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下 …
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
梯度（gradient) 的概念. 在空间的每一个点都可以确定无限多个方向，一个多元函数在某个点也必然有无限多个方向。因此，导数在这无限多个方向导数中最大的一个（它直接反映了函数在这 …
如何理解 natural gradient descent? - 知乎
natural gradient在RL里面比较有用，特别是在exploration上。 可以参考VIME，里面推出来的公式就是natural gradient。 以及david blei 的SVI里面也有讲到，里面是假设了所有的prior是exp …
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 …
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
上面 这个函数，则用于求取整个定义域上的梯度，传入的 是一个 的数组， 就是所有点的 坐标构成的一维数组 ，而 就是所有点的 坐标构成的二维数组 ，我们利用数值求解的方法求取各个点的 …
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
梯度（gradient) 的概念. 在空间的每一个点都可以确定无限多个方向，一个多元函数在某个点也必然有无限多个方向。因此，导数在这无限多个方向导数中最大的一个（它直接反映了函数在这 …
如何理解策略梯度（Policy Gradient）算法？ - 知乎
Actor-Critic算法结合了策略梯度（Policy Gradient）方法和值函数估计的优点，旨在通过两个不同的神经网络来学习：一个用于学习策略（Actor），另一个用于评估状态的价值（Critic）。 …
机器学习 | 近端梯度下降法 (proximal gradient descent) - 知乎
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 …
如何入门分布上的优化/Wasserstein gradient flow？ - 知乎
Mar 20, 2025 · Wasserstein Gradinet flow可以看成是概率空间的gradient flow，可以应用在采样的各种问题之后。而基于优化的观点，除了一般的gradient flow,也有更加高效的flow, weijie su等 …
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和 ... - 知乎
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 …