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梯度
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深度学习技术开发与应用
关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习DQN算法系列9.深度策略梯度DDPG,PPO等第一天9:0012:0014:0017:00一、强化学习概述1.强化学习介绍2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典
Stella981
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Pytorch 多GPU训练
概述Pytorch多GPU训练本质上是数据并行,每个GPU上拥有整个模型的参数,将一个batch的数据均分成N份,每个GPU处理一份数据,然后将每个GPU上的梯度进行整合得到整个batch的梯度,用整合后的梯度更新所有GPU上的参数,完成一次迭代。其中多gpu训练的方案有两种,一种是利用nn.DataParallel实现,这种方法是最早引入
可莉
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14、OpenCV实现图像的空间滤波——图像锐化及边缘检测
1、图像锐化理论基础1、锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶
Wesley13
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MesaTEE GBDT
!(https://static.oschina.net/uploads/space/2020/0702/190947_Fixv_4501957.jpg)GBDT(GradientBoostingDecisionTree,梯度提升决策树)是工业界广泛应用的机器学习算法,而XGBoost则是著名华人学者陈天奇发起并被工业界广泛应用的开源GBDT工
Stella981
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Easter79
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TensorFlow分布式实践
大数据时代,基于单机的建模很难满足企业不断增长的数据量级的需求,开发者需要使用分布式的开发方式,在集群上进行建模。而单机和分布式的开发代码有一定的区别,本文就将为开发者们介绍,基于TensorFlow进行分布式开发的两种方式,帮助开发者在实践的过程中,更好地选择模块的开发方向。基于TensorFlow原生的分布式开发分布式开发会涉及到更新梯度
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机器学习入门指南
资料获取地址见文末或评论!一、预备知识微积分(偏导数、梯度等等)概率论与数理统计(例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等)最优化方法(比如梯度下降、牛顿拉普什方法、变分法(欧拉拉格朗日方程)、凸优化等等)二、路线1(基于普通最小二乘法的)简单线性回归线性回归中的新进展(岭回归和LASSO回归)(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容
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深度学习与图神经网络学习分享:CNN经典网络之-ResNet
深度学习与图神经网络学习分享:CNN经典网络之ResNetresnet又叫深度残差网络图像识别准确率很高,主要作者是国人哦深度网络的退化问题深度网络难以训练,梯度消失,梯度爆炸,老生常谈,不多说!深度网络的退化问题(htt
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