随机梯度下降

PyTorch中的9种常见梯度下降算法与案例

PyTorch中的9种常见梯度下降算法1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent）3.小批量梯度下降（Mini-batchGradientDescent
高山莫衣·2023-03-28 07:05

[动手学深度学习-PyTorch版]-7.3优化算法-小批量随机梯度下降

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）。
蒸饺与白茶·2023-03-27 05:31

神经网络参数优化方法的总结

2.随机梯度下降（SGD）为了让参数收敛的速度更快，那就不要所
Mattina·2023-03-26 11:01

随机梯度下降

随机梯度下降是一种简单而又高效的方法。主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如：线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。
Powehi_·2023-03-25 22:22

感知机模型(Perceptron)的收敛性解读 | 统计学习方法

Python复现，使用了随机梯度下降法，梯度下降法，adagrad和对偶形式四种算法：舟晓南：感知机模型python复现-随机梯度下降法；梯度下降法；adagrad；对偶形式在《统计学习方法》的感知机算法章节中
舟晓南·2023-03-25 10:12

SDG+Momentum and Adam

一、SGD1、随机梯度下降算法存在的问题之一，在形如下图：在沿着X方向上移动时，损失函数的变化会很小但对Y轴方向上的变化会比较敏感，对像这种函数，SGD的表现为：会得到这种'之'字形的过程，其原因是这类函数的梯度与最小值并不是成一条直线
oklahomawestbrook·2023-03-22 11:49

从梯度下降到 Adam！一文看懂各种神经网络优化算法

应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？
Datawhale·2023-03-22 11:11

线性回归及随机梯度下降

流程：给定麦子可以产出一定量的面包，然后做一元回归，进行预测。程序：在迭代次数中不断求解成本函数（costfunction）对b和m的偏导，然后根据偏导更新b和m，来使得b和m达到合适的位置，尽量使的costfunction足够小。如图J就是costfunction，θ可代表m或b代码wheat_and_bread=[[0.5,5],[0.6,5.5],[0.8,6],[1.1,6.8],[1.4
sbansiheng·2023-03-22 08:12

算法岗面试——数学基础总结

1.微积分SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新。
早上起来闹钟又丢了·2023-03-21 07:13

梯度下降优化器总结

使用全部的样本优点：目标函数若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能够收敛到局部最优值缺点：由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次，所以批量梯度下降可能非常慢训练数较多时，需要较大内存随机梯度下降
麓湘小镇·2023-03-21 05:04

优化方法（随机梯度下降的改进方法）

没错，这些陷阱对随机梯度下降法和批量梯度下降法都是普遍存在的。但对随机梯度下降法来说，可怕的不是局部最优点，而是山谷和鞍点两类地形。
意念回复·2023-03-21 05:03

spark 实现回归算法

知识点线性回归最小二乘法随机梯度下降逻辑回归正则化保序回归spark官方提供的回归、分类算法：Linearmodels(SVMs,logisticregression,linearregression)
匪_3f3e·2023-03-20 23:09

Multilayer perceptron&Optimization algorithm

Momentummethod2、AdaptiveGradient3、RMSProp:RootMeanSquareProp4、Adam算法总结前言多层感知机是深度学习的基础，为了训练模型中，使得损失函数更好地接近最小值，对于小批量随机梯度下降提出了
weixin_50061989·2023-03-20 07:49

天池o2o优惠券使用预测（入门）

模型建立：使用随机梯度下降法进行建模（SGDClassifier）三、功能实现1、导入相关的库#导入常规用的库importnumpyasnpimpor
眼红de熊熊·2023-03-18 21:38

优化算法进阶

当γ=0时，动量法等价于小批量随机梯度下降。
Yif18·2023-03-17 02:25

第二章-pytorch实现深度神经网络与训练

目录1.随机梯度下降算法2.优化器3.损失函数3.1均方误差损失3.2交叉熵损失4.防止过拟合4.1过拟合的概念4.2防止过拟合的方法5.网络参数初始化5.1网络参数初始化方法5.2参数初始化方法应用实例
城南皮卡丘·2023-03-13 20:22

【笔记】神经网络中的一些基本原理和公式

（1）神经网络中的神经元的输出：（2）梯度下降算法：（3）随机梯度下降：（每次训练完一个batch后，进行一次参数更新）（4）反向传播：（5）momentum：是梯度下降法中一种常用的加速技术。
zlsjsj·2023-03-13 07:01

公益AI-TASK01-线性回归

线性回归的基本要素模型price=warea⋅area+wage⋅age+b损失函数，一个常用的选择是平方函数优化函数-随机梯度下降矢量计算在模型训练或预测时，我们常常会同时处理多个数据样本并用到矢量计算
Andrew_zjc·2023-03-11 03:33

Coursera-吴恩达-机器学习-（第10周笔记）大数据训练

machine-learningWeek10——LargeScaleMachineLearning目录Week10LargeScaleMachineLearning目录一大数据的梯度下降1-1大数据1-2随机梯度下降
九方先生·2023-03-09 21:45

从0开始的CNN学习之路(二)-新疆大学智能制造现代产业学院

目录一、CNN的本质二、损失函数(LossFunction)三、梯度下降1.梯度下降2.梯度爆炸3.损失函数的局部最优解和全局最优解4.BGD(批量梯度下降)5.SGD(随机梯度下降)6.mini-BGD
beluga(阿通努力版)·2023-02-28 08:57

随机梯度下降

importnumpyasnp#设定x,y对应的值，即二维空间对应的100个点x=np.random.rand(100,1)y=4+(3*x)+(0.2*np.random.rand(100,1))m=100#对每一行添加x0=1x_b=np.c_[np.ones(shape=(100,1)),x]#设定迭代次数n_iteration=200#设定学习率函数deflearning_scheture
zhouzhou0929·2023-02-26 07:44

Stochastic Variance Reduced Ensemble Adversarial Attack for Boosting the Adversarial Transferability

在这项工作中，我们将迭代集成攻击视为随机梯度下降优化过程，其中不同模型上梯度的方差可能导致局部最优值不佳。
你今天论文了吗·2023-02-25 07:08

297个机器学习彩图知识点（12）

1.随机梯度下降2.停用词3.不平衡数据策略4.过拟合策略5.监督式深度学习的核心规则6.监督&非监督学习7.支持向量机分类器8.软间隔分类9.支持向量10.SVC的径向基函数核11.T统计量12.双曲正切激活函数
·2023-02-20 22:03

深度学习讲稿(25)

5.3随机梯度下降法我们首先来看随机梯度下降法的运算顺序。前面我们已经讲了这种算法的学习逻辑。它对整个数据集要循环好几次。
山岳之心·2023-02-19 04:17

Pytorch ----- 数据集 (dataset) 数据加载器 (dataloader) num_workeres工作原理 及调整方法 ~~学习笔记

只用一个样本，随机梯度下降，帮助克服鞍点问题。但训练时间过长常用Mini_batc
深度不学习！！·2023-02-18 07:23

PyTorch深度学习实践 第三讲--梯度下降法

Demo3:梯度下降法来源：B站刘二大人梯度下降法#任务：实现梯度下降（全部数据的平均损失）和随机梯度下降（单个数据的损失）#梯度下降importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
Vinsada·2023-02-07 11:15

随机梯度下降(SGD)，批量梯度下降(BGD)

随机梯度下降：每次迭代不取全量数据，对于每轮迭代每个参数的更新只取一个样本进行更新。批量梯度下降有两个不足：1训练速度慢，因为每次迭代更新参数都要遍历一遍数据的梯度，这是很费时的。
机器学习原理与实战·2023-02-07 11:45

复杂二维函数极值求解——小批量随机梯度下降法实战

小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent，Mini-BatchGD）是随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）和批量梯度下降法（BatchGradientDescent
Neptune615·2023-02-07 11:07

梯度下降系列博客：3、批量梯度下降代码实战

梯度下降系列博客：1、梯度下降算法基础梯度下降系列博客：2、梯度下降算法背后的数学直觉梯度下降系列博客：3、批量梯度下降代码实战梯度下降系列博客：4、小批量梯度下降算法代码实战梯度下降系列博客：4、随机梯度下降算法代码实战介绍
猛男技术控·2023-02-07 11:31

Xavier参数初始化方法和Kaiming参数初始化方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激活函数、Sigmoid激活函数
IronmanJay·2023-02-07 11:59

机器学习优化算法

二、梯度优化算法梯度下降随机梯度下降(SGD)前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容
地大停车第二帅·2023-02-07 10:46

线性回归 (Linear Regression)

线性回归1.1引言1.2线性回归的假设(hypothesis)1.3代价函数(costfunction)1.4梯度(gradient)1.5批梯度下降(batchgradientdescent)1.6随机梯度下降
阿涵·2023-02-07 08:21

python拟合曲线（小批量随机梯度下降）

深度学习书籍参考：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/read_guideimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltplt.ion()#开启交互X=np.linspace(-1,2,1000)Y=X**3-X**2+X+0.5+np.random.rand(1000)*0.001#生成样本+噪声
混z·2023-02-07 07:58

【人工智能与深度学习】算法优化一：梯度下降算法和自适应优化算法

【人工智能与深度学习】算法优化一：梯度下降算法和自适应优化算法梯度下降优化算法梯度下降随机梯度下降小批次处理动量直观实用指南为什么动量有用？
王子王子聪·2023-02-06 08:58

《神经网络与深度学习》 邱希鹏 学习笔记（二）

增加优化约束，干扰优化过程优化约束包括L1/L2约束，数据增强干扰优化包括随机梯度下降权重衰减提前停止在上式中y(n)为样本n，其展开形式为y^{(n)}为样本n，其展开形式为y(n)为样本n，其展开形式为
空心菜使者·2023-02-05 17:21

论文笔记Deep Gaussian Processes深度高斯过程

深度信念网络通常用于使用随机梯度下降进行优化的相对较大的数据集。
风尘23187·2023-02-05 11:48

AR_Numerical_Optimization Cpt2.Fundamental of Unconstrained Optimization

通常无约束问题典型算法有Gradientdescent(梯度下降)、StochasticGD(随机梯度下降)、TR(迁移学习)到CG(Conjugategradient)、Newton、(L-)BFGS
培风歌余声·2023-02-05 06:46

Python随机梯度下降法（一）

这节不直接讲解随机梯度法（StochasticGradientDescent）SGD，而是做一些铺垫，介绍一些很多相关且很重要的基础知识。MNIST数据集手写数字识别（一）https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/119576575MNIST数据集手写数字识别（二）https://blog.csdn.net/weixin_41896
寅恪光潜·2023-02-05 01:21

5、优化方法：随机梯度下降法

5、优化方法：随机梯度下降法5.1介绍在上衣章，我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分：一个参数化的评分函数将原始图像像素映射到类得分（例如线性函数）一个损失函数，它测量预测的分类得分与实际的分类之间的一致程度
qxdx.org·2023-02-05 01:51

梯度下降算法c语言描述,（随机）梯度下降算法

我们搞清楚了补充一下随机梯度下降算法的英文：StochasticGradientDescent，简写为SGD。如何来理解梯度下降？
weixin_39921689·2023-02-05 01:51

[机器学习基础] 随机梯度下降法 SGD 简介

我们首先回忆一下梯度下降法梯度下降法方法结构目的：求g(t)g(t)g(t)的极小值点方法：随机初始化t∗=t0t^*=t_0t∗=t0fori=1,…,M更新参数ti=ti−1−η∗∂g∂t∣t=ti−1\quad\qquadt_i=t_{i-1}-\eta*\dfrac{\partialg}{\partialt}\bigg|_{t=t_{i-1}}ti=ti−1−η∗∂t∂g∣∣∣∣t=ti−
有点欠扁的圈圈·2023-02-05 01:51

详解随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）

深度学习最常用的优化方法就是随机梯度下降法，但是随机梯度下降法在某些情况下会失效，这是为什么呢？带着这个问题我们接着往下看。
佰无一用是书生·2023-02-05 01:51

随机梯度下降原理

梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对两者进行分析，如有哪个方面写的不对，希望网友纠正。
AliceWanderAI·2023-02-05 01:20

神经网络基础部件-参数初始化详解

一，参数初始化概述我们知道神经网络模型一般是依靠随机梯度下降优化算法进行神经网络参数更新的，而神经网络参数学习是非凸问题，利用梯度下降算法优化参数时，网络权重参数的初始值选取十分关键。
嵌入式视觉·2023-02-05 01:20

随机梯度下降法的数学基础

本文从导数开始讲起，讲述了导数、偏导数、方向导数和梯度的定义、意义和数学公式，有助于初学者后续更深入理解随机梯度下降算法的公式。大部分内容来自维基百科和博客文章内容的总结，并加以个人理解。
嵌入式视觉·2023-02-05 01:50

机器学习基础概念

目录前言一、模型与训练二、损失函数（loss）三、优化算法小批量随机梯度下降冲量法ADAM四、softmax回归softmax交叉熵（crossentropy）损失函数五、激活函数ReLUsigmoidtanh
john_bee·2023-02-04 19:08

Matrix factorization techniques for recommender systems，Yehuda Koren et al.，2009

文章目录1基本信息2引言3推荐系统策略4矩阵分解方法5基本矩阵分解模型6学习算法6.1随机梯度下降6.2交替最小二乘7增加偏差8额外的输入源9时间动态10具有不同置信水平的输入11Netflix大奖赛参考修改
lcg_magic·2023-02-04 14:51

Keras 自适应Learning Rate (LearningRateScheduler)

出于说明目的，我构建了一个在CIFAR-10上训练的卷积神经网络，使用具有不同学习率计划的随机梯度下降（SGD）优化算法来比较性能。
cool_策·2023-02-04 11:06

机器学习：【7】学习速率设置实践

常见优化函数：SGD：随机梯度下降优化器。RMSprop：常用来处理序列问题，增加了衰减系数控制历史信息的获取多少
Alex-YiWang·2023-02-04 11:05

反向传播算法(过程及公式推导)_深度学习（Deep Learning）系列三：使用伴随法推导反向传播...

1.简介根据本系列之前两篇文章（神经网络简介，随机梯度下降与反向传播）的介绍，我们再回顾一下使用神经网络模型来完成监督学习任务的整个过
weixin_39984963·2023-02-04 10:38
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