梯度optimization外国hessian
C#开源、功能强大、免费的Windows系统优化工具 - Optimizer
前言 今天给大家推荐一款由C#开源、功能强大、免费的Windows系统优化工具 - Optimizer。 工具介绍 Optimizer是一款功能强大的Windows系统优化工具，可帮助用户提高计算机性能、加强隐私和安全保护。该工具支持22种语言，同时提供了许多实用的功能，如关闭不必要的Windows ......
Docker - Optimized Dockerfile
We have the incentive to optimize our Dockerfile to build smaller images. Some of the points that we can probably come up with would be the following: ......
高等数学 - 方向导数，梯度
方向导数 a) 方向导数是针对多元函数的导数。（下面都以二元函数来进行说明） b) 那不是已经有偏导函数了么？为啥还来了个方向导数？ 因为偏导数研究的是沿坐标轴正方向时函数的变化率，比如：沿x轴正方向，这时只有一个变量再变。 然后数学家们觉得这还不够，要研究下沿着非坐标轴方向时函数的变化率，这个就是 ......
机器学习算法原理实现——lightgbm，核心leaf-wise生长结合数据和特征并行+直方图算法+单边梯度抽样+互斥特征捆绑
算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30 ......
粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)
Particle Swarm Optimization 算法原理参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/404198434 Question 使用PSO算法计算函数$ f(x) = x_1^2 + 3 x_2^2 - x_1 + 2 x_2 - 5 $ 在 \(x \in ......
Worst-Case Optimal Joins
Worst-Case Optimal Joins 当且仅当连接算法的计算复杂度不高于AGM bound，该算法才是Worst-Case Optimal的。 而计算AGM bound，需要计算fractional edge cover，也就是最小边覆盖。它要求给每条边赋权，所有权重之和最小，并且每个顶 ......
梯度下降法课后小题
梯度下降法解决优化的问题 考虑优化问题 \[minf(x) = x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \] 1. 写出梯度算法求解该问题的迭代公式，详细阐述迭代公式每项的意义。 \[f(x)= x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \tag{1} \]\[\frac {\partial f(x)} ......
Proj. CRR Paper Reading: Optimal Speedup of Las Vegas Algorithms, Adaptive restart for stochastic synthesis
Title Adaptive restart for stochastic synthesis PLDI 2021 Task Distribute the power between multiple runs in stochastic program synthesis to accelerat ......
机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解Lasso回归和岭回归
本文本质上是在线性回归的基础上进行扩展，加入了正则化而已！ 机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解线性回归 正则化在机器学习中是一种防止过拟合的技术，它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度。举一个实际的例子，假设你正在训练一个机器学习模型来预测房价。你有很多特征，如房间数量、地理位置、 ......
机器学习算法原理实现——使用交叉熵、梯度下降求解逻辑回归
交叉熵的定义以及和熵的区别？ 交叉熵是衡量两个概率分布之间的差异的一个度量。在机器学习和深度学习中，尤其是分类问题，交叉熵常被用作损失函数。交叉熵度量的是实际分布（标签）与模型预测之间的不一致程度。 这个值越小，模型的预测与真实分布越接近。完美的预测会有交叉熵为0，这是因为模型的预测概率分布与真实概 ......
Common optimize technique
# Vectorization（矢量化） Before we understand the vectorization, we can see a common secnario. We have a array that has 100 float numbers, we want to calc ......
MySQL的Equality Range Optimization of Many-Valued Comparisons
最近新上线的系统中遇到一个SQL，明明可以使用索引，但是发现实际执行并没有使用到索引。SQL的主要特点是where子句中，in判断中有大量的条件。类似如下： select * FROM a WHERE td in ('2023-08-01') and fuid in ('2','3','41','4 ......
Compiler optimization
1. 化简 - 代数化简 - 常量折叠 2. 内联 - 内部函数和外部函数 3. 指针 - 指针别名 - 合并写入 - 不能跳跃 4. 矢量化 - 使用更宽的寄存器xmm和ymm - 自动调用标准库 - 使用SIMD汇编指令（特殊情况使用边界特判） 5. 循环 6. 结构体 - 结构体内存布局 7. ......
梯度下降算法入门
提到梯度下降我们知道梯度下降算法是很多机器学习算法、深度学习算法的基础。 首先我们需要明确一些概念什么是梯度： 梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 梯度的数学定义可以看这里[ ......
This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.To enable the following instructions: AVX2 FM ......
强化学习 Proximal Policy Optimization (PPO)
参考: [李宏毅老师课件](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/PPO%20(v3).pdf) PPO = Policy Gradient 从 On-policy 到 Off-policy, 再加一些const ......
梯度消失
产生原因 激活函数采用sigmod或双曲正切函数时输入过大或则过小会导致其梯度接近于0 解决方案 采用Relu函数 输入数据归一化(批归一化)是所有输入数据落在梯度不为0的区间 合适的权值初始化策略 ......
“梯度下降法”的原理
梯度下降法是一个用于优化多变量函数的迭代方法。在深度学习和机器学习中，通常用它来优化损失函数，从而找到一个模型的最优参数。 以下是梯度下降法的原理详解： 1. **目标**：我们的目标是找到函数\(f(\theta)\)的最小值，其中\(\theta\)是一个参数向量。在机器学习中，这个函数通常是损 ......
【笔记】凸优化 Convex Optimization
## Differentiation **Def. Gradient** $f:{\cal X}\sube\mathbb{R} ^N\to \mathbb{R}$ is *differentiable*. Then the *gradient* of $f$ at ${\bf x}\in\cal{X ......
ITK 实例7 MHA格式文件进行带滤波三维的梯度强度提取
1 #include "itkImageFileReader.h" 2 #include "itkImageFileWriter.h" 3 #include "itkRescaleIntensityImageFilter.h" 4 #include "itkGradientMagnitudeRecu ......
ITK 实例6 PNG图像进行带滤波的二维梯度强度提取
微分是对一个数字数据的不规则操作。实际中可以方便地定义一个执行微分的比例。在执行这样的滤波时使用一个高斯核被认为是最便捷的选择。通过选择一个特定的高斯标准差(σ) ，就可以选择一个相应的比例来去除通常被认为是噪声的高频部分。 itk::GradientMagnitudeRecursiveGaussi ......
ITK 实例5 PNG图像进行不带滤波的二维梯度强度提取
图像梯度的强度广泛地应用在图像分析中，主要用来帮助检测对象轮廓和分离均匀区域。 itk::GradientMagnitudeImageFilter 使用一个简单的有限差分方式来计算图像中每个像素位置的梯度强度。例如：在二维情况下计算等同于将图像使用模块类型，如下所示：然后计算它们的平方和并计算和的平 ......
optim.SGD
链接：https://www.zhihu.com/question/585468191/answer/2905219147 optim.SGD是PyTorch中的一个优化器，其实现了随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）算法。在深度学习中，我们通常使用优化器来 ......
VTK 实例37：梯度算子（边缘检测）
1 #include "vtkAutoInit.h" 2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2); 3 VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle); 4 5 #include <vtkSmartPointer.h> 6 #include ......
VTK 实例38：Sobel梯度算子（边缘检测）
1 #include "vtkAutoInit.h" 2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2); 3 VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle); 4 5 #include <vtkSmartPointer.h> 6 #include ......
外国语 英语English 英语学院
外国语学院 Foreign Languages College; foreign studies college 外国语学院 College of Foreign Languages; School of Foreign Languages Foreign Languages Institute/F ......
【RL】第6课-随机近似与随机梯度下降-
第6课-随机近似与随机梯度下降 ## 6.1 Motivating examples ## Mean Estimation Revisit the mean estimation problem: - Consider a random variable $X$. - Our aim is to e ......
在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化
前言 LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。 本文转载自DeepHub IMBA 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技 ......
002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)
0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这 ......