梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
我会使用尽量少的数学符号描述 梯度， 着重于意义而非计算。一个直观的例子，在机器学习领域有个术语叫「梯度下降」，你可以想象在群山之中，某个山的半山腰有只小兔子打算使用梯度 …
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
为了降低随机梯度的方差，从而使得迭代算法更加稳定，也为了充分利用高度优化的矩阵运算操作，在实际应用中我们会同时处理若干训练数据，该方法被称为小批量梯度下降法 (Mini- Batch …
如何理解 natural gradient descent? - 知乎
看到一篇文章写得非常浅显易懂： What is the natural gradient, and how does it work? 总结一下： 拿神经网络中的反向传播算法举例，我们计算各个权值w关于损失函数的导数，得到一个梯度 …
如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？ - 知乎
Normalization这个事得好好掰扯掰扯。 上古时期，网络经常在初始几个iteration之后，loss还没下降就不动，必须得把每一层的gradient与weight的比值打印出来，针对性地调整每一层的初始 …
优化中常出现的oracle应该怎么理解？ - 知乎
我还专门问了我的导师，我的导师的原话是： Oracle means the function value feedback provider, thus ZO oracle means the black-box prediction system itself. 翻译过来就是，oracle意味着不同 …
有没有人会zemax渐变折射率面型的设置方法，具体参数都是什么 …
在爱特蒙特光学的官网可以下载渐变折射率透镜的ZEMAX文件，去年下半年我也在研究GRIN透镜在ZEMAX的建模，目前还没搞懂。 Gradient Index Rod Lenses – GRIN Rod Lenses | 爱特蒙 …
PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ - 知乎
optimizer.zero_grad ()：清空过往梯度 model.forward ()：前向推理，计算损失函数； loss.backward ()：反向传播，计算当前梯度； optimizer.step ()：多次循环步骤 2-3，梯度累加 …
什么是分布式优化中的梯度跟踪（Gradient Tracking - 知乎
什么是分布式优化中的梯度跟踪（Gradient Tracking）？ 最近看到一些关于梯度跟踪的文章，一堆公式看得头疼，不知道到底是要做什么的，如何简单直观的解释其作用和原理？ 显示全部 关 …
机器学习 | 近端梯度下降法 (proximal gradient descent)
近端梯度下降法是众多梯度下降 (gradient descent) 方法中的一种，其英文名称为proximal gradident descent，其中，术语中的proximal一词比较耐人寻味，将proximal翻译成“近端”主要 …
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
1.多元函数偏导数的数值解 在程序当中，利用数值方法求出各个自变量偏导数的近似解，其方法和步骤同前面讲过的导数的数值解求法并无二致：把其余的自变量固定，就将偏导数的求解方法 …