一、差分与微分 　　我自己的理解。 二、求解 　　2.1 矩阵 　　这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y ...

图像在计算机中以数字图像的形式存储，即以数值矩阵的形式存在，形成了离散的数值信号，在此基础上，对于图像处理中的数值的多样性计算分析也影响着初步图像分析。 图像梯度的定义： 图像函数f(x,y)在点(x,y)的梯度是一个具有大小和方向的矢量，设为Gx 和 Gy 分别表示x方向和y方向的梯度 ...

PyTorch中，在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ 原因在于，在PyTorch中，计算得到的梯度值会进行累加,而这样的好处，可以从内存消耗的角度来看。 在PyTorch中，multi-task任务一个标准的train from scratch流程为: 从PyTorch的设计原理上来说 ...

　　在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子： 　　问题设定： 　　1. 我们有一个$n$个数据点，每个数据点是一个$d$维的向量，向量组成一个data矩阵$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$，这是我们的输入特征矩阵 ...

在求解神经网络算法的模型参数，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法。下面是我个人学习时对梯度下降的理解，如有不对的地方欢迎指出。 1、✌ 梯度定义 微积分我们学过，对多元函数的各个变量求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式 ...

上图也是某种意义上的梯度累加：一般是直接加总或者取平均，这样操作是scale了，其实影响不大，只是确保loss计算时的value不至于太大。batchsize超过64的情况不多(batchsize太大会有副作用)，这时候优化的粒度没那么细，scale操作适当又做了惩罚。可能在 ...

自然梯度（Natural Gradient） ...

　　转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 　　在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 　　梯度下降不一定能够找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的一定是全局最优解 ...