深度学习(十七)——2D函数优化实例

最新推荐文章于 2024-03-24 10:50:03 发布
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分类专栏： 深度学习
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在这里插入图片描述
四个极小值
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这里不是对loss进行求偏导数，而是直接用式子对x,y进行求偏导，直接backward就可以，即x’=x-α▽x，y同样，这里[X]=[x,y]在这里插入图片描述
更改初始化，就可以找另外的局部极小值。

PyTorch深度学习实战（34）——DCGAN详解与实现
盼小辉丶的博客
01-25 6005
DCGAN 是优秀的图像生成模型，其生成网路和判别网络都是使用卷积层和反卷积层构建的深度神经网络。生成网络接收一个随机噪声向量作为输入，并通过逐渐减小的反卷积层将其逐渐转化为与训练数据相似的输出图像；判别网络则是一个用于分类真实和生成图像的卷积神经网络。在本节中，我们学习了如何构建并训练 DCGAN 生成人脸图像。
深度学习算法——Transformer
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m0_73774842的博客
08-27 267
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09-14 190
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22_2D函数优化实例
涂作权的博客
02-04 472
1.19. 2D函数优化实例 为了演示优化神经网络参数得到loss极小值的过程，和不同初始值可能产生不同的极值点，在此引入了如下图所示函数： 从图中可以看出该函数2D图像呈碗状，有四个极小值点，它的极值点有： 接下来我们通过求解该函数极小值，来测试我们设计的优化器效果如何。 画图代码： # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import
函数的调用与优化实例
兰斯兰斯
02-26 286
函数的调用与优化实例 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- #include<iostream> using namespace std; class Test ...
pytorch学习笔记（八）——2D函数优化实例
weixin_43886278的博客
02-09 336
pytorch学习笔记（八）——2D函数优化实例 为了演示优化神经网络参数得到loss极小值的过程，和不同初始值可能产生不同的极值点，在此引入了如下图所示函数： 从图中可以看出该函数2D图像呈碗状，有四个极小值点，它的极值点有： 接下来我们通过求解该函数极小值，来测试我们设计的优化器效果如何。 画图代码： def himmelblau(x): return (x[0] ** 2 + x[...
Pytorch学习06（补充）——2D函数优化实例
zhuzaiyebol的博客
10-10 239
【代码】Pytorch学习06（补充）——2D函数优化实例。
深度学习pytorch——2D函数优化实例（持续更新）
2201_76139143的博客
03-24 457
【代码】深度学习pytorch——2D函数优化实例（持续更新）
深度学习————海洋生物识别
yixuan03的博客
11-04 2228
如下图所示，对于一个（3，6，6）的输入特征图，卷积核大小为（3，3，3），输出大小为（1，4，4），当卷积核窗口滑过输入时，卷积核与窗口内的输入元素作乘加运算，并将结果保存到输出相应的位置。上图中卷积操作输出了一张特征图，即通道数为1的特征图，而一张特征图包含的特征数太少，在大多数计算机视觉任务中是不够的，所以需要构造多张特征图，而输入特征图的通道数又与卷积核通道数相等，一个卷积核只能产生一张特征图，因此需要构造多个卷积核。池化层的作用是对网络中的特征进行选择，降低特征数量，从而减少参数数量和计算开销。
Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现
盼小辉丶的博客
06-02 1万+
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粒子群优化算法（详细易懂，很多例子）
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详细、透彻介绍粒子群算法比较好的PPT课件，适合初学者透彻理解粒子群算法的概念、原理和流程
pytorch：2D函数优化举例
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我们以函数f(x)=为例
pytorch基础知识十三【2D函数优化实例】
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2D函数最小值优化
surymy
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import torch def himmelblau(x): return (x[0] ** 2 + x[1] - 11) ** 2 + (x[0] + x[1] ** 2 -7) ** 2 x = np.arange(-6,6,0.1) y = np.arange(-6,6,0.1) print('x,y ran
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深度学习性能优化 从数据上提升性能 收集更多的数据 深度学习和其他现代的非线性机器学习模型在大数据集上的效果更好 不总是数据阅读效果更好，深度学习效果越好。 相关阅读 检查这些共同进步,平均运行时间之间的关键算法的建议和相应的进步是十八年,而关键数据集之间的平均运行时间可用性和相应的进步还不到三年,约6倍,这表明数据集可能是进步的限制因素。 产生更多的数据 如果得不到更多的数据，也可以制造一些数据 相关阅读：利用Keras进行深度学习的图像增强 Keras提供了ImageDataGenerator类，它定义
pytorch求解最优函数值
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一、RUP 所谓的RUP（Rational Unified Process）就是Rational统一过程的简写，它是由Rational软件公司推出的一种完整而且完美的软件过程（关于什么是软件过程点击这里）。 可以作为软件开发的良好开端。
人工智能-数学基础-函数与优化
纯洁的小魔鬼
04-20 1473
一.最优化问题 1.一元方程最优化问题 求解函数极小值 f(x)=x2+x−1 f(x) = x^2 + x -1 f(x)=x2+x−1 1.1 传统求解 先求导，使导数为0: f′(x)=2x+1=0 f\prime(x) = 2x+ 1=0 f′(x)=2x+1=0 x=−0.5x = -0.5 x=−0.5 但是大多数情况下，函数很难直接计算导数为0，并且计算机无法跟人脑似的解方程，所以大多数情况下需要依靠数值求解。 1.2 随机过程求解，类似“模拟退火” 依靠不断地尝试求解： """ 一元二次方程
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