收敛性

逻辑回归与决策树的对比，以及引出的相关注意事项

因此，当一种算法对于数据的假设与数据本身的情况一致，并且算法收敛性很好，就会有不错的效果。针对逻辑回归和决策
佛陀之眼·2019-11-01 12:20

2019-10-27 - 草稿

扩展型动作，收敛性动作。走路速度快步幅大声音底气十足加强运动。二成功。选择是成功，发展是成功！和谐是成功！目标确定三依据:动力，能力。需求。成长型的心态，没有绝对的失败
阳光马丽·2019-10-27 17:27

02-01 感知机

感知机学习目标二、感知机引入2.1线性可分和线性不可分三、感知机详解3.1感知机模型3.2感知机损失函数3.3感知机目标函数3.4感知机最小化目标函数原始形式3.5感知机最小化目标函数对偶形式3.6感知机算法的收敛性四
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

机器学习笔记补充——EM算法及其在GMM中的应用

EM算法——期望极大值算法1.EM算法的简介及案例介绍2.EM算法的推导3.EM算法3.1算法步骤：3.2EM算法的收敛性4.EM算法应用——求解高斯混合模型(GMM)的参数4.1高斯混合模型(Gaussianmixturemodel
lavendelion·2019-09-25 13:35

打破思维的墙

最近陪孩子在学记忆类课程，其中关于扩散性思维及收敛性思维的小游戏让人印象深刻。一个立方体图像是什么？一个核桃的打开方法有哪些？
心整理·2019-08-21 16:50

基于惩罚的边界交点(PBI)

d1被用来评价x对EF的收敛性，d2是一种衡量种群多样性的方法。通过将d2的值乘以θ和d1，从而让gpbi(x=w，z∗)对x做一种综合测度，兼具收敛性和多样性。在D
αβγθ·2019-08-18 15:28

【逻辑回归】

一、代价函数我们希望获得凸（convex）函数，这样的函数有更好的收敛性。因此我们不能直接使用之前线性回归用的代价函数。
阿瑟琴·2019-07-27 17:15

机器学习-EM算法

1983年，美国数学家吴建福（C.F.JeffWu）给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明。MLEMLE就是利用已知的样本
Timcode·2019-07-23 17:00

深度网络中的目标检测算法YOLO系列-YOLOv2论文理解

Better-更好1、BatchNormalization—批标准化提高了网络收敛性。通过对YOLO的每一个卷积层增加Batchnormalization，去掉Dr
AN ZE·2019-07-18 22:04

python实现共轭梯度法

其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。算法步骤：importrand
Tomator01·2019-07-03 14:53

【文魁大脑《思维导图精英班》】吕雅迪+第5幅+《逻辑是一面镜子》读书笔记

思维的收敛性可以
雅迪迪向太阳·2019-05-22 16:47

【优化方法】拟牛顿法之DFP算法

一、牛顿法回顾上一篇牛顿法(NewtonMethod)中介绍了牛顿法的基本思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。
大白菜—NLP·2019-05-21 17:45

思维力 曾国藩训练营39

❤️阅读《思维力高效的系统思维》❤️讲三点和从结论说起，都是收敛性思维吗？现实中你有机会运用吗？请假设性思考场景运用一下。
局外人_cc82·2019-05-20 11:20

再好的护肤品也比不上这几款精油。

图片发自App雪松推荐理由：独特的收敛性和抗菌性，对毛孔粗大和油脂分泌旺盛的肤质
weiweihong·2019-05-19 22:41

数值分析-牛顿法迭代求方程的根

使用的方程为2x^3-4^2+3x-7=0选取的点为1.5但是根据局部收敛性发现1.5在此处不是收敛的，但是却可以迭代出正确结果。
style_x·2019-05-16 19:32

神经网络初始化

【新智元导读】神经网络的初始化是训练流程的重要基础环节，会对模型的性能、收敛性、收敛速度等产生重要的影响。
Leo_whj·2019-05-14 18:28

markov

)=P(Xt+1∣Xt)P(X_{t+1}|...,X_{t-2},X_{t-1},X_{t})=P(X_{t+1}|X_{t})P(Xt+1∣...,Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1∣Xt)收敛性收敛到均衡可能的状态数是有限的转移概率固定不变从任意状态能够转移到任意其他状态不是简单循环
大黄老鼠·2019-05-01 16:13

统计学习方法笔记 第二章 感知机(包含Python代码)

统计学习方法笔记第二章感知机1.感知机模型2.感知机学习策略2.1数据集的线性可分性2.2感知机学习策略3.感知机的学习算法3.1原始形式学习算法3.2算法的收敛性3.3对偶算法4.python实现5.
DouglasLikeToCode·2019-04-16 15:23

做测试用

图片发自App垂直思考法，又称逻辑思考法即逻辑推论、演绎论证、收敛性思考法，创始人是希腊时期的亚里士多德（Aristotle）。
思维导图实战派_汪志鹏·2019-04-12 00:52

《学习思维导图》课后思考

四大思维一、分散性思维二、收敛性思维三、纵深思维四、全局思维图片发自App一、发散性思维发散思维又称辐射思维、放射思维、扩散思维或求异思维，是指大脑在思维时呈现的一种扩散状态的思维模式，它表现为思维视野广阔
张持守·2019-04-10 23:17

Generative Adversarial Nets翻译[下]

GenerativeAdversarialNets翻译上code4.2ConvergenceofAlgorithm14.2算法1的收敛性Proposition2.IfGandDhaveenoughcapacity
Lornatang·2019-04-09 22:52

共轭梯度法的python实现

其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性
Tomator01·2019-03-13 20:03

GCN:Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems简介

相对于之前的GCN方法，作者提出了高效的randomwalk方法同时设计了一个新颖的训练策略以提高模型的收敛性和鲁棒性。介绍之前的基于G
loserChen.·2019-03-10 21:44

策略梯度

基于策略的学习可能会具有更好的收敛性，这是因为基于策略的学习虽然每次只改善一点点，但总是朝着好的方向在改善；而在基于值函数的算法中，价值函
coolsunxu·2019-03-08 21:56

感知机-收敛性证明及代码实现

一、感知机原理感知机是最简单的线性二分类模型，如果要处理的数据是线性可分的，则该模型能取得很好的效果，如果数据不是线性可分的，则该模型不能取得很好的效果。以二维平面为例，如果要分类的点，能被一条直线分开，直线的一侧是正类，直线的另一侧是负类，则说明数据是线性可分的。如果数据需要一个圆来分开则说明数据不是线性可分的，曾经感知机因为不能处理异或问题，而被人批判，导致神经网络的研究停滞了几十年。1.1感
宁悦·2019-02-26 19:39

解读百度AutoDL：打破SOTA纪录的神经架构搜索是如何炼成的

近日，百度大数据实验室在arXiv上发布了两篇论文，一篇给出了任何深度学习网络在小学习率情况下的收敛性证明，包括用AutoDL搜出来的网络，另一篇则提供了一个正则化的方法，让AutoDL搜索到的网络的训练结果超过了之前所有公开报道的结果
PaddlePaddle·2019-02-25 14:16

【机器学习算法】感知机模型

文章目录1.感知机模型2.收敛性证明（Novikoff定理）3.感知机对偶形式4.感知机的缺点5.感知机的几个变形5.1投票感知机5.2平均感知机1.感知机模型  感知机模型是一个二分类的模型，它通过形如
Mankind_萌凯·2019-02-17 19:02

PapeRman #4

本系列给出最近GoogleBrain团队的工作，首次给出结合函数近似的分布强化学习收敛性的理论证明。
朱小虎XiaohuZhu·2019-02-12 00:42

每月学习数理统计--《统计学习方法—李航》(2)： 感知器

1.感知器的介绍2.感知器的算法3.感知器的更新规则4.感知器的收敛性5.感知器的局限性6.参考文献1.感知器的介绍感知器学习算法(PLA:PerceptionLearningAlgorithm)是1957
顾鹏pen·2019-01-27 14:00

【机器学习算法推导】高斯混合模型GMM与EM算法

文章目录1.高斯混合模型2.Jensen不等式3.EM算法及推导过程4.EM算法的可行性5.EM算法的收敛性6.EM的另一种推导7.应用EM算法求解GMM1.高斯混合模型  极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法
Mankind_萌凯·2019-01-16 17:57

TensorFlow batch_size、iteration、epoch概念理解

2、随机梯度下降（stochasticgradientdescent）：每处理一个数据就算一次损失函数，该方法速度快，但是收敛性不好，可能在最优点附近晃来晃去，命中不到最优点。
TedSmile·2019-01-07 10:50

从动力学角度看优化算法：自适应学习率算法

作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm在从动力学角度看优化算法SGD：一些小启示一文中，我们提出SGD优化算法跟常微分方程（ODE）的数值解法其实是对应的，由此还可以很自然地分析SGD算法的收敛性质
Paper_weekly·2018-12-27 11:31

一起深入读懂Mahony互补滤波器

通过求解微分方程，补充了滤波器收敛性数值仿真。给出了directcomplementaryfilter和passivecomple
JesseChen79·2018-12-01 16:52

机器学习提高班---优化(梯度下降，最速下降，Newton下降算法)（week 3）

首先，王文川同学为大家介绍了无约束优化问题的定义，并举了简单的例子，说明迭代算法解决该类问题的必要性，还讲解了强凸性假设和条件数的概念，为后面算法的收敛性做知识铺垫。
Eric2016_Lv·2018-11-25 18:27

EM算法推导及其收敛性证明

EM算法简介EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分为两步：E步，求期望；M步，求极大。概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计或贝叶斯法估计模型参数。但是当模型含有隐变量时，就不能简单地使用这种估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然
JN_rainbow·2018-11-22 13:22

自编码网络的使用方法 -- 栈式自编码神经网络 SA

所以，这样的网络更容易训练，并且有更快的收敛性及更高的准确度。栈式自编码常常用于预训练（初始化）深度网络之前的
ouprince·2018-11-07 15:31

[Combinatorial] 3 似函数，非函数

–计数工具–不考虑收敛性–不考虑实际上的数值–形式幂级数(Formalpowerseries)数学发展中比比皆是通过映射手段求解的现象。多项式乘法运算使母函数具备了计数的能力：乘法法则和加法法则。
反复练习的阿离很笨吧·2018-11-05 19:38

机器学习之常用范数

范数在数值方法的收敛性，稳定性，误差计算等方面有着重要意义[1]。下列我们讨论机器学习领域常用的若干范数。
林微·2018-10-31 09:55

A3C收敛性证明，好像查不到，只有这些

传统经验认为，online的RL算法在和DNN简单结合后会不稳定。主要原因是观察数据往往波动很大且前后sample相互关联。像NeuralfittedQiteration和TRPO方法通过将经验数据batch，或者像DQN中通过experiencereplaymemory对之随机采样，这些方法有效解决了前面所说的两个问题，但是也将算法限定在了off-policy方法中。本文提出了另一种思路，即通过
小草cys·2018-10-23 20:38

PLA算法以及线性可分的收敛性

1.PLA算法2.PocketAlgorithm（带有杂例的PLA算法）3.收敛性的推导过程假设在数据集D上是LinearSeparable存在一个使存在对于输入空间上的每个都能合理的远离划分的直线，即
Czyaun·2018-09-10 08:36

感知机算法实现

感知机学习策略详见李航《统计学习方法》感知机算法的收敛性：代码如下：importpandasaspdimportrandomimporttimefromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreclassPerceptron
沪a_________·2018-09-06 17:57

牛顿法及其收敛性

目录0.引论2.牛顿法2.1单变量牛顿法2.2多变量牛顿法3.简化牛顿法3.1平行弦法3.2牛顿下山法0.引论在工程中，很多的问题都可以归结为求解一组偏微分方程。描述如下：在某一个区域\(\Omega\)中，物理量\(u={u_1,u_2,\cdots,u_n}\)满足一组控制方程，并且在边界上满足若干条件：控制方程利用两个微分算子来表示\(A(u),B(u)\)。\[A(u)=\begin{ca
xium·2018-09-02 21:00

深度学习模型之——Stochastic depth（随机深度）

DeepNetworkwithStochasticdepth，在训练过程中，随机去掉很多层，并没有影响算法的收敛性，说明了ResNet具有很好的冗余性。
搞视觉的张小凡·2018-09-01 11:47

Batch Normalization 与 Instance Normalization

归一化的原因：归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-31 00:46

Batch Normalization 与 Instance Normalization

归一化的原因：归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-31 00:46

p级数敛散性积分方式证明

.+1np+....的收敛性，其中常数pp>0第一个问题用比较审敛法很好证明，我顺利的明白了。即当p≤1p≤1时，有1np≥1n1np≥1n,调和级数是发散的，按照比较审敛法：若vn
一嵩寒溪·2018-07-27 16:25

机器学习&图像处理基本概念笔记整理

统一量纲，加快收敛性。Bysoftmax函数Generalization:泛化。泛
BockSong·2018-07-13 20:31

雅克比（Jacobi）迭代法求解线性方程组

有关雅克比迭代法的收敛性问题见博文：迭代法求解线性方程组的收敛性问题总结
李锐博恩·2018-07-08 15:41

当前训练神经网络最快的方式：AdamW优化算法+超级收敛

不过自去年以来，很多研究者发现Adam优化算法的收敛性得不到保证，ICLR2017的最佳论文也重点关注它的收敛性。
Nine-days·2018-07-06 15:39

不动点迭代法求方程的根（Python实现）

而收敛性的考究，最为经典的定理有两个。全局上的一个定理：这个定理就是在全局上使用的。具体内容如下：当h(x)这个方程在对应的区间
肥宅_Sean·2018-06-26 14:32
上一页 10 11 12 13 14 15 16 17 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他