在第三季度的首批大规模出货,使小型航拍无人机迅速获得26%的市场份额,进一步抢占了大疆的市场份额

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梯度下降

梯度下降算法 梯度 函数上某一点的梯度是 向量,就是函数变化增加最快的地方。具体来说,对于函数f(x,y),在点(x0,y0)沿着梯度向量的方向 : (df/dx0,df/dy0)的转置....梯度下降算法 损失函数: J(w) w的梯度将是损失函数上升最快的方向,最小化loss ,反向即可 J(w_old) ---->J(w_old- k * ▽w_old的梯度)---->J(...w_new) 方法 : 主要区别是每一次更新样本参数使用的样本个数是不同的 批量梯度下降 使用全部数据进行参数更新 w = w-k * ▽J(w) for i in range...loss_function,data,params) params = params - learning_rate * pramas_grad 每次更新梯度使用全部数据 ,最后梯度可为0 随机梯度下降...loss_function,example,params) params = params - leaning_rate * params_grad 学习率需要逐渐减少,否则无法收敛 小批量梯度下降

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随机梯度下降优化算法_次梯度下降

5.5 梯度下降法 现在我们可以计算损失函数的梯度,反复计算梯度然后执行参数更新的过程称为梯度下降法。...也有其他方式的优化方法(例如LBFGS),但梯度下降是目前为止最常见和公认的优化神经网络损失函数的方式。...小批量梯度下降。在大规模应用(例如ILVRC竞赛)中,训练数据可能会有数百万个样本。因此,执行单个参数更新时,在整个训练集上计算完全损失似乎是浪费的。...当这个小批量只包含一个样本时,这个过程被称为随机梯度下降(SGD,或在线梯度下降)。这种策略在实际情况中相对少见,因为向量化操作的代码一次计算100个数据 比100次计算1个数据要高效很多。...在梯度下降期间,我们计算权重上的梯度(并且如果我们愿意的话,也计算数据上的梯度),并使用它们在梯度下降期间执行参数更新。 本章: 我们将损失函数比作一个在高维度上的山地,并尝试到达它的最底部。

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梯度下降

梯度下降(Gradient Descent)是在求解机器学习算法的模型参数(无约束优化问题)时,最常采用的方法之一 代价函数 提到梯度下降就不得不说一下代价函数。...代价函数 我们想要的结果是使这个函数最小,前面的1/2是为了在求导的时候方便计算 梯度下降 梯度下降是一个用来求函数最小值的算法,我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ0 ,θ1 ) 的最小值。...梯度下降原理:将函数比作一座山,我们站在某个山坡上,往四周看,从哪个方向向下走一小步,能够下降的最快 ?...方法: 先确定向下一步的步伐大小,我们称为学习率Learning rate; 初始化参数的值 沿着负梯度方向去减小函数值并更新参数 当下降的高度小于某个定义的值或迭代次数超过一定限制,则停止下降; ?...越接近最小值时,下降速度越慢

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梯度下降算法

关于梯度的概念可参见以前的文章: 从方向导数到梯度 梯度下降法迭代公式为: image.png x为需要求解的 值,s为梯度负方向,α为步长又叫学习率 缺点:靠近极小值的时候收敛速度比较慢...;可能会”之字形”的下降;不太 适合处理比较复杂的非线性函数问题。...实例: 用梯度下降的迭代算法,来逼近函数y=x**2的最值 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...plt.plot(X,Y,"ro--") plt.show() 运行结果如下: image.png 假如目标函数有未知参数的情况,步骤如下: image.png 如何选择梯度下降的步长和初始值...表示每次迭代更新的时候变化比较大,有可能会跳过 最优解;学习率过小,表示每次迭代更新的时候变化比较小,就会导致迭代速度过 慢,很长时间都不能结 算法初始参数值的选择:初始值不同,最终获得的最小值也有可能不同,因为梯度 下降法求解的是局部最优解

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梯度下降

算法简介 梯度下降法(Gradient Descent)不是一种机器学习算法,而是是一种基于搜索的最优化方法,作用是最小化一个损失函数,例如在线性回归过程中,可以用梯度下降法来最小化损失函数,同样的,也可以用梯度上升法来最大化一个效用函数...dJ}{d\theta} \eta有着如下的定义: \eta 称为学习率(learning rate) \eta 的取值影响获得最优解的速度 \eta 取值如果不合适,可能得不到最优解 \eta 是梯度下降法的一个超参数...从这里我们可以看到,梯度下降法中初始点也是一个超参数。...推导 前面我们得到批量梯度下降法(Batch Gradient Descent),这里考虑另一种梯度下降法:随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 在批量梯度下降法中我们知道...,由于每次搜索不能保证得到的方向是损失函数减小的方向,更不能保证是下降最快的方向,所以搜索路径会出现如下图的情况。

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梯度下降

前言 梯度下降法gradient descent是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法,它是一种迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度向量。 问题抽象 ? 是 ?...的 值,直至收敛 梯度下降:负梯度方向是使函数值下降最快的方向,我们在迭代的每一步都以负梯度方向更新 ? 的值 收敛:给定一个精度 ? ,在迭代的每一轮根据梯度函数 ? 计算梯度 ? , ?...,回到步骤3 算法调优 学习率:学习率太小时收敛过慢,但太大时又会偏离最优解 初始值:当损失函数是凸函数时,梯度下降法得到的解是全局最优解;当损失函数是非凸函数时,得到的解可能是局部最优解,需要随机选取初始值并在多个局部最优解之间比较...归一化:如果不归一化,会收敛得比较慢,典型的情况就是出现“之”字型的收敛路径 注意事项 当目标函数是凸函数时,梯度下降法是全局的最优解,一般情况下梯度下降法的解不一定是全局最优解 梯度下降法的收敛速度未必是最快的

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递归下降算法_递归下降分析程序得到的经验

递归下降算法 算法模型: Term = Term + Expr Expr=Expr+Factor Factor =单个元素。最小单位。...我用递归下降算法写了个简单的计算器,递归算法为我的运算符号+ – * / 等基础运算符号形成优先级。在使用的过程中发现了递归下降算法很容易产生的一个问题,左递归问题。...所谓的左递归其实就是算式在进行同等级运算符的运算的时候强行从右至左进行了运算解析,因为递归下降法中越是后生成的运算符其优先级越高,在同等级运算中,就无法确保优先级了,在这里的体现就是算式从右至左进行了解析...解决方案: 将运算符号抽象出来单独成立一层,将数值节点统统存入Vector,这样的话,在实际生成到内存中需要判断优先级的只有+ – * / 四个了,因为递归下降算法,所以只要让 * /在+ –的下一级子类中生成

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梯度下降

梯度下降法 本文主要是为了讲解 梯度下降法 的原理和实践, 至于什么是梯度下降法, 他能做什么, 相信百度一下你就都知道了, 所以下面进入正题 从一元二次方程开始 梯度下降法主要是用来求解某个方程的最小值...并且梯度总是指向损失函数变大的方向, 这里因为是梯度下降, 所以每次迭代的值应该是梯度的负方向 编程实现梯度下降法 # 梯度函数 def dJ(x): return (x-3)*2 # 损失函数..., 但是到最后都是通过这两个函数来进行迭代达到最后的标准求出最优解 梯度下降法容易陷入局部最优解的而达不到全局最优解, 所以可能需要随机选取多个起始点进行梯度迭代, 这样 全量的梯度下降法 也叫做...批量梯度下降法 对于多元二次方程, 因为多元会使得 批量梯度下降法 的梯度函数计算的非常缓慢, 所以可以采用随机梯度下降, 并且随机梯度下降 不容易 陷入局部最优解的的陷阱, 所谓的随机梯度就是每次计算梯度的时候随机选取一个样本进行迭代来实现..., 但是因为单一样本的偶然性比较大, 并且其最后不一定能达到最小值, 所以一般也是采取折中的 小批量梯度下降法, 即可以随机抽取一部分样本进行迭代。

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梯度下降算法

本篇介绍求解最优化问题的一种数值算法-- 梯度下降算法。 在微积分中我们学过,沿着梯度grad(f)方向,函数f的方向导数有最大值。...同理,要找到函数的极小值,沿着该函数的梯度的相反方向探寻,称之为梯度下降算法。在机器学习领域,我们常需求解权重参数取何值时损失函数最小,梯度下降算法是一种很重要的算法。 ? ?...上述公式就是在梯度下降算法中,用于迭代求解各自变量的值。其中alpha 为迭代步长(需人为调参)。当函数值的变化量足够小,满足精度要求,或者迭代步数已足够时,就可以退出迭代。...下面以一个普通的二元函数为例,介绍梯度下降算法的基本实现。 二元函数的梯度公式如下: ?...下面是梯度下降算法的示例: gx= diff(z,x) gy= diff(z,y) print("梯度下降算法") func_z = lambda x,y : x**2 + 2*y**2 +2*x*y

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梯度下降算法

Gradient Descent(梯度下降) 梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。...[image] 现在想象一下,我们在刚才的右边一些的位置,对梯度下降进行初始化。想象我们在右边高一些的这个点。开始使用梯度下降。...1.4 梯度下降和代价函数 梯度下降是很常用的算法,它不仅被用在线性回归上 和线性回归模型还有平方误差代价函数。...因此,这只是原始成本函数J的梯度下降。这个方法是在每个步骤的每个训练集中的每一个例子,被称为批量梯度下降。...这里是一个梯度下降的例子,它是为了最小化二次函数而运行的。 [image] 上面所示的椭圆是二次函数的轮廓图。也表明是通过梯度下降的轨迹,它被初始化为(48,30)。

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批量梯度下降法(BGD)、随机梯度下降法(SGD)和小批量梯度下降法(MBGD)

批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent...其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来,我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。   为了便于理解,这里我们将使用只含有一个特征的线性回归来展开。...其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下: 2、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD) 随机梯度下降法不同于批量梯度下降,随机梯度下降是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新...其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下: 3、小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent, MBGD) 小批量梯度下降,是对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。...下图显示了三种梯度下降算法的收敛过程: 4 梯度下降算法的调优方法(目的:加快收敛速度) 当选择好了使用BGD、SGD、MBGD其中一个梯度下降方式后,对下降梯度算法需要进行调优,那么应该从哪些方面进行调优

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梯度下降 随机梯度下降 算法是_神经网络算法

一、一维梯度下降 算法思想: 我们要找到一个函数的谷底,可以通过不断求导,不断逼近,找到一个函数求导后为0,我们就引入了一个概念 学习率(也可以叫作步长),因为是不断逼近某个x,所以学习率过大会导致超过最优解...二、多维梯度下降 算法思想: 和一维梯度下降算法思想类似,只是导数由原来的一维变成现在的多维,算法思想本质没有变化,在计算导数的过程发生了变化,主要就是高数中的偏导数知识,然后通过一个方向向量,由于我们需要最小值...,所以cosθ需要 = -1,所以θ = π 最后我们就推出了上面的式子 η为学习率 三、随机梯度下降算法 算法思想: 算法思想都比较一致,都是为了求极值,随机梯度下降算法是为了解决训练数据集比较大的情况

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30 年后,Linux 市场份额终于达到 3%!

Linux 操作系统取得 3% 的桌面市场份额 根据网络分析公司 StatCounter 的数据,到 2023 年 6 月,Linux 在桌面领域的市场份额已达到 3%。...全球桌面操作系统市场份额 虽然有些人可能觉得这个数字很不起眼,但这表明人们越来越接受和认可 Linux 的强大功能和多功能性。...无论如何,Linux 取得 3% 的市场份额无疑是其专业社区值得庆祝的事情。它反映了人们对Linux优势的日益认可和克服其历史障碍的努力。...此外,随着Linux生态系统的不断发展和创新,其市场份额在未来几年将继续增长。 云计算的重要性日益增加以及服务器基础设施的兴起也促进了 Linux 的成功。...Linux已经证明了它的价值,其桌面市场份额上升到3%,证明了它在桌面领域的弹性和适应性。 随着开源社区和企业的不断进步和支持的不断增加,Linux 有望成为操作系统领域更加强大的参与者。

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梯度下降及其优化

目录一、梯度与方向导数二、梯度下降三、Jacobian和Hessian函数四、随机梯度下降----一、梯度与方向导数偏导数刻画了函数沿坐标轴方向的变化率,但有些时候还不能满足实际需求。...这被称为最速梯度下降法(method of steepest descent)或梯度下降(gradient descent)。...我么使用沿负梯度方向大小为 的下降步,当该梯度是1时,代价函数将下降 。如果二阶导数是负的,函数曲线向下凹陷(向上凸出),因此代价函数将下降的比 多。...四、随机梯度下降梯度下降沿着整个数据集的梯度方向下降,这可以使用随机梯度下降很大程度地加速。随机梯度下降(SGD)及其变种很可能是一般机器学习中应用最多的优化算法,特别是在深度学习中。...相比之下,当我们使用批量梯度下降达到极小点时,整个代价函数的真实梯度会变得很小,之后为0,因为批量梯度下降可以使用固定的学习率。

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