Публикации по теме 'gradient'
Учебник по программированию на JavaScript — Часть 11 — Зеленые мармеладки!
Продолжая нашу прекрасную случайную цветную радугу в Части 10, давайте начнем с желейных бобов и нового движения.
Идите вперед и обновите свою основную функцию draw() следующим образом, где мы закомментируем функцию drawColorStops(), раскомментируем пару строк и добавим новую функцию с именем drawLine().
function draw() {
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
ctx.fillStyle = "#88d3ff";
ctx.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
//drawRect();..
Основы PyTorch
PyTorch - одна из самых известных фреймворков глубокого обучения. Я лично предпочитаю PyTorch из-за его питонической природы. Очень легко рассматривать каждую строку кода как функцию с четким вводом и выводом.
В этом посте я расскажу о следующих основных структурах и операциях, которые играют ключевую роль при глубоком обучении с использованием PyTorch.
Матрицы или тензоры Тензорные операции Переменные и градиенты
Матрицы или тензоры
Матрицы формально определяются как..
Эффект градиента в React-Native
Давайте добавим цветов в наше приложение…
Градиенты добавляют современный вид вашим мобильным приложениям, особенно фонам кнопок.
Чтобы добавить это, мы будем использовать react-native-linear-gradient , потому что он полностью разработан для градиентов, легкий и позволяет использовать эффекты градиента как сверху-снизу, так и слева-направо. Pod 'BVLinearGradient',: путь = › '../node_modules/react-native-linear-gradient'
Для установки библиотеки запустите
npm install..
Представляем Gradient Score
Лучший способ следить за здоровьем вашего бренда на Amazon
Каждый день, проведенный внутри стартапа, приносит радость. Так много всего происходит. Столько мячей в воздухе. Так много моментов радости (а иногда и абсолютного ужаса). Это не для всех, но для тех, у кого есть предпринимательские наклонности, нет лучшего места, чем в этом вихре стартапов.
Каждый день, который вы проводите, принося что-то новое в этот мир, уникален, но два дня важны для каждого основателя . День,..
День 8: Углубленное изучение выпрямителей: превосходство в производительности на уровне человека в классификации ImageNet…
[6 февраля, 2015 ] Как инициализировать сети с глубокой активацией ReLU, чтобы градиенты не исчезали и не взрывались
TL-DR
Инициализация — это не шутки, и она сильно зависит от используемой вами функции активации. Неправильная инициализация может привести к исчезновению или взрыву градиентов, что, в свою очередь, может замедлить или даже остановить конвергенцию. В этой статье предлагается эвристика инициализации, которая позволяет стабильно обучать активированные ReLU глубокие..
Линейная модель
Давайте просто возьмем пример:
X — входной массив с [x1, x2…xn]. Любой элемент в X представлен xi.
y — выходные метки для каждого xi.
нам нужно найти параметр W , который неизвестен. Начнем со случайных назначений W.
Функция потерь определяется как разница между выходной меткой (y_pred) и истинной меткой (yi - при любом индексе i).
Нам нужно скорректировать значение W, чтобы минимизировать потери.
Возьмем пример:
Xs =[1,2,3] y = [4,5,6] #w = unknown — можно попробовать..
Понимание автоматических градиентов
Можете ли вы перечислить важные алгебраические операции, обычно необходимые для различных алгоритмов машинного обучения, особенно для нейронных сетей?
Наиболее распространенными из них являются простое сложение матрицы/тензора, вычитание, умножение, деление. Кроме того, вам также нужны экспоненциальные, тангенциальные и т. Д.
Одной из наиболее важных из этих операций являются производные. Возможно, вы слышали термин «градиент», если читали об обучении нейронной сети. Для обучения..
