机器学习笔记之Sigmoid信念网络——对数似然梯度 引言回顾：贝叶斯网络的因子分解Sigmoid信念网络对数似然梯度推导过程梯度求解过程中的问题 引言 从本节开始，将介绍 Sigmoid \text{Sigmoid} Sigmoid信念网络。 回顾：贝叶斯网络的因子分解 Sigmoid \text{Sigmoid} Sigmoid信念网络，其本质上就是 ，这说明它是一个有向图模型。在概率图模型——...

​)∗dz} 根据柯西-施瓦茨不等式, d z dz dz应取： d z = ∂ f ∂ z ∗ dz = \frac{\partial f}{\partial z^*} dz=∂z∗∂f​ 也即共轭梯度。...

目录 1.随机梯度下降算法问题及解决 1.1 随机梯度下降算法SGD的问题 1.2 具有动量的梯度下降算法SGD+Momentum 1.3 Nesterov加速梯度法 1.4 AdaGrad 1.5 RMSProp 1.6 融合！Adam算法 2. 学习率的选取 3. 正则化 3.1 dropout正则化 4. 迁移学习 1.随机梯度下降算法问题及解决 1.1 随机梯度下降算法SGD的问题 1.2 具...

了30%。”该公司总经理助理俞欢怡表示。截至今年11月，广东市场主体数量突破1500万户，规模位居全国首位。企业之间的协同竞争，如同自然界中各种生态关系，而维持“生态”的有机运转，离不开企业全生命周期梯度式培育。中制智库理事长兼研究院院长新望认为，大、中、小企业比较协调、匀称是广东经济的一大特点，广东要做好“大和小”的辩证关系，鼓励、引导中小制造业民营企业走“专精特新”发展之路，补强广东整体的大产业。...

机器学习笔记之受限玻尔兹曼机——对数似然梯度求解 引言回顾：含隐变量能量模型的对数似然梯度受限玻尔兹曼机的对数似然梯度模型参数求解主体思路求解过程 引言 上一节介绍了含隐变量能量模型的对数似然梯度求解。本节针对受限玻尔兹曼机，对模型参数进行求解。 回顾：含隐变量能量模型的对数似然梯度 已知一个随机变量集合 X \mathcal X X，随机变量间关系可描述成马尔可夫随机场，并包含观测变量 v v v...

机器学习笔记之受限玻尔兹曼机——基于含隐变量能量模型的对数似然梯度 引言回顾：包含配分函数的概率分布受限玻尔兹曼机——场景构建对比散度 基于含隐变量能量模型的对数似然梯度 引言 上一节介绍了对比散度(Constractive Divergence)思想，本节将介绍基于含隐变量能量模型的对数似然梯度。 回顾： 包含配分函数的概率分布 在一些基于概率图模型，特别是马尔可夫随机场(无向图) 的基础上，对概...

目标：用 MNIST 训练一个 CNN 模型，然后用梯度上升法生成一张图片，使得模型对这张图片的预测结果为 8 import numpy as npimport torch import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torch...

1(x): """函数y = 0.01x^2+0.1x""" return 0.01 * x ** 2 + 0.1 * x def numerical_diff(func, x): """函数的导数(梯度)""" h = 1e-4 return (func(x + h) - func(x - h)) / (2 * h) def tangent_line(f, x): """切线""" d = nume...

一、实验内容 掌握基于密度的聚类方法的基本思想；掌握单变量函数的梯度下降的原理、算法及python实现；掌握双变量函数的梯度下降的原理、算法及python实现，并测试分析；理解学习率η的选择并测试分析。二、实验过程 1、算法思想         在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是逻辑回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。   2、算法原理 梯度下降的基...

损失函数是衡量单一训练样例的效果。代价函数用于衡量参数w和b的效果，在全部训练集上来衡量。 如何使用梯度下降法来训练或者学习训练集上的参数w和b？ 回顾逻辑回归算法 损失函数 y ^ = σ ( w T x + b ) , σ ( z ) = 1 1 + e − z , z = w T x + b \widehat{y} = σ(w^{T}x + b),\sigma(z) = \frac 1 {1+...