随机梯度下降

激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU激活函数、Leaky ReLU激活函数、Parametric ReLU激活函数详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解激活函数、Sigmoid激活函数
IronmanJay·2023-01-06 20:19

基于小批量随机梯度下降法的通用分类器

基于小批量随机梯度下降法的通用分类器1.方法源码'''TheGeneralClassifierBasedonMini-BatchStochasticGradientDescent.'''
DeeGLMath·2023-01-06 12:18

Keras 成长之路（二）非线性回归

#顺序模型fromkerasimportSequential#神经网络,及激活函数fromkeras.layersimportDense,Activation#随机梯度下降法fromkeras.opt
koko_TT·2023-01-06 11:56

【动手学习深度学习】3线性神经网络

目录3.1.线性回归——预测问题3.1.1.线性回归的基本元素3.1.1.1.线性模型3.1.1.2.损失函数3.1.1.3.解析解3.1.1.4.随机梯度下降3.1.2线性回归的从0开始实现3.1.3
sumshine_·2023-01-06 11:25

动手学深度学习笔记-线性回归的简洁实现

文章目录引入所需库生成带噪声的人造数据集随机取小批量函数定义线性回归模型（线性神经网络）初始化模型参数定义损失函数定义小批量随机梯度下降优化算法训练模块引入所需库importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn
lalula1999·2023-01-06 04:10

动手学深度学习笔记-线性回归的从零开始实现

文章目录引入所需库生成带噪声的人造数据集随机取小批量函数定义线性回归模型定义损失函数定义小批量随机梯度下降优化算法初始化模型参数训练模块引入所需库若有ModuleNotFoundError:NoModulenamed'matplotlib_inline
lalula1999·2023-01-06 04:09

梯度下降和最小二乘法

梯度下降法分为两类，一类是随机梯度下降法，另一类是批量梯度下降法；简单的说，二者的区别在于随机梯度下降法是每次迭代计算参数的下降值时只使用一个样本，而批量梯度下降法是每次迭代都会使用所有样本。
竹官林三·2023-01-06 00:19

深度学习经典试题29道

所有试题来自公众号【读芯术】课后测试深度学习中的“深度”是指A.计算机理解深度B.中间神经元网络的层次很多C.计算机的求解更加精确D.计算机对问题的处理更加灵活B下列哪一项在神经网络中引入了非线性A.随机梯度下降
琴&·2023-01-05 14:32

mini-batch的定义和用法

第二种是stochasticgradientdescent(随机梯度下降)，就是每
少卿不在大理寺·2023-01-05 11:55

深度学习笔记（2）——神经网络的组成

图像数据保留在4D张量中，一般用二维卷积层来处理损失函数和优化器：损失函数——在训练过程中需要将其最小化，它能衡量当前任务是否成功完成优化器——决定如何根据损失函数对神经网络的参数进行更新，它执行的是随机梯度下降的某个变体
岁月静好tjj·2023-01-05 09:58

深度学习（matlab）学习笔记——1.单层神经网络

在监督学习下输入的数据为[输入，正确输入],即已经获得了正确的结果，在训练过程中通过已知的数据集来训练参数w，在训练过程中有采用增量规则，具体有两种算法随机梯度下降法（SGD）以及批量算法（Batch）
NamePY·2023-01-05 09:58

【2021 计算机视觉】CV算法岗面试问题及其答案总结（一）

随机梯度下降相比全局梯度下降好处是什么？L1、L2正则化在什么任务上分别会优先考虑？dropout为什么能解决过拟合？卷积有哪些变种？
BIT可达鸭·2023-01-05 09:56

深度学习初级课程 4.过拟合和欠拟合

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍回想一下上一课中的例子，Keras将在其训练模型的各个时期保留训练和验证损失的历史记录
cndrip·2023-01-05 09:47

深度学习2：加载数据集

前言：梯度下降与随机梯度下降Epoch：对所有样本进行了一次前向传播和反正传播称为一次EpochBatch-Size：进行一次训练时用到的样本数量Iteration：一次Epoch进行的训练次数。
m0_59559920·2023-01-05 03:19

[PyTorch笔记]线性神经网络

[PyTorch笔记]线性神经网络1学习路线2线性神经网络2.1线性回归2.1.1线性回归的基本元素损失函数解析解随机梯度下降用模型进行预测2.1.2正态分布与平方损失2.1.3线性回归的从0开始实现2.1.4
弓早早o_O·2023-01-05 03:09

CV学习笔记-BP神经网络代码Python实例

CV学习笔记-BP神经网络代码Python实例一.任务描述给定数据集（txt文件），采用随机梯度下降的方式进行神经网络的学习，完成权重参数的更新，使得输入的数据能够接近输出label。
Moresweet猫甜·2023-01-03 22:18

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的自动驾驶算法模型

LSTM）自适应调和滤波器（ADF）自适应估计滤波器（AEF）线性预测滤波器（LPF）线性卡尔曼滤波器（LKF）高斯完全数据卡尔曼滤波器（EKF）非线性最小二乘（NLS）梯度下降（GD）牛顿迭代（NI）随机梯度下降
源代码杀手·2023-01-03 18:01

Pytorch深度学习实践-刘二大人-梯度下降和随机梯度下降

梯度下降法：importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]loss_list=[]w=1.0defforward(x):returnw*xdefcost(xs,ys):sum=0forx,yinzip(xs,ys):pre_y=forward(x)sum+=(y-pre_y)**2return
慢慢来8·2023-01-03 13:17

深度学习初级课程 3.随机梯度下降法

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在前两节课中，我们学习了如何从密集的层堆中构建完全连接的网络
cndrip·2023-01-03 11:15

【刘洪普】PyTorch深度学习实践

文章目录一、overview1机器学习二、Linear_Model（线性模型）1例子引入三、Gradient_Descent(梯度下降法)1梯度下降2梯度下降与随机梯度下降（SGD）对比3Mini-Batch
蛋黄液·2023-01-03 11:58

tensorflow04

随机梯度下降Gradient激活函数及梯度sigmoidtanhrelu损失函数及梯度链式法则函数优化Himmelblau函数优化手写数字问题importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets
非畅6 1·2023-01-03 09:24

深度学习初级教程 2.深度神经网络

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在这节课中，我们将看到我们如何构建能够学习复杂关系的神经网络
cndrip·2023-01-03 08:52

7.4_momentum

7.4动量法在7.2节（梯度下降和随机梯度下降）中我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:46

7.2_gd-sgd

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

7.3_minibatch-sgd

7.3小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

3.14_backprop

3.14正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:38

深度学习 笔记（线性神经网络）

beta1documentation目录3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0-beta1documentation3.1线性回归3.1.1线性回归的基本元素3.1.1.2损失函数3.1.1.3解析解3.1.1.4随机梯度下降
han_lx、·2023-01-02 13:21

机器学习--sklearn之逻辑回归

正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法BGD随机梯度下降法
cofisher·2023-01-02 12:10

梯度下降GD和随机梯度下降SGD的数学表达式及Python代码实现

Index目录索引写在前面数学原理PyTorch代码实现梯度下降的实现随机梯度下降的实现思考题参考文章写在前面本文主要介绍深度学习算法中的梯度下降法（GradientDescent）和随机梯度下降法（StochasticGradientDescent
哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2023-01-01 11:16

随机梯度下降算法SGD

随机梯度下降算法SGD参考：为什么说随机最速下降法(SGD)是一个很好的方法？
weixin_37958272·2023-01-01 11:45

随机梯度下降法matlab程序,梯度下降、随机梯度下降、方差减小的梯度下降(matlab实现)...

梯度下降代码：function[theta,J_history]=GradinentDecent(X,y,theta,alpha,num_iter)m=length(y);J_history=zeros(20,1);i=0;temp=0;foriter=1:num_itertemp=temp+1;theta=theta-alpha/m*X‘*(X*theta-y);iftemp>=100temp=
董玉环·2023-01-01 11:15

随机梯度下降

随机梯度下降随机梯度下降是一种用于解决使用凸损失函数的线性分类器的方法，如，支持向量机和逻辑回归。它在大规模学习的背景下，吸引了大量的注意。
u200710·2023-01-01 11:44

深度学习优化算法：梯度下降GD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、动量法(momentum)

原文链接：动手学深度学习pytorch版：优化算法7.1-7.4github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch最好去看一下原书和GitHub，讲解更加详细。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。1.梯度下降1.1一维梯度下降我们先以简单
ywm_up·2023-01-01 11:12

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。
HanZee·2023-01-01 11:11

初探梯度下降之随机梯度下降（SGD）

随机梯度下降算法先解释一些概念。1.什么是梯度下降我们先从一张图来直观解释这个过程。如上图假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来，但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。
DemonHunter211·2023-01-01 11:09

再读线性回归 Linear Regression (随机梯度下降)

1.梯度下降的局限线性回归算法旨在创建一个多项式函数hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)来预测新样本xnewx^{new}xnew的标签值ynewy^{new}ynew。假设每个样本xxx有nnn维，其中x0=1x_0=1x0=1(θ0\theta_0θ0表示截距)。则hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)可写为如下形式：hθ(x)=θ0x0+θ1x1+θ2x2+...+θnxn
chikily_yongfeng·2023-01-01 11:38

ASGD-异步随机梯度下降（论文笔记）

ASGD-异步随机梯度下降（论文：一种Yarn框架下的异步双随机梯度下降算法）论文中对原有的ASGD进行了改进，减少了在并行系统中无效通信的次数，提高了通信效率，减小了通信开销。
smile_and_ovo·2023-01-01 11:37

梯度，GD梯度下降，SGD随机梯度下降

前言羊了，但是依旧生龙活虎。补补之前落下的SGD算法，这个在深度学习中应用广泛。梯度（Gradient）方向导数在梯度之前，非常重要一个概念：方向导数，这里uuu是nnn维向量，代表一个方向，通过极限的方式定义函数fff在方向uuu上的导数，或者说增长率：当uuu是标准（正交）单位向量iii时（坐标轴方向），方向导数退化为偏导数：∇uf(x)=fi′(x)=∂f(x)∂xi\nabla_uf(x)
u小鬼·2023-01-01 11:06

人工智能③——梯度下降与一元线性回归

目录一.梯度下降1.基本概念2.梯度下降的步骤3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二.一元线性回归1.概念2.代价函数3.公式推导正文一.梯度下降1.概念：梯度下降法（gradientdescent
和云秘密谈话·2022-12-31 17:44

每日一篇小论文 ---- Weight Normalization

通过以这种方式重新参数化，我们改进了优化问题的条件，并加快了随机梯度下降的收敛速度。我们的重新参数化受到批量标准化的启发，但不会在批处理中的示例之间引入任何依赖关系。
simsimiQAQ·2022-12-31 12:28

python sklearn 梯度下降法_凸优化|笔记整理（4）——次梯度案例，加速梯度法，随机梯度下降法，近端梯度法引入...

还有篇幅的话，就再谈一谈随机梯度下降方法。那么我们开始吧。目录梯度方法，次梯度方法的加速动量方法波利亚重球法加速梯度方法Ne
weixin_39861627·2022-12-31 10:13

梯度下降算法python_python梯度下降算法的实现

本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下简介本文使用python实现了梯度下降算法，支持y=Wx+b的线性回归目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法(bs=1
weixin_39959192·2022-12-31 10:43

【优化】近端梯度下降（Proximal Gradient Descent）求解Lasso线性回归问题

近端梯度下降迭代递推方法以Lasso线性回归问题为例参考资料近端梯度下降的背景近端梯度下降（ProximalGradientDescent,PGD）是众多梯度下降算法中的一种，与传统的梯度下降算法以及随机梯度下降算法相比
敲代码的quant·2022-12-31 10:35

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

文章目录神经网络的训练过程随机梯度下降链式求导：反向传播算法神经网络的训练过程这是一个全连接层的定义：network.add(layers.Dense(512,activation='relu',input_shape
SuperWiwi·2022-12-31 09:17

从梯度下降到 Adam——一文看懂各种神经网络优化算法

二.详解各种神经网络优化算法梯度下降梯度下降的变体1.随机梯度下降(SDG)2.小批量梯度下降进一步优化梯度下降1.动量2.Nesterov梯度加速法3.Adagrad方法4.AdaDelta方法Adam
云深处见晓·2022-12-30 19:26

梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解文章目录相关文章前言一、回归拟合问题二
IronmanJay·2022-12-30 19:25

反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解文章目录相关文章前言一、反向传播算法
IronmanJay·2022-12-30 17:04

深度学习笔记（李宏毅）DataWhale八月组队

欠拟合var大，过拟合K-fold交叉验证梯度下降法（GD）调整学习率自适应学习率Adagrad算法RMSProp算法Adam=RMSProp+MomentumLearningRateScheduling随机梯度下降
zhaoliguaner·2022-12-30 11:22

深度学习-计算机视觉-基础学习笔记-03

更好的优化方法前面提到的随机梯度下降(SGD)在实际使用中会产生很多问题，比如下图中的损失函数对水平方向不敏感而对竖直方向敏感的情况，实际在更高维涉及到非常多的参数时这个问题更明显。
weixin_43739821·2022-12-30 07:46

经典分类算法——感知机算法

文章目录经典分类算法——感知机算法1感知机算法思想：错误修正2感知机算法（原始形式）：形式化表示3感知机算法（对偶形式）：形式化表示4感知机算法：随机梯度下降（SGD）5感知机算法：一种变形6感知器算法
李霁明·2022-12-29 21:43
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