AI产品经理必知的100个专业术语|算法|向量|拟合|贝叶斯|大模型|...

逻辑回归是一种用于解决二分类问题的概率统计方法,使用Sigmoid函数来将线性组合的输出转换为概率值。20、梯度下降(GradientDescent)梯度下降是一种优化算法,用于最小化损失函数。通过沿负梯度方向逐步更新参数来达到最小化损失的目的。二、深度学习与神经网络21、人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)人工...

深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

我们可以用小人下山的例子来帮助理解动量梯度下降与常规梯度下降的区别。假设一个小人沿着山谷下山,每一步都根据当前坡度(梯度)来决定移动的方向和步长。若是常规的梯度下降法,小人会每次向着最陡峭的方向下山,在复杂的地形上可能会震荡或来回摆动,导致参数收敛波动较大或者走不出局部最小值点。而动量梯度下降法则根据...

基于GBRT模型的海洋平台结构裂纹扩展识别 | 科技导报

提升树主要采用加法模型,主要思想是不断拟合残差,利用梯度下降法拟合残差。GBRT算法是一种迭代的回归树算法,由多棵回归树组成,所有回归树的结论累加起来为最终结果。GBRT算法使用了前向分布算法,其思想是基于当前模型和拟合函数选择合适的决策树函数,从而最小化损失函数。GBRT的加法模型如下其算法流程为,Step1:准备...

主动推理、形态发生和计算精神病学

如果发育缺陷是由于类似于精神病理学中的精神分裂症或自闭症的活跃推理障碍造成的,那么用于治疗与这些疾病相关的过度活跃或低活跃、幻觉或其他症状的精神药理学可能也可以用于解决发育缺陷。不同的案例研究强调了这种可能性。事实上,通过将针对谷氨酸能、肾上腺素能和多巴胺能途径的不同试剂应用于从胚胎胚胎形成到器官形成...

一文看懂各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法

使用标准形式的批量梯度下降还有一个问题,就是在训练大型数据集时存在冗余的权重更新。标准梯度下降的上述问题在随机梯度下降方法中得到了解决。1.随机梯度下降(SDG)随机梯度下降(Stochasticgradientdescent,SGD)对每个训练样本进行参数更新,每次执行都进行一次更新,且执行速度更快。

伯克利AI研究所:新型元学习法MAML的前世今生。

你可以在一个训练好的度量空间里训练孪生网络或执行比较(www.e993.com)2024年11月20日。与以前的方法一样,元学习使用梯度下降法(或你偏好的神经网络优化器),鉴于学习器扮演的角色是元训练度量空间中的对比体系,例如近邻算法。这些方法可以很好地用于小样本识别,即使在回归或强化学习等其他元学习领域尚未证实有同样的效果。

SU 哈佛亚马逊最新研究:量化能让大模型“恢复记忆”,删掉的隐私...

大模型在训练过程中可能会无意学习到人类不希望它保留的知识,例如版权和私人内容。为了解决这个问题,研究者们此前提出了反学习(machineunlearning)的概念,旨在不重新训练模型的情况下,从模型中移除特定知识。现有的主流反学习方法包括梯度上升(GA)和负向偏好优化(NPO)两大类,通常会采用较小的学习率并加入效用约束...

Claude三巨头回应一切!Opus3.5仍可能发布,5小时视频10万人围观

将神经网络研究比作生物学研究,强调“自下而上”的研究方法提出要研究神经网络的”器官系统”级别的抽象梯度下降比我们(人类)聪明不知道是否与行业中盛传ScalingLaw碰壁了有关,整个对话从ScalingLaw这个话题开始。关于ScalingLaw、AGI和未来先铺垫一个冷知识,AnthropicCEO在百度研究院吴恩达团队工作过,他对Sc...

如果你爬过山,怎会不了解机器学习?_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The...

这就要用到梯度下降法了,因为现在你已经知道策略随着你的调整而变得更好或更差意味着什么。梯度测量的是,当你对策略稍做改变时错误分数的变化幅度;在你能对策略做出的所有小改变中,选出可使错误分数下降幅度最大的那个。梯度下降法不仅适用于猫,只要你想让机器从经验中习得策略,它就通通适用。

迁移学习在无评级信用债发行定价中的应用

其次,使用随机梯度下降法,求解估值误差最小时的神经网络参数集合最后,将参数代入ptrating=f(xtrating;2.特征分析本文选取2018年1月1日—2021年12月的中长期产业信用债作为训练数据,2022年1月—9月作为测试集。对模型数据预处理后进行特征分析,使用XGBoosting进行回归,主要指标重要性得分如图4所示。