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随机梯度下降
算法成角之路(深度学习进阶笔记)
dropout正则化(DropoutRegularization)随机删除神经单元优化方法mini-batch梯度下降法:p186即每个batch反向传播一次batch过大,单次迭代耗时长batch过小,及为
随机梯度下降
法
TM 2.0
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2023-10-07 20:56
算法
深度学习
笔记
人工智能
计算机视觉
深度学习笔记:优化算法
随机梯度下降
(stochasticgradientdescent)是每次迭代以一个样本为输入,这种方法每次迭代更新参数时,参数不一定是朝着cost
a251844314
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2023-10-07 20:23
笔记
深度学习
minibatch
指数加权平均
动量梯度下降
深度学习笔记之优化算法(三)动量法的简单认识
机器学习笔记之优化算法——动量法的简单认识引言回顾:条件数与
随机梯度下降
的相应缺陷动量法简单认识动量法的算法过程描述附:动量法示例代码引言上一节介绍了
随机梯度下降
(StochasticGradientDescent
静静的喝酒
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2023-10-07 20:20
深度学习
python
最优化理论与方法
深度学习
条件数与梯度下降法的缺陷
动量法
随机梯度下降
法_通俗易懂讲解梯度下降法
前言:入门机器学习必须了解梯度下降法,虽然梯度下降法不直接在机器学习里面使用,但是了解梯度下降法的思维是后续学习其他算法的基础。网上已经有很多篇文章介绍梯度下降法。但大部分文章要么整一堆数学公式,要么就是简单说一下沿梯度的反方向下降最快就草草了事。本篇文章浅显易懂讲解,拥有高中数学知识即可看懂。1.引入我们先从一个案例入手,下图是一组上海市静安区的房价信息(别看了,数据我瞎编的,上海市静安区的房价
weixin_39653442
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2023-10-07 10:19
随机梯度下降法
使用梯度下降训练线性模型
使用梯度下降训练线性模型文章目录使用梯度下降训练线性模型1实验内容2实验原理线性分类——最小二乘法logistic回归3具体实现数据生成与可视化:数据读取与处理:法一:利用最小二乘求解线性分类法二:利用线性分类+梯度下降:法三:利用逻辑回归+梯度下降:
随机梯度下降
Yuetianw
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2023-10-06 13:46
课程实验
机器学习
机器学习
python
机器学习——梯度下降法
接下来我将介绍三种梯度下降算法:
随机梯度下降
算法、批量梯度下降算法、小批量梯度下降算法梯度下降梯度下降原理:将函数比作一座山,我们站在某个山坡上,往四周看,从哪个方向向下走一小步,能够下降的最快,很明显从起始点出发最陡的地方下降最快
yaochen2507
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2023-10-06 13:16
机器学习
梯度下降
python 矩阵乘法梯度下降_python – Scipy – 如何进一步优化
随机梯度下降
的稀疏矩阵码...
我正在使用Scipy的稀疏矩阵实现推荐系统的
随机梯度下降
算法.这是第一个基本实现的样子:N=self.model.shape[0]#noofusersM=self.model.shape[1]#noofitemsself.p
易近民
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2023-10-06 13:15
python
矩阵乘法梯度下降
python 矩阵乘法梯度下降_Scipy如何进一步优化
随机梯度下降
的稀疏矩阵代码
我正在用Scipy实现推荐系统的
随机梯度下降
算法。
IT大咖说
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2023-10-06 13:45
python
矩阵乘法梯度下降
深度学习必备:
随机梯度下降
(SGD)优化算法及可视化
【干货】深度学习必备:
随机梯度下降
(SGD)优化算法及可视化原文链接https://ruder.io/optimizing-gradient-descent/中文翻译连接https://blog.csdn.net
山高月小 水落石出
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2023-10-06 13:44
#
深度学习
机器学习
SGD
梯度下降
最优化方法
【深度学习\数学建模】多元线性回归模型
文章目录训练线性回归模型的思路模型中的梯度下降、
随机梯度下降
和小批量梯度下降线性回归模型实现使用pytorch从零实现直接调用pytorch的库实现训练线性回归模型的思路线性回归模型的一般形式为:y=+
第五季度
·
2023-10-05 11:02
深度学习
深度学习
线性回归
机器学习
Pytorch学习笔记——梯度下降算法
随机梯度下降
算法的Python代码实现。与梯度下降算法不同的是
随机梯度下降
算法,
随机梯度下降
算法(SGD,StochasticGradientDescent)是从样本中每轮随机选一个。
DK_521
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2023-10-03 23:46
Deep
Learning
pytorch
算法
深度学习
机器学习之SGD, Batch, and Mini Batch的简单介绍
文章目录总述SGD(StochasticGradientDescent)(
随机梯度下降
)Batch(批量)miniBatch(迷你批量)总述SGD,Batch,andMiniBatch是可用于神经网络的监督学习计算权重更新的方案
JNU freshman
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2023-10-02 10:36
人工智能
机器学习
机器学习
人工智能
随机梯度下降
算法从零实现,基于Numpy
随机梯度下降
法SGDGithub由于批量梯度下降法在更新每一个参数时,都需要所有的训练样本,所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。
Lornatang
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2023-10-02 09:50
【NLP】机器学习中的可能考点
最小二乘法中心极限定理,每个样本误差独立同分布,似然函数2、正则l1,l2的区别限制模型参数,减小过拟合lasso回归l1会产生稀疏矩阵(很多0值)岭回归l2弹性网络l1+l23、梯度下降法计算速度效果
随机梯度下降
法更新一次参数
Du恒之
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2023-09-30 09:42
NLP
python
pytorch 深度学习实践 第三讲 梯度下降算法
目录第三讲梯度下降算法gradientDescent梯度下降法gradientDescentgradient.py源码
随机梯度下降
法s
会游泳的小雁
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2023-09-28 13:08
pytorch学习
python
pytorch
随机梯度下降
学习笔记-
随机梯度下降
法
《神经网络和深度学习》:https://nndl.github.io/梯度下降法中,目标函数是整个训练集上的风险函数,这种方式称为批量梯度下降法(BatchGradientDescent,BGD)。批量梯度下降法在每次迭代时需要计算每个样本上损失函数的梯度并求和.当训练集中的样本数量N很大时,空间复杂度比较高,每次迭代的计算开销也很大。真正的优化目标是期望风险最小,批量梯度下降法相当于是从真实数据
kjasd233
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2023-09-28 13:38
深度学习
Deep Learning|神经网络原理学习笔记(5) :
随机梯度下降
算法SGD(附手绘图)、离线学习与在线学习
快开学了,今天一天都静不下心。不如趁着美好的黄昏来更一篇叭。(写了整整一晚上也是没谁了)惯例推音乐:今天是一首温柔的迷幻摇滚,我正在摇头晃脑的写希望听到这首歌的盆友们也能摇头晃脑的看完这篇博客(´^`)歌手:椅子乐团TheChairs歌名:Rollin’On❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤❤分割线1.真实模型的梯度更新规则在上一篇里我们说到如何用
知识它难道硌你脑子吗
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2023-09-28 13:38
神经网络
机器学习
算法
深度学习
人工智能
python
深度学习笔记之优化算法(二)
随机梯度下降
深度学习笔记之优化算法——
随机梯度下降
引言回顾:梯度下降法梯度下降法在机器学习中的问题
随机梯度下降
随机梯度下降
方法的思想
随机梯度下降
方法的步骤描述关于学习率引言本节将介绍
随机梯度下降
(StochasticGradientDescent
静静的喝酒
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2023-09-28 13:05
深度学习
机器学习
随机梯度下降与Bagging
梯度下降法的问题
深度学习:TensorFlow神经网络理论实战
TensorFlow简介二、实战:拟合问题2.1TensorFlow的安装2.2TensorFlow的使用2.3TensorBoard可视化界面2.4Tensorflow解决拟合问题代码三、参数优化方法3.1
随机梯度下降
一碗姜汤
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2023-09-26 05:52
深度学习
深度学习
神经网络
人工智能
机器学习(3) K近邻算法(KNN)介绍及C++实现
近邻算法三大要素前言此前已发布的两篇博客,分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界,并给出C++代码实现,详情参见机器学习(1)泛化误差上界的实现及分析;以及在线性可分条件下,采用
随机梯度下降
法收敛分二分类超平面的感知机算法
ProfSnail
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2023-09-23 16:09
人工智能原理
机器学习
算法
最近邻分类算法
分类算法
人工智能
联邦学习
目录联邦机器学习(Federatedmachinelearning)联邦学习重要节点及里程碑举例说明名词解释迭代模型平均(iterativemodelaveraging):非独立同分布(non-IID):鲁棒性同步
随机梯度下降
非平衡数据
Glory Man-United
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2023-09-23 13:00
联邦学习
人工智能
深度学习
pytorch学习------常见的优化算法
梯度下降:全局最优2、
随机梯度下降
法(Stochasticgradientdescent
韭菜盖饭
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2023-09-22 22:59
神经网络
pytorch
学习
算法
2023.8.25线性回归----梯度下降
(2)
随机梯度下降
:每次找一个样本,迭
豆沙沙包?
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2023-09-22 03:53
线性回归
人工智能
算法
深度学习修炼(一)线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解
2.4.2梯度下降算法2.4.3
随机梯度下降
算法2.4.4小批量梯度下降算法如图是神经网络训练的一般过程总结图今天从线性分类器开始为什么我们从线性分类器开始
Qodi
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2023-09-22 01:14
计算机视觉CV
机器学习
深度学习
python
2019-01-29 映射约减 (map reduce)
大规模机器学习的方法称为映射约减(mapreduce)方法,相比于
随机梯度下降
方法,映射化简方法能够处理更大规模的问题。
奈何qiao
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2023-09-22 00:34
模拟退火——和
随机梯度下降
SGD有异曲同工之妙(附旅行推销员问题MATLAB求解讲解)
模拟退火和
随机梯度下降
SGD有异曲同工之妙随机性:SGD和模拟退火都包含了一定程度的随机性。在SGD中,每次更新模型参数时都是
MikingG
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2023-09-20 07:40
从零开始学数学建模学习笔记
算法
数学建模
线性回归原理(李沐老师学习笔记)
目录1线性回归的定义1.1线性回归的基本元素1.1.1线性模型1.1.2损失函数1.1.3为什么传统线性回归解不能应用于深度学习1.1.4
随机梯度下降
2自动求导2.1标量链式法则2.2标量对向量求导2.3
maggieyiyi
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2023-09-19 17:10
机器学习
线性回归
机器学习
人工智能
线性回归
【深度学习实验】线性模型(五):使用Pytorch实现线性模型:基于鸢尾花数据集,对模型进行评估(使用
随机梯度下降
优化器)
本实验旨在展示使用
随机梯度下降
优化器训练线性模型的过程,并
QomolangmaH
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2023-09-19 08:39
#
Pytorch
深度学习
pytorch
人工智能
深度学习——线性神经网络一
深度学习——线性神经网络一文章目录前言一、线性回归1.1.线性回归的基本元素1.1.1.线性模型1.1.2.损失函数1.1.3.解析解1.1.4.
随机梯度下降
1.1.5.用模型进行预测1.2.向量化加速
星石传说
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2023-09-18 23:18
python篇
深度学习
神经网络
人工智能
李沐机器学习入门
3.1.2人工标注数据3.1.3弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax回归8.3小批量
随机梯度下降
几窗花鸢
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2023-09-17 23:30
机器学习
数据分析
机器学习
人工智能
PyTorch深度学习(一)【线性模型、梯度下降、
随机梯度下降
】
这个系列是实战(刘二大人讲的pytorch)建议把代码copy下来放在编译器查看(因为很多备注在注释里面)线性模型(LinearModel):importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#绘图的包x_data=[1.0,2.0,3.0]#这两行代表数据集,一般x_data,y_data是要把它分开保存的,x表示输入样本y_data=[2.0,4.0,6.
每天都是被迫学习
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2023-09-17 06:17
pytorch
python
pytorch
简单介绍神经网络中不同优化器的数学原理及使用特性【含规律总结】
那我就介绍解释几种常用的优化器的基本原理:
随机梯度下降
(SGD):SGD是最基本的优化算法之一。它通过计算当前位置的梯度(即损失函数对参数的导数),然后朝着梯度的反方向更新
Yooooung_Lee
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2023-09-15 23:07
TD_BrainStrom
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别
逻辑回归先准备一下LR逻辑回归:广义线性模型:实现x到y的非线性映射:在LR逻辑回归中取g函数:实现0--1映射输出值为预测结果为1的概率线性模型wx+b:令h(x)表示结果为1的概率:极大对数似然:损失函数:
随机梯度下降
暗夜猎手-大魔王
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2023-09-14 22:44
深度学习
深度学习
深度学习-详解梯度下降从BGD到ADAM - [北邮鲁鹏]
二、梯度下降的运行过程批量梯度下降法(BGD)
随机梯度下降
法(SGD)小批量梯度下降法(MBGD)梯度算法的改进梯度下降算法存在的问题动量法(Momentum)动量法还有什么效果?
古董a
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2023-09-14 09:16
深度学习
机器学习
深度学习
梯度下降
计算机视觉
深入探讨梯度下降:优化机器学习的关键步骤(三)
文章目录引言随机、批量梯度下降的差异
随机梯度下降
的实现
随机梯度下降
的调试引言
随机梯度下降
是一种优化方法,主要作用是提高迭代速度,避免陷入庞大计算量的泥沼。
小馒头学python
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2023-09-12 20:30
机器学习
机器学习
人工智能
算法
回归
python实现线性回归的梯度下降法
梯度下降的方式分为三种:批量梯度下降(BatchGradientDescent),
随机梯度下降
(st
yy辰
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2023-09-10 21:46
机器学习--
随机梯度下降
算法
对于样本数量额非常之多的情况,BatchGradientDescent(批量梯度下降)算法会非常耗时,因为每次迭代都要便利所有样本,可选用StochasticGradientDescent算法,需要注意外层循环Loop,因为只遍历一次样本,不见得会收敛。743682-20151126140949671-555319333.png随机梯度算法就可以用作在线学习了,但是注意随机梯度的结果并非完全收敛,
IT满仓
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2023-09-07 19:42
深度学习面试八股文(2023.9.06持续更新)
随机梯度下降
(Stochasticgradientdescent,SGD)每次随机选择一个数据计算损失函数,求梯度并更新参数,计算速度快,但收敛性能可能不太好。
完美屁桃
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2023-09-07 13:43
深度学习
人工智能
为了搞清深度学习的
随机梯度下降
我复习了下微积分
在学习深度学习时遇到了个新名词:
随机梯度下降
--可以想象把一个篮球扔到群山之中,让它自由滚动,直到滚动到最低点.找最低点的过程也是机器学习模型训练的过程.对于篮球来说在现实世界中有万有引力会牵引它走向最地点
一个不安分的程序员
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2023-09-04 22:20
AI
fastai
人工智能
深度学习
神经网络
随机梯度下降
微积分
深入探讨梯度下降:优化机器学习的关键步骤(一)
损失函数梯度(gradient)梯度下降的工作原理梯度下降的变种
随机梯度下降
(SGD)批量梯度下降(BGD)小批量梯度下降(Mini-BatchGD)如何选择学习率?
小馒头学python
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2023-09-03 09:08
机器学习
机器学习
人工智能
动手深度学习:08 线性回归(线性回归的从零开始实现)(二)
1、线性回归的从零开始实现我们将从零开始实现整个方法,包括数据流水线、模型、损失函数和小批量
随机梯度下降
优化器d2l包可以直接在conda的prompt里面输入命令pipinstall-Ud2l来安装%
xiao52x
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2023-09-01 21:45
python
开发语言
爬虫
深度学习基础:矩阵求导+反向传播
反向传播:整体过程:模型函数表达为y=x*w,损失函数为loss反向传播是通过损失loss对参数求偏导,对参数w进行
随机梯度下降
的更新。使损失函数达到局部最优解。重点在于损失函数l
TANGWENTAI
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2023-09-01 04:10
深度学习
深度学习
矩阵
机器学习
ResNet
然而,一方面深网络并不是直接堆叠就可以,会面临梯度消失或爆炸的问题,这个问题很大程度上被正则化输入和批量标准化层方法以及Relu激活解决,使得具有数十层的网络能够开始收敛于
随机梯度下降
(SGD)和反向传播
jmt330
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2023-08-31 07:23
人工神经网络的学习方式
调整权重使用的方法有梯度下降法,和
随机梯度下降
法两种。GradientDescent简称GD。stochasticGradientDescent简称SGD。两者的差异在于效率和收敛速度。
懒生活
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2023-08-30 22:13
【深度学习】神经网络中 Batch 和 Epoch 之间的区别是什么?我们该如何理解?
文章目录一、问题的引入1.1
随机梯度下降
1.2主要参数二、Batch三、Epoch四、两者之间的联系和区别一、问题的引入1.1
随机梯度下降
随机梯度下降
(StochasticGradientDescent
旅途中的宽~
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2023-08-29 12:51
深度学习笔记
深度学习
神经网络
batch
epoch
梯度下降
【手写数字识别】之优化算法
模型的有效容量最大学习率越小,损失函数变化速度越慢,学习率越大,会导致参数在最优解附近震荡,损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法:SGD、Momentum、AdaGrad和AdamSGD:
随机梯度下降
算法
m0_60093126
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2023-08-28 10:59
笔记
神经网络
深度学习
人工智能
零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降
hanbingtao/note/448086文章目录0文章列表1往期回顾2线性单元是啥2.1线性单元的模型2.2监督学习和无监督学习2.3线性单元的目标函数3梯度下降优化算法3.1梯度下降3.2误差推导4
随机梯度下降
算法
Godswisdom
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2023-08-26 16:46
深度学习
深度学习入门系列
线性单元
梯度下降
机器学习之SGD(Stochastic Gradient Descent,
随机梯度下降
)
SGD(StochasticGradientDescent,
随机梯度下降
)是深度学习中最基本的优化算法之一。它是一种迭代式的优化方法,用于训练神经网络和其他机器学习模型。
奋进的大脑袋
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2023-08-25 12:15
机器学习
人工智能
【详解】神经网络梯度更新方法
NestrevoMomentumupdate5、Adagrad6、AdaDelta7、RMSprop8、Adam神经网络参数更新方法1、SGDSGD(StochasticGradientDescent)就是最常见的
随机梯度下降
LeeZhao@
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2023-08-24 06:35
计算机视觉
深度学习
随机梯度下降
第一次打卡-2020-02-13
优化函数-
随机梯度下降
在求损失函数数值解的优化算法中,小批量
随机梯度下降
被广泛使用。它的算法很简单:先选取一组模型参数的初始值,如随机选取;接下来对参数进行多次迭代,使每次迭代都可能降低损失函数的值。
Vivus
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2023-08-24 05:21
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