【pytorch】MNIST 梯度上升法求使得某类概率最大的样本

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...

深度学习基础--神经网络(4)参数更新策略,梯度

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...

梯度下降——机器学习

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...

梯度下降法 --- 吴恩达深度学习笔记

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+...

神经网络中的三大概念是:反向传播,梯度下降,损失函数。

神经网络中的三大概念是:反向传播,梯度下降,损失函数。   第一步:以简单比喻理解:反向传播,梯度下降,损失函数。 神经网络训练的思想:先 “猜” (初始化)得到一个结果(预测结果 a),观察它和训练集中含有的真实结果 y 之间的差距,然后调整策略,有依据地向正确的方向靠近。如此反复多次直到预测结果和真实结果接近时,就结束训练。 在神经网络训练中,“猜”叫做初始化,可以随机也可以根据以前的经验给定初始...

PyTorch使用快速梯度符号攻击(FGSM)实现对抗性样本生成(附源码和数据集MNIST手写数字)

一、威胁模型 对抗性机器学习,意思是在训练的模型中添加细微的扰动最后会导致模型性能的巨大差异,接下来我们通过一个图像分类器上的示例来进行讲解,具体的说,会使用第一个也是最流行的攻击方法之一,快速梯度符号攻击来欺骗一个MNIST分类器 每一类攻击都有不同的目标和对攻击者知识的假设,总的目标是在输入数据中添加最少的扰动,以导致所需要的错误分类。攻击有两者假设,分别是黑盒与白盒 二、快速梯度符号攻击简介 ...

大规模神经网络的实现(什么是异步梯度下降?怎样进行模型压缩?)

来确定每个像素点的颜色。在这两种情况下,计算都是非常简单的,并且不涉及CPU 通常遇到的复杂的分支运算。 与实时图形算法相比,神经网络算法所需的性能特性是相同的。神经网络算法通常涉及大量参数、激活值、梯度值的缓冲区,其中每个值在每一次训练迭代中都要被完全更新。这些缓冲太大,会超出传的桌面计算机的高速缓存,所以内存带宽通常会成为主要瓶颈。相比 CPU,GPU 一个显著的优势是其极高的内存带宽。神经网络的...

线性回归的梯度下降法——机器学习

一、实验内容 理解单变量线性回归问题;理解最小二乘法;理解并掌握梯度下降法的数学原理;利用python对梯度下降法进行代码实现;二、实验过程 1、算法思想         梯度下降法是一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。         最小二乘法,也叫做最小平方法,它通过最小化误差的平方和寻找...

强化学习算法实践(一)——策略梯度算法

ign Suitable Credit2.2 Add a Baseline2.3 Advantage Function 3. Actor-Critic(A2C)3.1 Basic3.2 Code 策略梯度是一种基于策略的算法,相比于DQN一类的基于价值的算法,它会直接显式的学习一个目标策略。梯度下降的基础知识可以参考之前的博客强化学习(六)策略梯度和《动手学强化学习》部分内容。 Reference [...

神经网络中的算法-梯度下降算法的优化

 一、概述           梯度下降法(Gradient descent )是一个一阶最优化算法,通常也称为最陡下降法 ,要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值 ,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法 ,相反则称之为梯度下降法。         说起梯度下降算...
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