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随机梯度下降SGD
深度学习-自学手册
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似
SGD
谁用了尧哥这个昵称
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2025-02-27 15:37
AI
深度学习
机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |
继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2
随机梯度下降
小酒馆燃着灯
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2025-02-21 08:36
机器学习
人工智能
深度学习
目标检测
python
pytorch
机器学习杂记
使用
随机梯度下降
。与标准梯度下降精确计算梯度不同,
随机梯度下降
算法在计算梯度时加入了随机因素。于是,即使陷入局部
被自己蠢哭了
·
2025-02-21 08:33
深度学习
机器学习
随机梯度下降
一定会收敛么?
1.什么是
随机梯度下降
?
随机梯度下降
(StochasticGradientDescent,
SGD
)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ
·
2025-02-19 01:36
人工智能
深度学习
算法
【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础
目录:5.7监督学习5.8无监督学习5.9
随机梯度下降
5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习,本质上是复杂函数的拟合,即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy,这不就是求一个函数的拟合嘛
应有光
·
2025-02-14 17:03
基础知识
机器学习
人工智能
深度学习
算法:无锁并行
SGD
的神奇之路》
算法作为一种能够实现无锁并行
随机梯度下降
(
SGD
)的创新方法,受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!算法是如何实现这一壮举的。
·
2025-02-14 17:24
人工智能深度学习
分布式训练三大并行策略:数据、模型与流水线并行的本质解析
一、数据并行:分布式优化的数学基础1.1同步
SGD
的收敛性证明定
WHCIS
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2025-02-14 10:07
#
分布式训练
人工智能与机器学习
分布式
人工智能
深度学习
《深度解析:批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》
而批量梯度下降(BGD)、
随机梯度下降
(
SGD
)和小批量梯度下降(MBGD)是梯度下降算法的三种常见变体,它们在计算效率、收敛速度和准确性等方面各有特点。
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2025-02-14 09:40
人工智能深度学习
机器学习算法工程师笔试选择题(1)
B.
随机梯度下降
每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。
Ash Butterfield
·
2025-02-14 00:08
机器学习
算法
人工智能
【人工智能】Python中的深度学习优化器:从
SGD
到Adam
本文将介绍深度学习中常用的优化器,从传统的
随机梯度下降
(
SGD
)到现代的自适应优化器(如Adam)。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点,并通过Python实现
蒙娜丽宁
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2025-02-13 08:13
Python杂谈
人工智能
人工智能
python
深度学习
【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (
SGD
)
随机梯度下降
StochasticGradientDescent(
SGD
)
随机梯度下降
IntroducingSGDAI:StochasticGradientDescent(
SGD
)isapopularoptimizationalgorithmusedinmachinelearningforfindingtheminimumofacostfunction.Itisavariantofthegradientdesc
manylinux
·
2025-02-09 17:09
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习
逻辑回归
自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
训练模型:使用二元交叉熵损失函数BCELoss和
随机梯度下降
优化器
SGD
进行训练。保存模型:使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测:加载
知识鱼丸
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2025-02-05 06:42
machine
learning
机器学习
yolov5--hsv增强,hyp超参数,
一.hyp超参数:文件位置:data/hyps/hyp.scratch-low.yaml具体如下:lr0:0.01#initiallearningrate(
SGD
=1E-2,Adam=1E-3)lrf:
yuyuyue249
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2025-02-02 14:54
YOLO
计算机视觉
机器学习
《深度学习入门:梯度下降法全解析,小白必看!》
2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.
随机梯度下降
(StochasticGradientDescent
Lemon_wxk
·
2025-02-02 12:38
深度学习
[实践应用] 深度学习之优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.
随机梯度下降
(
SGD
)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中
YuanDaima2048
·
2024-09-16 04:38
深度学习
工具使用
pytorch
深度学习
人工智能
机器学习
python
优化器
Python实现梯度下降法
梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例:线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本
随机梯度下降
闲人编程
·
2024-09-14 23:35
python
python
开发语言
梯度下降
算法
优化
每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线
随机梯度下降
算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
幻风_huanfeng
·
2024-09-14 23:32
深度学习框架pytorch
深度学习
pytorch
人工智能
神经网络
机器学习
优化算法
Adam优化器:深度学习中的自适应方法
常见的优化器包括
SGD
(
随机梯度下降
)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
2401_85743969
·
2024-09-10 18:46
深度学习
人工智能
深度学习--机器学习相关(2)
1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(
SGD
和MBGD)的优化算法。
在下小天n
·
2024-09-05 13:33
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练(FQT):增强了全量化训练(FQT)的能力至1位
该研究首先从理论上分析了FQT,重点关注了如Adam和
随机梯度下降
(
SGD
)等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现,那就是FQT收敛
量子位AI
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2024-09-02 22:16
人工智能
机器学习
深度学习
Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models
二阶信息问题:修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-
SGD
和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型(LLM)的
UnknownBody
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2024-09-01 20:46
LLM
Daily
Unlearning
Model
Forgetting
语言模型
人工智能
自然语言处理
梯度下降算法(Gradient Descent Algorithm)
目录一、梯度下降算法简述二、不同函数梯度下降算法表示1、一元函数2、二元函数3、任意多元函数三、梯度计算四、常见的梯度下降法1、批量梯度下降算法(BatchGradientDescent)2、
随机梯度下降
算法
海棠未语
·
2024-08-30 16:35
算法
机器学习
人工智能
python
理解PyTorch版YOLOv5模型构架
ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:
SGD
LabVIEW_Python
·
2024-08-28 17:05
【ShuQiHere】
SGD
vs BGD:搞清楚它们的区别和适用场景
梯度下降法主要有两种变体:批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)和
随机梯度下降
(StochasticGradientDescent,
SGD
)。这两者在如何计算梯度并更新模型参
ShuQiHere
·
2024-08-28 13:20
机器学习
python
人工智能
机器学习最优化方法之梯度下降
其实
随机梯度下降
才是实际应用中最常用的求解方法,但是其基础
whemy
·
2024-08-25 17:45
pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,
SGD
与Adam优化器)
接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类
SGD
随机梯度下降
基本概念定义:
随机梯度下降
(
SGD
)是一种梯度下降形式
不是浮云笙
·
2024-08-24 05:49
pytorch实战
深度学习
pytorch
人工智能
24 优化算法
convexity)凸集凸函数(convexfunction)凸函数优化凸和非凸例子小结梯度下降(gradientdescent)1、梯度下降算法是最简单的迭代求解算法2、学习率(learningrate)小结
随机梯度下降
Unknown To Known
·
2024-08-22 01:31
动手学习深度学习
算法
keras.optimizers优化器中文文档
(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))
sgd
地上悬河
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2024-03-29 09:44
python
开发语言
后端
Pytorch-Adam算法解析
Adam算法结合了两种扩展式的
随机梯度下降
法的优点,即适应性梯度算
肆十二
·
2024-02-20 07:30
Pytorch语法
pytorch
算法
人工智能
Adam
深度学习之梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题
随机梯度下降
算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:57
机器学习
算法
python
深度学习
梯度下降算法
【解决(几乎)任何机器学习问题】:超参数优化篇(超详细)
如果我们⽤
SGD
训练线性回归,模型的参数是斜率和偏差,超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤
X.AI666
·
2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
深度学习之pytorch实现线性回归
度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.
SGD
()代码实现结果分析pytorch
温柔了岁月.c
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2024-02-19 15:48
机器学习
深度学习
pytorch
线性回归
Pytorch-
SGD
算法解析
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)
SGD
,即
随机梯度下降
(StochasticGradientDescent),是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法
肆十二
·
2024-02-19 14:10
Pytorch语法
yolo
SGD
随机梯度下降
【机器学习】详解 Optimizers
目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2
SGD
(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent
何处闻韶
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2024-02-15 08:11
【机器学习与深度学习】
机器学习
人工智能
深度学习
西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小
(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和,若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”:以一定的概率接受比当前解更差的结果,有助于“跳出”局部极小使用
随机梯度下降
遗传算法
lestat_black
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2024-02-12 11:32
西瓜书
机器学习
9、神经网络 三:学习与评价
目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重:更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶(
SGD
),
qxdx.org
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2024-02-11 18:03
计算机视觉
梯度检查
清醒检查
婴儿学习过程
超参数优化
二阶方法
fast.ai 机器学习笔记(四)
使用
SGD
优化多层函数的回顾[0:00]这个想法是
绝不原创的飞龙
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2024-02-11 14:57
人工智能
人工智能
python
深度学习为什么需要suffle,xgb为什么不需要shuffle?
因为深度学习的优化方法是
随机梯度下降
,每次只需要考虑一个batch的数据,也就是每次的“视野”只能看到这一批数据,而不是全局的数据。是一种“流式学习”。
fengyuzhou
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2024-02-10 06:08
深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法
深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法
随机梯度下降
SGDAdam牛顿法DL
Chealkeo
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2024-02-08 23:33
DL-def
自然语言处理
深度学习
神经网络
PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍
这个模块提供了多种常用的优化器(Optimizer),如
SGD
(
随机梯度下降
)、Adam、Adagrad等,这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。
科学禅道
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2024-02-07 10:05
PyTorch
pytorch
算法
深度学习
计算机设计大赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别
2.3激活函数:2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器
SGD
7
iuerfee
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2024-02-06 09:17
python
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(
SGD
,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(
SGD
,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种
bj_yoga
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2024-02-05 12:59
深度学习-
随机梯度下降
在训练过程中使用
随机梯度下降
,但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点,将继续更详细地说明
随机梯度下降
(stochasticgradientdescent)。
白云如幻
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2024-02-05 12:10
PyTorch
深度学习
机器学习
算法
人工智能
互联网加竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器
SGD
6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
Mr.D学长
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2024-02-04 07:55
python
java
人工智能深度学习发展历程-纪年录
时间重大突破模型改进详细信息1847
SGD
随机梯度下降
1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络,序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001
犟小孩
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2024-02-03 19:37
技术文档
计算机视觉
机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT
文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、
SGD
、MBGD1.5.1BGD、
SGD
、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法
少云清
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2024-02-03 06:23
机器学习
机器学习
人工智能
拉格朗日
梯度下降
KKT
推荐收藏!算法工程师面试常考的手撕面试题!
如果你对这些感兴趣,可以文末找我们交流手撕numpy写线性回归的
随机梯度下降
(stochasticgradientdescent,
SGD
)在每次更新时用1个样本,可以看到多了随机两个字,随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本
Python算法实战
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2024-02-03 01:43
算法面试宝典
算法
面试
职场和发展
深度学习
人工智能
大模型
宁舍家财万贯,不舍钧窑一片。现在的钧窑到底怎么样?
金钧窑红斑三足炉估价
SGD
388,000-388,000成交价RMB2,255,022专场书画杂项拍卖时间2018-07-14拍卖公司劳伦斯国际拍卖有限公司拍卖会亚洲巡回拍卖第五期此炉造型秀美,釉色莹润
荒唐忆梦
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2024-01-31 17:09
机器学习复习(2)——线性回归&
SGD
优化算法
目录线性回归代码线性回归理论线性回归代码classMy_Model(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(My_Model,self).__init__()#矩阵的维度(dimensions)self.layers=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,16),nn.ReLU(),nn.Linear(16,8),nn
不会写代码!!
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2024-01-31 07:38
机器学习复习
人工智能
机器学习算法
机器学习
线性回归
人工智能
第1周学习:深度学习和pytorch基础
二、常用的激活函数三、万有逼近定理四、层的作用03-螺旋数据分类示例一、
SGD
和ADAM二、学习率的设定三、代码及结果配套教材:北京交通大学《专知-深度学习》01-绪论人工智能,机器学习,深度学习之间的关系理解
随风漂流l
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2024-01-28 21:03
深度学习
pytorch
机器学习
python
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