Вязание спицами для малышей. Теплые вязаные вещи для самых маленьких, новорожденных.
Случайные записи

Как связать снуд с градиентом


Снуд с градиентом в 2 оборота спицами.

Понадобится пряжа белого и голубого цвета.

Белая пряжа «Капелька» 100 акрил 2 мотка по 50 грамм.

Голубая Wendy «Chester» 1.5 мотка.

Вяжем в 2 сложения. Начинаем с вязания белой нитью в 2 сложения. Набираем на круговые спицы 250 петель.

Далее вяжем 34 ряда узором рис 1*1.

Узор рис 1*1. 

Далее с 35 по 43 ряды вяжем нитью голубой + белой, формируем переход с белого на голубой.

Затем с 44 по 64 вяжем голубой двойной нитью. Закрываем последний 64 ряд.

Кому удобно, предлагаю просмотреть мое видео.

Похожие схемы вязания

Градиент (уклон) прямой

Градиент (также называемый уклоном) прямой линии показывает, насколько крута прямая линия.

Рассчитать

Для расчета градиента:

Разделите изменение высоты на изменение горизонтального расстояния

Градиент = Изменение Y Изменение X

Поиграйте (перетащите точки):

Примеры:

Градиент = 3 3 = 1

Итак, Градиент равен 1

Градиент = 4 2 = 2

Линия круче, поэтому Градиент больше.

Градиент = 3 5 = 0,6

Линия менее крутая, поэтому Градиент меньше.

Положительный или отрицательный?

Двигаясь слева направо, велосипедист должен пройти P на выезде P , наклон:

При измерении линии:

  • Если начать слева и пройти через вправо, то
    положителен (а слева - отрицательно).
  • Вверх положительный , а вниз отрицательный

Градиент = −4 2 = −2

Эта линия идет на вниз на по мере вашего движения, поэтому градиент у нее отрицательный.

Прямо через

Градиент = 0 5 = 0

Прямая линия (горизонтальная) имеет нулевой градиент.

Прямо вверх и вниз

Градиент = 3 0 = undefined

Последний вариант немного сложен ... вы не можете разделить на ноль,
, поэтому градиент "прямой вверх и вниз" (вертикальной) линии "не определен".

Взлетай и беги

Иногда горизонтальное изменение называется «бегом», а вертикальное изменение - «подъемом» или «падением»:

Это просто разные слова, никакие вычисления не меняются.

.Объяснение

Gradient Boosting [демонстрация]

Повышение градиента (GB) - это алгоритм машинного обучения, разработанный в конце 90-х и все еще очень популярный. популярный. Он дает самые современные результаты для многих коммерческих (и академических) приложений.

На этой странице объясняется, как работает алгоритм повышения градиента с использованием нескольких интерактивных визуализаций.

Визуализация дерева решений

полупрозрачная целевая функция \ (f (\ mathbf {x}) \) и предсказание дерева \ (d_ \ text {tree} (\ mathbf {x}) \)

Глубина дерева:

Посмотри сверху

Мы берем двумерную задачу регрессии и исследуем, как дерево может восстановить функцию \ (y = f (\ mathbf {x}) = f (x_1, x_2) \).Поиграйте с глубиной дерева, а затем посмотрите на процесс построения дерева сверху!

Пояснение: как построено дерево?

Во-первых, давайте вернемся к тому, как работает дерево решений. Дерево решений - это довольно простой классификатор, который разбивает пространство функций на регионы по применяя тривиальное разбиение (например, \ (x_2

Повышение градиента основано на деревьях регрессии (даже при решении задачи классификации), которые минимизируют Среднеквадратичная ошибка (MSE).Выбрать прогноз для листовой области просто: чтобы минимизировать MSE, мы должны выбрать среднюю цель. значение по образцам в листе. Дерево строится жадно, начиная с корня: для каждого листа выбирается разделение, чтобы минимизировать MSE для этот шаг.

Жадность этого процесса позволяет ему довольно быстро строить деревья, но дает неоптимальные результаты. Построение оптимального дерева оказывается очень сложной (на самом деле NP-полной) задачей.

В то же время эти построенные деревья делают свою работу (лучше, чем думают люди). и хорошо подходит для нашего следующего шага.

Визуализация повышения градиента

Эта демонстрация показывает результат объединения 100 деревьев решений.

целевая функция \ (f (\ mathbf {x}) \) и предсказание ГБ \ (D (\ mathbf {x}) \)

Неплохо, правда? Как мы видим, повышение градиента способно обеспечить плавные подробные прогнозы путем объединения множества деревьев очень ограниченная глубина (ср.с одним деревом решений выше!).

Объяснение: что такое повышение градиента?

Начнем с того, что повышение градиента - это метод ансамбля, что означает, что прогнозирование выполняется с помощью ансамбль более простых оценщиков. Хотя эта теоретическая основа позволяет создать множество различных оценок, на практике мы почти всегда используйте GBDT - повышение градиента над деревьями решений.Это тот случай, о котором я рассказывал в демонстрации, но в принципе можно использовать любой другой оценщик вместо Древо решений.

Целью повышения градиента является создание (или «обучение») ансамбля деревьев, учитывая, что мы знаем, как обучить единое дерево решений. Этот метод называется , усиление , потому что мы ожидаем, что ансамбль будет работать намного лучше, чем единый оценщик.

Как строится ансамбль

А вот и самое интересное. Повышение градиента строит ансамбль деревьев один за другим , затем прогнозы отдельных деревьев суммируются : $$ D (\ mathbf {x}) = d_ \ text {tree 1} (\ mathbf {x}) + d_ \ text {tree 2} (\ mathbf {x}) + ... $$

Следующее дерево решений пытается покрыть несоответствие между целевой функцией \ (f (\ mathbf {x}) \) и текущей ансамблевое прогнозирование путем восстановления остатка .

Например, если в ансамбле 3 дерева, прогноз для этого ансамбля будет следующим: $$ D (\ mathbf {x}) = d_ \ text {tree 1} (\ mathbf {x}) + d_ \ text {tree 2} (\ mathbf {x}) + d_ \ text {tree 3} (\ mathbf { Икс}) $$ Следующее дерево (\ (\ text {tree 4} \)) в ансамбле должно хорошо дополнять существующие деревья и минимизировать ошибка обучения ансамбля.
В идеальном случае мы будем счастливы иметь: $$ D (\ mathbf {x}) + d_ \ text {tree 4} (\ mathbf {x}) = f (\ mathbf {x}).$$

Чтобы немного приблизиться к месту назначения, мы обучаем дерево для восстановления разницы между целевая функция и текущие прогнозы ансамбля, который называется остатком : $$ R (\ mathbf {x}) = f (\ mathbf {x}) - D (\ mathbf {x}). $$ Ты заметил? Если дерево решений полностью восстанавливает \ (R (\ mathbf {x}) \), весь ансамбль дает прогнозы без ошибок (после добавления недавно обученный дерево в ансамбль)! Тем не менее, на практике этого никогда не происходит, поэтому вместо этого мы продолжаем итерационный процесс построения ансамбля.

целевая функция \ (f (\ mathbf {x}) \) и предсказание предыдущих деревьев \ (D (\ mathbf {x}) \)

остатка \ (R (\ mathbf {x}) \) и предсказание следующего дерева \ (d_n (\ mathbf {x}) \)

Посмотрите на сюжет справа.обратите внимание на то, как значения по вертикальной оси (y) уменьшаются после того, как было построено много деревьев (и остаточная становится все меньше и меньше).
Поиграв с этой демо-версией остатков, вы можете заметить некоторые интересные вещи:

  • перед добавлением дерева в ансамбль его прогнозы умножаются на некоторый коэффициент
  • этот фактор (называемый \ (\ eta \) или скорость обучения) является важным параметром ГБ (\ (\ eta = 0,3 \) в этом демо)
  • , если мы установим количество деревьев на 10 и изменим глубину: мы заметим, что по мере увеличения глубины остаток становится меньше, но он также больше шумный
  • разрывы («пики») появляются в тех точках, где дерево решений расщепляется
  • чем выше скорость обучения - тем больше «шаг», сделанный одним деревом решений - и чем больше разрыв
  • на практике GBDT используется с небольшой скоростью обучения (\ (0.01

Повышение градиента для задачи классификации

Все становится интереснее, когда мы хотим построить ансамбль для классификации.

Наивный подход, скрывающий разницу между тем, «где мы находимся» и «куда мы хотим попасть», похоже, больше не работает, и все становится интереснее.

Но это тема для другого поста.

Спасибо Мике Стаббсу за вычитку этого поста.

.

html - Как создать границу с градиентом?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Градиент градиента увеличивается (нан) при обучении WGAN-GP на Mnist · Проблема № 2534 · pytorch / pytorch · GitHub

перейти к содержанию Зарегистрироваться
Scroll To Top