1 FLUENT变量梯度宏 C_R_G C_P_G C_U_G C_V_G C_W_G C_T_G C_H_G C_YI_G C_R_RG C_P_RG C_U_RG C_V_RG C_W_RG C_T_RG C_H_RG C_YI_RG FLUENT计算中单元变量有两种梯度:非限制梯度(后缀_G)和重建梯度(后缀_RG),帮助文档建议如果需要通过单元变量重建计算单元面上的变量则使用重建梯度计算更精确. 说明: 只有当求解器正在求解某一变量时才能读取该变量的梯度.例如,定义一个能量源项时,可以读

镇场诗:---大梦谁觉,水月中建博客.百千磨难,才知世事无常.---今持佛语,技术无量愿学.愿尽所学,铸一良心博客.------------------------------------------ 1 code --查看现在的时间,方便对比 select getdate() select datediff(year,'1996-11-01',getdate()) select datediff(year,'1996-11-03',getdate()) --还没过生日呢,怎么能说长了一岁呢?╭

前言 上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现,本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现.因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算,本文针对几种常用操作的梯度计算和实现进行了较为详细的介绍.如有错误欢迎指出. 首先先简单总结一下, 实现反向传播过程主要就是完成两个任务: 实现不同操作输出对输入的梯度计算 实现根据链式法则计算损失函数对不同节点的梯度计算 再附上SimpleFlow的代码地址: https://github.com/PytLab/simp

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 在SQL的世界里,除了官方提供的常用的处理函数之外,一般都会提供可扩展的对外自定义函数接口,这已经成为一种事实的标准. 在前面Spark SQL源码分析之核心流程一文中,已经介绍了Spark SQL Catalyst Analyzer的作用,其中包含了ResolveFunctions这个解析函数的功能.但是随着Spark1.1版本的发布,Spark SQL的代码有很多新完善和新功能了,和我先前基于1.0的源码分析多少有些不同,比如支持UDF: sp

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 在SQL的世界里,除了官方提供的经常使用的处理函数之外.一般都会提供可扩展的对外自己定义函数接口,这已经成为一种事实的标准. 在前面Spark SQL源代码分析之核心流程一文中,已经介绍了Spark SQL Catalyst Analyzer的作用,其中包括了ResolveFunctions这个解析函数的功能.可是随着Spark1.1版本号的公布.Spark SQL的代码有非常多新完好和新功能了.和我先前基于1.0的源代码分析多少有些不同,比方支

系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 第2章 神经网络中的三个基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 这三大概念是:反向传播,梯度下降,损失函数. 神经网络训练的最基本的思想就是:先"猜"一个结果,我们叫预测结果a,看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距,然后调整策略,再试一次,这一次就不是"猜"了,而是有依据地向正确的方向靠近.如此反复多次

本课内容: 1.线性回归 2.梯度下降 3.正规方程组   监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案   1.线性回归 问题引入:假设有一房屋销售的数据如下: 引入通用符号: m =训练样本数 x =输入变量(特征) y =输出变量(目标变量) (x,y)—一个样本 ith—第i个训练样本=(x(i),y(i)) 本例中:m:数据个数,x:房屋大小,y:价格   监督学习过程: 1) 将训练样本提供给学习算法 2) 算法生成一个输出函数(一般用h表示,成为假

这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料,如神经网络.梯度下降算法,然后顺便又延伸温习了一下线性代数.概率论以及求导.总的来说,学到不少知识.下面是一些笔记概要. 一. 神经网络 神经网络我之前听过无数次,但是没有正儿八经研究过.形象一点来说,神经网络就是人们模仿生物神经元去搭建的一个系统.人们创建它也是为了能解决一些其他方法难以解决的问题. 对于单一的神经元而言,当生物刺激强度达到一定程度,其就会被激发,然后做出一系列的反应.模仿这

一.梯度检测: 对于函数而言通常有两种计算梯度的方式: 1.数值梯度 (numberical gradient) 2.解析梯度 (analytic gradient ) 数值梯度计算通常为: 更为常见的是: h是一个很小的数,在实际当中通常为1e-5 假设数值梯度为ƒ’a 解析梯度为ƒ’n ,则数值梯度和解析梯度的误差relative error: relative error >1e-2 通常情况梯度是错误的 1e-4 < relative error < 1e-2 并不是很好 rel

转自:http://blog.fens.me/r-math-derivative/ 前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学

ps:本博客内容根据唐宇迪的的机器学习经典算法  学习视频复制总结而来 http://www.abcplus.com.cn/course/83/tasks 逻辑回归 问题描述:我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定.为了做到这一点,我们将建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率. 数据

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 5.梯度校验 在我们执行反向传播的计算过程中,反向传播函数的计算过程是比较复杂的.为了验证我们得到的反向传播函数是否正确,现在你需要编写一些代码来验证反向传播函数的正确性 1)一维线性(从简单的情况开始) 1>前向传播 def forward_propagation(x,theta): """ 实

梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法. 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索.如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点:这个过程则被称为梯度上升法. 本文将从最优化问题谈起,回顾导数与梯度的概念,引出梯度下降的数据推导:概括三种梯度下降方法的优缺点,并用Python实现梯度下降(附源码). 1 最优化问题 最优化问题是求解函数极值的问题,

Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉.模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征.这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值,然后进行累积,得到直方图,这个直方图呢,就可以代表这块区域了,也就是作为特征,可以输入到分类器里面了.那么,接下来介绍一下HOG的具体原理和计算方法,以及一些引申. 1.分割图像 因为HOG是一个局部特征,因此如果你对一大幅图片直接提取特征,是得不到好的效果的.原理很简单.从信息论角

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las

转载  https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200322 各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法     在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数

.注册函数,使用using jar方式在hdfs上引用udf库. $hive.注销函数,只需要删除mysql的hive数据记录即可. delete from func_ru ; delete from funcs ;show funcyions:desc formatted function substring: 2.udf函数获取天开始一些简单方法@Description(name = "udf_getdaybegin", value = "getdaybegin"

在鞋厂的第一个任务,拆表.需要把订单表按照开始日期和结束日期拆分成多条记录,挺新鲜的~ transform方式,使用到了python. (1)把hive表的数据传入,通过python按照日期循环处理,返回多条记录. (2)生成序列表,然后采用cross join的方式,在hive端生成多条记录,再根据日期和序列进行处理. udf方式,更容易操作,我个人习惯使用Java.udf传入开始日期和结束日期,返回时间范围的数组. 再通过lateral view的方式处理. 另外,针对这个需求,对比了cro