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降的思路去 …

看到一篇文章写得非常浅显易懂： What is the natural gradient, and how does it work? 总结一下： 拿神经网络中的反向传播算法举例，我们计算各个权值w关于损失函数的导数，得到一个梯度向量，然后 …

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，训练非常慢。agent 更新 …

题主你好，LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing）；梯度膨胀 (gradient explosion)不是个严重的问题，一般靠裁剪后的优化算法即可解决，比如gradient clipping（如果梯度的范数大于某个 …

optimizer.zero_grad ()：清空过往梯度 model.forward ()：前向推理，计算损失函数； loss.backward ()：反向传播，计算当前梯度； optimizer.step ()：多次循环步骤 2-3，梯度累加一定次数后，根据梯 …

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

1 人赞同了该回答 写*.cst文件用的 偏导数 写法，不知道能不能当cel表达式用： Velocity v.Gradient Z+Velocity w.Gradient Y 注意不要漏掉空格, 答主试验过后，请告诉我能不能用。

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。

我还专门问了我的导师，我的导师的原话是： Oracle means the function value feedback provider, thus ZO oracle means the black-box prediction system itself. 翻译过来就是，oracle意味着不同的函数值的 …

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 Gradient …