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) 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 …

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 …

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 …

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， …

如图所示，我们假设函数是 y=x^2+1,那么如何使得这个函数达到最小值呢，简单的理解，就是对x求导，得到 y‘=\frac{1}{2}x ，然后用梯度下降的方式，如果初始值是（0的左边）负值,那么这 …

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 …

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？ 我们把每个参数的历史梯度值给加起来，然后更新率和这个值负相关，这样 …

近端梯度下降法（PGD）是一种优化算法，适用于具有非光滑目标函数的问题。

用的ansys 2020r2 和vs2019 不知道是什么原因 我在fluent里udf.bat已经修改相应语句了 build之后是一个…