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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下 …
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
梯度（gradient) 的概念. 在空间的每一个点都可以确定无限多个方向，一个多元函数在某个点也必然有无限多个方向。因此，导数在这无限多个方向导数中最大的一个（它直接反映了函数在这 …
如何理解 natural gradient descent? - 知乎
natural gradient在RL里面比较有用，特别是在exploration上。 可以参考VIME，里面推出来的公式就是natural gradient。 以及david blei 的SVI里面也有讲到，里面是假设了所有的prior是exp …
Gradient Reversal Layer指什么？ - 知乎
Gradient Reversal Layer. 梯度下降是最小化目标函数，向负的梯度方向优化就是最大化目标函数。 Domain Adaptation by Backpropagation. 这个模型有三部分： 绿色（后文用G指代）：特征提 …
CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇？ - 知乎
卷积神经网络（CNN）的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文，论文题目为：“Gradient-based learning applied to document recognition”。 这篇论文介绍了一种名为 …
哪里有标准的机器学习术语(翻译)对照表？ - 知乎
梯度下降法 (Gradient Descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。 通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数， …
梯度消失问题为什么不通过 gradient scaling 来解决？ - 知乎
May 4, 2018 · 自问自答一下吧，我觉得很多人都在过度解释，认为 gradient scaling 从原理上讲不通。但是其实 gradient scaling 是可以正常工作的。实践中没人用 gradient scaling 的原因就是 …
谁能解释一下密度泛函理论（DFT）的基本假设和原理么？ - 知乎
2. 广义梯度近似（Generalized Gradient Approximation, GGA） 总的来说，LDA在电子密度改变较快的体系中表现不佳，那么比较容易想到的改进方法就是将 n(\\mathbf{r}) 的一阶梯度包含进 …
CFDpost里面如何创建x方向的压力梯度？ - 知乎
速度在x方向的梯度可以用Velocity.Gradient X表示，但是压力用同样形式则不行，请问应该如何处理
为什么ppo优于policy gradient? - 知乎
而policy gradient 本身是一个 on-policy 的算法，所以 ppo 采用了重要性采样的方式，用重要性权重来修正，使得 off-policy 能近似等同于 on-policy。 重要性采样 policy gradient 是 on-policy …
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