
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 …
梯度消失问题为什么不通过 gradient scaling 来解决? - 知乎
May 4, 2018 · The truth is, once your gradient results've already too slight to be distinguished from other noise-disturbances, you scale up all the observable vibrations, you still cannot …
Gradient Reversal Layer指什么? - 知乎
Gradient Reversal Layer指什么? Domain Adaption里面的GRL到底能发挥什么作用呢? 显示全部 关注者 309
哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表? - 知乎
梯度裁剪 (Gradient Clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。 梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸 [14]。 梯度下降法 (Gradient Descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降 …
为什么ppo优于policy gradient? - 知乎
2. policy gradient 缺点 1)训练慢 policy gradient 是on-policy 方法,只能通过和环境的不断互动,拿到当前的反馈来更新agent。 这就意味要花大量时间在采样上,数据利用率低,训练非常 …
CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇? - 知乎
SmartKids Python Excle 关注 卷积神经网络(CNN)的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文,论文题目为:“Gradient-based learning applied to document recognition” …
如何理解Adam算法 (Adaptive Moment Estimation)? - 知乎
效果如下: 4.AdaGrad 全程为Adaptive Gradient,意思就是,学习参数的更新率要适当地根据每个参数的历史几率调整,怎么调整呢?
谁能解释一下密度泛函理论(DFT)的基本假设和原理么? - 知乎
GGA (Generalized Gradient Approximation) 90 年代后,渐为化学界所接受,Kohn 因此1998年获诺贝尔化学奖。 思考:Kohn-Sham 方程与 Hartree-Fock 方程有什么本质的区别? 主要区别 …
知乎 - 有问题,就会有答案
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …
fluent导入UDF点击load就会报错 - 知乎
然后点击Source Files下面的Add...,选中你写好的UDF文件,再点击Build进行编译,编译没有错误后,再点击Load,一般会成功。 如果还是出错,可能是其他原因。 1 vs和fluent环境木有配置 …