型参数。然而看起来，我们虽然看到了损失，但我们调整参数的方案跟损失并没有太大的关系，而是随机的进行了调整，那么有没有什么方法能够衡量我们的参数该往什么方向去调整呢？是该调大还是调小呢？这里就涉及到一个梯度的概念了。 梯度（gradient） 百科给梯度的定义是这样的，反正我是没太看得懂。大学数学学得知识也忘得差不多了。 简单来说对于函数的某个特定点，它的梯度就表示从该点出发，函数值增长最为迅猛的方向（...

深入探索PyTorch中的自动微分原理及梯度计算方法 在机器学习和深度学习领域，自动微分是一项重要的技术，它使我们能够高效地计算复杂函数的梯度。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，内置了自动微分功能，为用户提供了强大的梯度计算工具。本文将深入介绍PyTorch中的自动微分原理，并结合具体的原理讲解和代码示例，帮助读者更好地理解和使用自动微分功能。 1. 什么是自动微分 自动微分（Automat...

文章目录 4 反向传播求梯度🥥4.1 简介4.2 导数与梯度4.3 链式法则4.4 示例：y=2x+1的梯度 4 反向传播求梯度🥥 4.1 简介 前面我们已经介绍了前向传播，而本节即将介绍的反向传播中的自动微分机制，可以说是深度学习框架的一个核心功能。因为计算图中的参数正是按照着梯度的指引来更新的。 4.2 导数与梯度 说到“梯度”与“导数”这两个概念，有些同学可能已经有些模糊了。在一元函数的情况下...

导数导数（英语：derivative）是微积分学中的一个概念。函数在某一点的导数是指这个函数在这一点附近的变化率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数 \(f\) 的自变量在一点 \(x_0\) 处产生一个增量时 \(h\) 时，函数输出值的增量与自变量增量 \(h\) 的比值在 \(h\) 趋于 0 时的极限如果存在，则将这个比值定义为 \(f\) 在 \(x_0\) 处的...

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...