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...
Android的梯度可绘：截图在Eclipse中质量较差
本文介绍了Android的梯度可绘：截图在Eclipse中质量较差的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我使用的是可绘制类似以下为背景的渐变：I'm using drawables like the following one for backgrounds with a gradient:<?xml version="1.0" enco...
Android的多梯度XML
本文介绍了Android的多梯度XML的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 是有办法可以选择使用一个＆LT在绘制XML 2梯度;层列表＆gt; 或＆LT;形状＆GT; 或它们的某种组合？is there a way to have 2 gradients in a drawable xml using either a <layer-lis...
梯度父窗口上的背景组合框？
本文介绍了梯度父窗口上的背景组合框？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我有窗口渐变背景。 Combobox有自己的背景刷。 如何删除组合框中的白色角？如何更改画笔或其他方式。 在以红框标记的图片白色角落。 我创建combobox为： DWORD dwStyle = WS_CHILD | CBS_DROPDOWNLIST; if（m_bVi...
为什么在TF2.0中使用梯度带对分类交叉熵损失相对于logit的梯度为0?
本文介绍了为什么在TF2.0中使用梯度带对分类交叉熵损失相对于logit的梯度为0?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我正在学习Tensorflow 2.0，并且试图弄清楚Gradient Tapes是如何工作的.我有一个简单的示例，其中评估了logit和标签之间的交叉熵损失.我想知道为什么逻辑对数的梯度为零. (请查看下面的代码).T...