梯度

随机梯度下降法的数学基础

梯度是微积分中的基本概念，也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具（梯度下降算法）。因此，有必要从头理解梯度的来源和意义。本文从导数开始讲起，讲述了导数、偏导数、方向导数和梯度的定义、意义和数学公式&#xf…

【Math】导数、梯度、雅可比矩阵、黑塞矩阵

导数、梯度、雅可比矩阵、黑塞矩阵都是与求导相关的一些概念，比较容易混淆，本文主要是对它们的使用场景和定义进行区分。首先需要先明确一些函数的叫法（是否多元，以粗体和非粗体进行区分）： 一元函数&…

GIS水文分析计算流向学习

1 初步操作流向，即水文表面水的流向； 水文分析的很多功能需要基于流向栅格； 在 SuperMap 中，对中心栅格的8个邻域栅格进行编码； 每一个中心栅格的水流方向都由这八个值中的某一个值来确定； 我还没弄懂水…

pytorch 0.4 改动： cannot resize variables that require grad

在pytorch0.3中做过一些关于张量求梯度的工作，目的是扩展一下pytorch的module，今天升级pytorch0.4，发现原先的代码不可用，报错如下： RuntimeError: cannot resize variables that require grad 在pytorch 0.3中&…

《Understanding Black-box Predictions via Influence Functions》笔记

[1] 通过升权（ 2.1 \S 2.1 2.1）、扰动（ 2.2 \S 2.2 2.2）两种方式研究某个 training point z ( x , y ) z(x,y) z(x,y) 对（优化后的）模型参数 θ ^ \hat\theta θ^、模型在某个 test point z test ( …

Pytorch中的梯度知识总结

文章目录1.叶节点、中间节点、梯度计算2.叶子张量 leaf tensor (叶子节点) (detach)2.1 为什么需要叶子节点？2.2 detach()将节点剥离成叶子节点2.3 什么样节点会是叶子节点2.3 detach()，detach_() 的作用和区别2.4 clone()与detach()的区别5.optimizer.z…

卷积层的梯度

第l层的卷积操作的一个简单的例子，s1： ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢a[l−1]0a[l−1]4a[l−1]8a[l−1]12a[l−1]1a[l−1]5a[l−1]9a[l−1]13a[l−1]2a[l−1]6a[l−1]10a[l−1]14a[l−1]3a[l−1]7a[l−1]11a[l−1]15⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥∗⎡⎣⎢⎢⎢f[l]0f[l]3f[l]6f[l]…

导数、偏导数、梯度之间的关系

导数导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数yf（x）的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a…

再理解偏导数、方向导数、梯度之间的关系

再理解偏导数、方向导数、梯度之间的关系本人相关笔记： 1.偏导数(Partial Derivative) 2.方向导数和梯度向量个人总结： 1.偏导数反映多元函数沿坐标轴的变化率 2.方向导数反映多元函数沿任一指定方向的变化率 3.梯度本质是一个向量，梯度方…

一文搞懂梯度下降

什么是梯度下降梯度下降是机器学习中的常用算法，通过不断迭代计算函数的梯度，判断该点的某一方向和目标之间的距离，最终求得最小的损失函数和相关参数，为建立线性模型提供支持。梯度下降是一种广泛用于求解线性和非线性模型最…

GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

Gradient Tree Boost 方法的具体介绍梯度提升树（Gradient Tree Boost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。它通过迭代的方式不断优化模型预测结果，使得每一棵树能够纠正前一棵树的预测误差。 Gradient Tree Boost方法的具体步骤如下： 1. …

12. 微积分 - 梯度积分

Hi，大家好。我是茶桁。上一节课，我们讲了方向导数，并且在最后留了个小尾巴，是什么呢？就是梯度。我们再来回看一下但是的这个式子： [ f x f y