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笔记来源于文章：An_efficient_orientation_filter_for_inertial_and_inertial_magnetic_sensor_arrays
共轭：
四元数叉乘：
式（6）为方向余弦矩阵
欧拉角等式：
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SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）是深度学习中最基本的优化算法之一。它是一种迭代式的优化方法，用于训练神经网络和其他机器学习模型。以下是关于SGD优化器的重要信息： 基本原理 ：SGD的基本思想是通过不断调整模型参数来最小化损失函数。它每次迭代时从
从本节开始，将介绍 梯度下降法 ( Gradient Descent,GD ) (text{Gradient Descent,GD}) ( Gradient Descent,GD ) 。 线搜索方法作为一种常见优化问题的 策略 ，该方法的特点是： 其迭代过程中，将 数值解 的方向和步长分开执行 。对应 数学符号 表达如下： 其中 P k mathcal P_k P k 是一个向量
本节将介绍 梯度下降法 在 凸函数 上的收敛性。 收敛速度：次线性收敛 关于 次线性收敛 ，分为两种 判别 类型： R mathcal R R -次线性收敛与 Q mathcal Q Q -次线性收敛。而次线性收敛的 特点 是： 随着迭代次数的增加，相邻迭代步骤产生的目标函数结果 f ( x k ) , f ( x k + 1 ) f
上一节介绍并证明了： 梯度下降法 在 强凸函数 上的收敛速度满足 Q mathcal Q Q -线性收敛 。 本节将介绍：在 更强 的条件下：函数 f ( ⋅ ) f(cdot) f ( ⋅ ) 在其定义域内 二阶可微 ， 梯度下降法 在 f ( ⋅ ) f(cdot) f ( ⋅ ) 上的收敛速度存在什么样的结论。 关于 梯度下降法 在
本节将介绍： 梯度下降法 在 强凸函数 上的收敛性，以及 证明过程 。 凸函数与强凸函数 关于 凸函数 的定义使用 数学符号 表示如下： ∀ x 1 , x 2 ∈ R n , ∀ λ ∈ ( 0 , 1 ) ⇒ f [ λ ⋅ x 2 + ( 1 − λ ) ⋅ x 1 ] ≤ λ ⋅ f ( x 2 ) + ( 1 − λ ) ⋅ f ( x 1 ) forall x_1,x_2 in mathbb R^n, forall
论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.06083 源码出处：https://github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch/tree/master PGD算法（projected gradient descent）是在BIM算法的基础上的小改进，二者非常相近，BIM算法的源码解析在上一篇博客中，建议先看上一篇博客理解BIM算法的原理。 具体来说，在BIM算
reference： Intuitive Ensemble Learning Guide with Gradient Boosting 梯度提升算法的核心思想：使用前一个模型的残差作为下一个模型的目标。 使用单个机器学习模型可能并不总是适合数据。优化其参数也可能无济于事。一种解决方案是将多个模型组合在一起以拟合数据。本教程以梯度提
梯度下降法（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化或最大化一个函数的值。在机器学习中，梯度下降法常用于调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。 这个优化算法的基本思想是通过迭代的方式，不断调整参数的值，使得
本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与 deeplearning.ai 联合出品，主讲人是吴恩达 Andrew Ng 教授。感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下： 神经网络和深度学习 - 网易云课堂 也欢迎对神经网
