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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-837430.html
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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
线性回归所解决的问题是把数据集的特征传入到模型中，预测一个值使得误差最小，预测值无限接近于真实值。比如把房子的其他特征传入到模型中，预测出房价， 房价是一系列连续的数值，线性回归解决的是有监督的学习。有很多场景预测出来的结果不一定是连续的，我们
此篇博客主要对深度学习中常用的损失函数进行介绍，并结合Pytorch的函数进行分析，讲解其用法。 L1 Loss计算预测值和真值的平均绝对误差。 L o s s ( y , y ^ ) = ∣ y − y ^ ∣ Loss(y,hat{y}) = |y-hat{y}| L oss ( y , y ^ ) = ∣ y − y ^ ∣ Pytorch函数： 参数： size_average (bool, optional) –
普通函数 对于简单的多元函数，对自变量求梯度很容易，例如： f ( x , y ) = x 2 + y 2 f(x,y)=x^2+y^2 f ( x , y ) = x 2 + y 2 则有： { ∇ x f ( x , y ) = 2 x ∇ y f ( x , y ) = 2 y left{ begin{aligned} nabla_xf(x,y)=2x\\\\ nabla_yf(x,y)=2y end{aligned} right . { ∇ x f ( x , y ) ∇ y f ( x , y ) = 2 x = 2 y 特
数据预处理的过程。数据存在不同的量纲、数据中存在离群值，需要稳定的转换数据，处理好的数据才能更好的去训练模型，减少误差的出现。 标准化 数据集的标准化对scikit-learn中实现的大多数机器学习算法来说是常见的要求，很多案例都需要标准化。如果个别特征或多或
计算图，是一种用来描述计算的有向无环图。 我们假设一个计算过程，其中 X 1 mathbf{X_1} X 1 、 W 1 mathbf{W_1} W 1 、 W 2 mathbf{W_2} W 2 、 Y mathbf{Y} Y 都是 N N N 维向量。 X 2 = W 1 X 1 mathbf{X_2} = mathbf{W_1}mathbf{X_1} X 2 = W 1 X 1 y = W 2 X 2 mathbf{y} = mathbf{W_2}mathbf{X_2} y
我们可以连接一个多元函数对其所有变量的偏导数，以得到该函数的 梯度 （gradient）向量。 具体而言，设函数 f : R n → R f:mathbb{R}^{n}tomathbb{R} f : R n → R 的输入是一个 n n n 维向量 x ⃗ = [ x 1 x 2 ⋅ ⋅ ⋅ x n ] vec x=begin{bmatrix} x_1\\\\x_2\\\\···\\\\x_nend{bmatrix} x = x 1 x 2
我的代码可以在我的Github找到 GIthub地址 https://github.com/QinghongShao-sqh/Pytorch_Study 因为最近有同学问我如何Nerf入门，这里就简单给出一些我的建议： （1）基本的pytorch，机器学习，深度学习知识，本文介绍的pytorch知识掌握也差不多. 机器学习、深度学习零基础的话B站吴恩达、
计算梯度向量其几何意义，就是函数变化的方向，而且是变化最快的方向。对于函数f(x)，在点(xo,yo)，梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。也就是说，沿着梯度向量的方向 △f(xo)，能找到函数的最大值。反过来说，沿着梯度向量相反的方向，也就是 -△f(xo)的方向，梯度
