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随机梯度下降
统计学习方法 学习笔记(2)感知机
感知机算法通过
随机梯度下降
法进行求解。感知机算法的优点在于简单且易于实现。感知机算法是神经网络算法和支持向量机算法的基础。2.1.感知机模型感知机的定义:假设输入空间包含于
北岛寒沫
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2023-01-25 12:26
机器学习
学习
2.2 优化算法(MINI-BATCH、指数加权平均、动量梯度下降、RMSPROP、Adam优化算法、学习率衰减、局部最优)
mini-batch梯度下降:选用子训练集进行梯度下降;batch梯度下降:选用整个数据集进行梯度下降;mini-batch的大小为m(数据集大小);
随机梯度下降
:选用一个样本当做一个子训练集进行梯度下降
bijingrui
·
2023-01-25 10:39
#
吴恩达-深度学习
深度学习之——损失函数(loss)
比如:求解一个函数最小点最常用的方法是梯度下降法:梯度下降详解(比如:全批量梯度下降BatchGD、
随机梯度下降
SGD、小批量梯度下降mini-batchGD、Adagrad法,Adadelta法、Adam
小羊头发长长长
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2023-01-23 08:40
深度学习
python
深度学习中的batch的大小对学习效果与时间的影响
随机梯度下降
算法的原理如下:n是批量大小(batchsize),η是学习率(learningrate)。可知道除了梯度本身,这两个因子直接决定了模型的权
旺仔的算法coding笔记
·
2023-01-22 13:13
深度学习-tensorflow
机器学习笔记:SGD (stochastic gradient descent)的隐式正则化
1
随机梯度下降
的梯度对于满足分布D的数据集,我们做以下标记:mini-batch的梯度,也就是SGD带来的梯度,可以看成是期望的梯度加上一个误差项那么,这个误差项,对于机器学习任务来说,有没有增益呢?
UQI-LIUWJ
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2023-01-21 19:36
机器学习
机器学习
神经网络
python
#深度解析# 深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta,RMSprop、Adam优化器
#深度解析#SSR,MSE,RMSE,MAE、SSR、SST、R-squared、AdjustedR-squared误差的区别文章目录概述1.SGD(StochasticGradientDescent
随机梯度下降
energy_百分百
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2023-01-21 19:04
机器学习
深度学习
RMSprop
Adam
优化器
梯度下降
SGD
机器学习笔记part1,系数优化(SGD/
随机梯度下降
)及代码实现
机器学习笔记part1要先理解梯度下降:https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/1138716481,epochs(时代/学习周期)→模型通过不断地运行(学习)→不断的更新coefficient(系数)→更好地拟合数据即b=b-learningrate*error*x2把所有地epoch(学习周期,注意,每个epoch里会有相应的训练集)进行l
丰。。
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2023-01-21 19:03
机器学习笔记
统计学
人工智能
数据分析
机器学习
SGD和带momentum的SGD算法
参考:https://crazyang.blog.csdn.net/article/details/846185361、关于SGD算法:
随机梯度下降
算法的出现是因为,BGD的迭代速度在大数据量下会变得很慢
_Skylar_
·
2023-01-21 19:03
学习过程的小问题
“深度学习”学习日记。与学习相关的技巧 -- 参数的更新
1,SGD:回忆一下
随机梯度下降
法(stochasticgradientdescent),简称SGD、将要更新的权重设置为W,把损失函数关于梯度几位。η代表学习率;表示右边的值更新左边
Anthony陪你度过漫长岁月
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2023-01-21 14:47
深度学习
python
MNIST
梯度下降算法_批梯度下降法,Minibatch梯度下降法和
随机梯度下降
法之间的区别...
什么是梯度下降法?梯度下降法是一种机器学习中常用的优化算法,用来找到一个函数(f)的参数(系数)的值,使成本函数(cost)最小。当参数不能解析计算时(如使用线性代数),并且必须通过优化算法搜索时,它是最佳选择。批梯度下降法batch梯度下降针对每次梯度下降迭代处理所有训练实例。如果训练样本的数量很大,那么批梯度下降在计算上将非常昂贵。因此,如果训练实例的数量很大,则批梯度下降不是首选。相反,我们
weixin_39531183
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2023-01-18 22:47
梯度下降算法
梯度下降优化器(1)
梯度下降优化器(1)神经网络权重参数随机初始化批量梯度下降
随机梯度下降
参考书目:《零基础学机器学习》#编译神经网络,指定优化器、损失函数,以及评估指标ann.compile(optimizer='adam
psy99
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2023-01-17 16:43
神经网络
机器学习
Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam
随机梯度下降
法(SGD)算法介绍 对比批量梯度下降法,假设从一批训练样本nnn中随机选取一个样本isi
AINLPer
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2023-01-17 12:00
学习资料分享
只知道GAN你就OUT了——VAE背后的哲学思想及数学原理
VAE之所以流行,是因为它建立在标准函数逼近单元,即神经网络,此外它可以利用
随机梯度下降
进行优化。本文将解释重点介绍VAE背后的哲学思想和直观认识及其数学原理。
qunnie_yi
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2023-01-17 09:37
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
GAN
AI task01
小批量
随机梯度下降
(mini-batchstochasticgradientdescent)在深度学习
weixin_44613018
·
2023-01-17 08:01
学习笔记
4.线性神经网络
4.线性神经网络目录线性回归线性回归的基本元素线性模型损失函数解析解
随机梯度下降
矢量化加速正态分布与平方损失优化方法梯度下降选择学习率小批量
随机梯度下降
选择批量大小总结线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练线性回归的简介实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化函数训练
Ricardo_PING_
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2023-01-16 13:20
动手学深度学习
神经网络
Python深度学习
神经网络
深度学习
机器学习:《李航统计学方法》二
并且感知机学习算法是基于
随机梯度下降
法的对损失函数的最优化算
关切得大神
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2023-01-16 08:00
机器学习
深度学习——不同梯度下降法的特点比较
1、标准梯度下降法(GD)(1)每个样本都计算一次(2)训练速度慢(3)容易陷入局部最优解2、批量梯度下降法(BGD]-每批样本计算一次(1)训练速度较快(2)选择平均梯度最小的方向3、
随机梯度下降
法(
前尘昨夜此刻
·
2023-01-16 06:03
人工智能
深度学习
深度学习——Dropout层
一小批训练样本执行完这个过程后,在没有被删除的神经元上按照
随机梯度下降
法更新对应的参数(w,b)。在做权重的调整
一套煎饼
·
2023-01-16 06:03
论文阅读-深度学习
故障检测
深度学习
人工智能
11 Dataset and DataLoader
之前讨论过,使用梯度下降的时候,我们有几种选择,一种是批量梯度下降(全部的样本),一种是
随机梯度下降
(每次只用一个样本)。如果我们只用一个样本,我们可能会得到比较好的随机性,会帮助我们克服鞍点的问
蓝子娃娃
·
2023-01-15 14:14
深度学习
深度学习 | 梯度下降法
:收敛速度要快;能全局收敛重点问题:如何调整搜索的步长(也叫学习率,LearningRate)、如何加快收敛速度、如何防止搜索时发生震荡分类:批量梯度下降法(Batchgradientdescent)
随机梯度下降
法
TwilightZrui
·
2023-01-15 09:24
深度学习
算法
深度学习
深度学习 11 梯度下降算法改进
数据初始化要点:1.梯度下降算法的三种方式:批量梯度下降法(batch),即同时处理整个训练集.小批量梯度下降法(Mini-Batch)每次同时处理固定大小的数据集.
随机梯度下降
法(stochasticgradientdescent
处女座_三月
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2023-01-15 09:53
深度学习
深度学习
算法
tensorflow
深度学习系统框架基础--python+CNN
深度学习系统框架基础--python+CNN**机器学习****python****感知机****神经网络****参数归类****激活函数****正规化****预处理****批处理****损失函数****
随机梯度下降
法
wnaka
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2023-01-14 20:14
deep
learing
个人
PyTorch实现基本的线性回归
线性回归理论知识参考文章:线性回归下面我们将从零开始实现整个线性回归方法,包括数据集生成、模型、损失函数和小批量
随机梯度下降
优化器。
Luo_LA
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2023-01-14 16:14
机器学习
pytorch
线性回归
python
(二)机器学习的流程概述,线性规划,图像分类
3.梯度下降算法4.
随机梯度下降
5.小批量
随机梯度下降
数据集1.数据集划分2.数据集预处理前言 本文主要讲述机器学习的大致流程,以及针对图像的线性分类器,包括线性规划
BoyCZ
·
2023-01-14 09:06
计算机视觉学习笔记
分类
计算机视觉
梯度下降算法与
随机梯度下降
算法:实现波士顿房价问题
梯度下降算法:importrandomimportnumpyasnpk1=random.random()k2=random.random()k0=random.random()a=0.01x=np.array([[2104,3],[1600,3],[2400,3],[1416,2],[3000,4]])t=np.array([[400],[330],[369],[232],[40]])eps=0.
.bigship
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2023-01-14 08:29
算法
python
梯度下降法介绍( 案列:波士顿放假预测)
目录一、详解梯度下降算法1.1梯度下降饿相关概念复习1.2梯度下降法流程的推导二、梯度下降法大家族2.1全梯度下降算法(FG)2.2
随机梯度下降
算法(SG)2.3小批量梯度下降算法(mini-batch
莱维贝贝、
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2023-01-14 08:27
机器学习与深度学习算法
波士顿房价预测—
随机梯度下降
法优化
随机梯度下降
法(SGD)为了解决性能差的问题,我们引入了
随机梯度下降
法(SGD)对其进行优化,改进如下:反正参数每次只沿着梯度反方向更新一点点,那么方向大差不差即可,所以我们每
心无旁骛~
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2023-01-14 08:56
机器学习
深度学习基础
深度学习
python
9、处理大数据集
例如计算代价函数时的计算量会变得很大同时,我们也知道大数据量对高方差的模型有效果,而对高偏差的模型效果不大对于高方差模型,我们往往会增加基础结构,改变算法,利用更大的数据集在大规模机器学习中,我们更偏向于找到合理或高效的计算方法9.2
随机梯度下降
批量梯度下降虽然梯度下降较快
脑袋空空的Coduck君
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2023-01-14 03:54
机器学习笔记
深度学习
人工智能
李航统计学习方法(第二版)第二章 感知机学习笔记【理论篇】
感知机感知机的定义感知机的数学表达式感知机的几何意义感知机的目标函数数据集线性可分目标函数推导感知机的优化方法原始形式
随机梯度下降
批量梯度下降为什么用
随机梯度下降
而不用批量梯度下降对偶形式为什么要转化成对偶形式感知机的定义感知机是二分类线性分类模型
禅心001
·
2023-01-13 22:04
深度学习
统计学习方法第二版
【机器学习笔记】《统计学习方法》第二章 感知机+
随机梯度下降
法
主要参考书目《统计学习方法》第2版,清华大学出版社参考书目MachineLearninginAction,PeterHarrington用于考研复试笔记,所以写的很简洁,自己能看懂就行。有学习需求请绕道,参考吴恩达机器学习或以上书籍,讲得比大多数博客好。概念感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1,-1二值。f(x)=sign(w⋅x
Baolar_Code
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2023-01-13 22:30
机器学习
机器学习
机器学习-统计学习方法第二版学习笔记-第二章 感知机
2.3感知机学习算法算法2.1
随机梯度下降
法算法2.2感知机模型对偶形式
xingS1992
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2023-01-13 22:27
统计学习方法
机器学习
《统计学习方法》第 2 章“感知机”学习笔记
研究思路1、模型:二分类问题,数据点分为“+1+1+1”类和“−1-1−1”类,“超平面”为所求;2、策略:损失函数最小化,确定参数www和bbb;3、算法:
随机梯度下降
法。
liweiwei1419
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2023-01-13 22:51
机器学习
机器学习
机器学习—线性回归模型
线性回归线性模型批量梯度下降
随机梯度下降
MiniBatch梯度下降三种策略对比多项式回归数据样本数量对结果的影响正则化线性模型#用sklearn线性模型fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression
阿楷不当程序员
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2023-01-13 16:01
ML
机器学习
线性回归
python
sklearn
【ML/DL】mini-batch 梯度下降法的batch size设置多大合适?
梯度下降法通常分为三类:(1)批量梯度下降法:每次训练输入全部数据,能够考虑全部样本的梯度,获取到准确的梯度,但比较耗时,并且输入全部数据,可能内存或GPU装不下;(2)
随机梯度下降
法:每次随机选择一个样本进行训练
落叶阳光
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2023-01-13 00:15
算法篇
深度学习
机器学习
算法
随机梯度下降
batch
《白话机器学习的数学》公式整理
随机梯度下降
法。小批量梯度下降法。感知机,判别函数fw(x)和更新表达式(括号里面是判别标
Atl212
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2023-01-12 19:33
机器学习
概率论
机器学习
线性代数
《白话机器学习的数学》
随机梯度下降
法实现代码理解
书本源码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读入训练数据train=np.loadtxt('click.csv',delimiter=',',dtype='int',skiprows=1)train_x=train[:,0]train_y=train[:,1]#标准化mu=train_x.mean()sigma=train_x.std()defs
Atl212
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2023-01-12 19:03
机器学习
机器学习
深度学习
神经网络
刘二大人 《PyTorch深度学习实践》第3讲 梯度下降算法
α是学习率,此处设为0.012、梯度下降法只能算出局部最优,没办法得到全局最优3、鞍点,梯度为04、如果cost随epoch曲线上升了,原因可能是α取大了;加权均值可以让曲线更圆滑5、
随机梯度下降
公式6
qq_39705798
·
2023-01-12 11:47
pytorch
深度学习
机器学习
刘二大人 《PyTorch深度学习实践》第8讲 加载数据集(笔记)
DataLoader是构造数据集的两个类,其中Dataset是构造数据集,支持索引下标,拿出数据集中的一个样本;DataLoader是拿出一个mini-batch一组数据2、梯度下降用的全部样本,提升计算速度;
随机梯度下降
用其中一个样本
qq_39705798
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2023-01-12 11:47
pytorch
深度学习
人工智能
深度学习面试基础--训练参数更新方法
1.SGDSGD就是最常听到的
随机梯度下降
方法,是使用参数的梯度,然后沿梯度的方向更新参数,并重读这个步骤多次,从而逐渐靠近最优参数。
随机梯度下降
是用单个训练样本的损失来近似平均损失。
一条咸鱼摆摆
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2023-01-11 21:25
深度学习面试
深度学习
人工智能
机器学习
(一)感知机与python代码实现
目标求得一个超平面将正负例完全正确分开基于误分类的损失函数:L(w,b)=-∑yi(w·xi+b)这里xi是误分类的点,损失函数是非负的,对应误分类点到分离超平面的总距离,如果没有误分类的点,损失函数的值为0利用
随机梯度下降
法对损失函数进行极小化
十二十二呀
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2023-01-10 15:36
机器学习笔记
python
机器学习
数据挖掘
算法
torch.optim.SGD()
其中的SGD就是optim中的一个算法(优化器):
随机梯度下降
算法PyTorch的优化器基本都继承于"classOptimizer",这是所有optimizer的baseclasstorch.optim
echo_gou
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2023-01-09 21:34
pytorch学习文档
02梯度下降
参考:http://biranda.top/Pytorch学习笔记004——梯度下降算法/#
随机梯度下降
补充:五折交叉验证如下右图,在不同的训练集和测试集划分方法下,testMSE的变动是很大的,而且对应的最优
Cyanide11
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2023-01-09 14:17
刘二大人学习记录
深度学习
人工智能
【人工智能深度学习】人工智能中的梯度下降算法和反向传播教程
【人工智能深度学习】人工智能中的梯度下降算法和反向传播教程梯度下降优化算法参数化模型用方块图表达参数模型的计算图损失函数梯度下降在传统神经网络中
随机梯度下降
和反向传播算法的优势
随机梯度下降
的优势传统神经网络通过非线性函数进行反向传播通过加权和进行反向传播一个神经网络和反向传播的
王子王子聪
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2023-01-09 09:29
Python实战教程
人工智能
深度学习
算法
机器学习中的优化问题
内容包括优化问题类型、求解算法、应用,这其实对应着:定义问题—>模型解决问题—>算法应用内容概要1.目标函数的类型2.求解算法2.1一阶方法梯度下降2.2二阶方法牛顿法拟牛顿法(BFGS)信任域方法2.3随机方法
随机梯度下降
刘志赫的猫
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2023-01-08 10:55
ML
机器学习
人工智能
算法
机器学习/深度学习常用优化方法总结
1
随机梯度下降
(SGD)
随机梯度下降
在机器学习/深度学习中的重要作用不言而喻,甚至其他的许多优化方法都是根据
随机梯度下降
法改进而来。
Weiyaner
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2023-01-08 10:54
机器学习与数据挖掘
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
动手学深度学习——线性回归之从零开始代码实现
在这一节中,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。虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有这些工作,但从零开始实现可以确保你真正知道自己在做什么。
时生丶
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2023-01-08 07:38
深度学习笔记
深度学习
线性回归
python
pytorch
FNN——用矩阵分解完成Embedding层初始化
随机梯度下降
的过程中,只有与非零特征相连的Embedding层权重会被更新。初次启动模型时,需对w进行初始化,
zzzzzBelial
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2023-01-08 07:36
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
Python深度学习基础(八)——线性回归
线性回归引言损失函数解析解公式代码实例梯度下降理论
随机梯度下降
的手动实现代码torch中的
随机梯度下降
引言我们生活中可能会遇到形如y=w1x1+w2x2+w3x3+by=w_1x_1+w_2x_2+w_
艾醒(AiXing-w)
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2023-01-08 07:03
深度学习方法
python
深度学习
线性回归
动手学PyTorch | (39) 小批量
随机梯度下降
而
随机梯度下降
在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几节中所看到的,我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个⼩批量,然后使用这个⼩批量来计算梯度。下⾯就来
CoreJT
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2023-01-07 20:52
动手学PyTorch
动手学PyTorch
小批量梯度下降
pytorch实现梯度下降、
随机梯度下降
-图像直观展示
深度学习与优化算法原理优化函数与深度学习在一个深度学习问题中,通常需要预先定义一个损失函数。有了损失函数以后,使用优化算法试图将其最小化。在优化中,这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数(objectivefunction)。依据惯例,优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实,任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题,只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可。虽然优化为深度学习提供了最小化损
我是一颗棒棒糖
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2023-01-07 20:51
DeepLearning学习
大学学习
python
算法
机器学习
深度学习
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