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 ... - 知乎
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 …
如何理解策略梯度（Policy Gradient）算法？ - 知乎
论文包含对策略梯度基本理论的梳理和介绍，以及 On-policy PG算法（REINFORCE、A3C、TRPO、PPO、V-MPO） 的详细介绍和比较。
知乎盐选 | 5.1.2 深入了解 radial-gradient ()径向渐变
5.1.2 深入了解 radial-gradient ()径向渐变 径向渐变指的是从一个中心点向四周扩散的渐变效果，光的扩散、波的扩散等都有径向渐变的特性。 在 CSS 中，使用 radial-gradient() 函数表示径向 …
机器学习2 -- 优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam）
Apr 6, 2024 · 1 主要优化器 1.1 SGD SGD全称Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。 …
梯度累积两次，跟batch size 增大2倍，在多数情况下，效果一样吗？
实验发现2：最近的研究者实验发现，在总的batch_size*gradient accumulation下相同的情况下，除了loss会大，梯度累积越大，最终导致L2 Norm越大，L2Norm越大，说明权重越大，那么 …
gradient norm对于adam的影响？ - 知乎
gradient norm对于adam的影响？ 最近有一点搞不太明白，不知道大佬能否看下我这个思路是否有问题。 gradient norm 是把梯度乘比例缩放到模长不超过设定的max norm，那么… 显示全部 …
TensorFlow中的stop gradient意味着什么？ - 知乎
TensorFlow中的stop gradient意味着什么？ 我已经在百度谷歌知乎搜索过相关知识了，但是感觉都没有解决我最根本的问题：停止梯度意味着什么？ 我最近在看的ContraD的论文（ https://ar…
如何理解随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）？
随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent SGD （Vinilla基础法/Momentum动量法） 一开始SGD没有动量，叫做Vanilla SGD，也就是没有之前时刻的梯度信息。 所以 m_t=\eta G_t （ …
谁帮忙解答一下强化学习中的policy -gradient 和Q-learning的区别 …
我们在学习强化学习的时候，通常会被很多看起来似乎很相似的公式所迷惑（数学大佬除外），也就对相应的概念很模糊，这里我建议在学习强化学习的时候，用定性思维理清概念，然后再回 …