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）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是什么？ 263 15 454
梯度（gradient）到底是个什么东西？物理意义和数学意义分别是 …
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 …
如何入门分布上的优化/Wasserstein gradient flow？ - 知乎
Mar 20, 2025 · Wasserstein gradient flow是概率空间的gradient flow,目前在machine learning,optimization, applied math等很多领域里面都算是非常热门的话题 最早的wasserstein …
哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表？ - 知乎
梯度裁剪 (Gradient Clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。 梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸 [14]。 梯度下降法 (Gradient Descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降 …
谁能解释一下密度泛函理论（DFT）的基本假设和原理么？ - 知乎
GGA (Generalized Gradient Approximation) 90 年代后，渐为化学界所接受，Kohn 因此1998年获诺贝尔化学奖。 思考：Kohn-Sham 方程与 Hartree-Fock 方程有什么本质的区别？ 主要区别 …
如何理解Adam算法 (Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
效果如下： 4.AdaGrad 全程为Adaptive Gradient，意思就是，学习参数的更新率要适当地根据每个参数的历史几率调整，怎么调整呢？
Gradient Reversal Layer指什么？ - 知乎
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
CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇？ - 知乎
SmartKids Python Excle 关注 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” …
什么是无偏估计？ - 知乎
定义:设X1X2至Xn是总体的一个样本。。。什么什么的不说了，符号打不出来。 我的问题:不论总体服从什么分布，样本均值是总体均值的无偏估计量。这是书上… 显示全部
fluent导入UDF点击load就会报错 - 知乎
然后点击Source Files下面的Add...，选中你写好的UDF文件，再点击Build进行编译，编译没有错误后，再点击Load，一般会成功。 如果还是出错，可能是其他原因。 1 vs和fluent环境木有配置 …