**深度学习中的梯度消失与爆炸影响模型训练。梯度消失导致输入层参数更新缓慢，梯度爆炸使训练不稳。
梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练神经网络时常遇到的两个关键问题，它们直接影响模型的学习能力和收敛效率。 梯度消失（Vanishing Gradient Problem）： 在深度神经网络中，特别是具有很多隐藏层的网络，在反向传播过程中，梯度可能会随着层级逐渐向输入层传播时变得越来越小，...
R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24354 本文介绍简化模型构建和评估过程。 caret包的train 函数可用于 使用重采样评估模型调整参数对性能的影响 在这些参数中选择“最佳”模型 从训练集估计模型性能 首先，必须选择特定的模型。 调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二...
梯度下降求极值，机器学习&深度学习
梯度下降求极值 导数 导数也叫导函数，或者微商，它是微积分中的重要基础概念，从物理学角度来看，导数是研究物体某一时刻的瞬时速度，比如你开车从家 8:00 出发到公司上班，9:00 到到达公司，这一个小时内的平均车速是 80km/h，而途中8:15:30这一时刻的速度，就被称为瞬时速度...
Facebook 发布无梯度优化开源工具 Nevergrad，可应用于各类机器学习问题
雷锋网 AI 科技评论按：大多数机器学习任务——从自然语言处理、图像分类到翻译以及大量其他任务，都依赖于无梯度优化来调整模型中的参数和/或超参数。为了使得参数/超参数的调整更快、更简单，Facebook 创建了一个名叫 Nevergrad（https://github.com/facebookresearch/nevergrad）的 Python 3 库，并将它开源发布。Nevergrad 提供....
Local Response Normalization作用——感觉LRN也是解决的梯度消失和爆炸问题，统计机器学习中的一个经典假设是“源空间（source domain）和目标空间（target domain）的数据分布（distribution）是一致的
AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。AlexNet主要使用到的新技术点如下。 （1）成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了，但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大。 （2）训练时使用Dropout...
俄罗斯最大搜索引擎Yandex开源了一款梯度提升机器学习库CatBoost
现在，人工智能正在为越来越多的计算功能提供支持，今天，俄罗斯搜索巨头Yandex宣布，将向开源社区提交一款梯度提升机器学习库CatBoost。它能够在数据稀疏的情况下“教”机器学习。特别是在没有像视频、文本、图像这类感官型数据的时候，CatBoost也能根据事务型数据或历史数据进行操作。 今天，CatBoost以两种方式进行了亮相。 首先，Yandex宣布，将在自有服务中使用这款新的框架替换原来....
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