随机梯度下降SGD 第29页

大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

在大数据集上进行学习LearningwithLargeDataSets随机梯度下降StochasticGradientDescent小堆梯度下降Mini-BatchGradientDescent保证随机

蓝色枫魂·2022-09-29 18:47

深度学习反向传播backward在随机梯度下降中的运用

以最简单的神经网络为例损失函数损失函数为通过随机设定的w1和w2得出的y的近似值与真实y的差距随机梯度下降（SGD）通过此公式不断更新w使w靠近真实值为当前误差关于w的梯度，梯度方向为数值(Loss)增长最快的方向所以我们沿梯度反方向更新

大牛牛+·2022-09-27 18:19

【转】听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？

Adam优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，

致Great·2022-09-26 16:09

深度学习优化函数

https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD

用心把天空锁住·2022-09-26 16:09

深度学习优化算法之(小批量)随机梯度下降（MXNet）

随机梯度下降法(sgd)，我们在很久就介绍过，有兴趣的可以参阅或直接跳过，先看完这篇文章回过头来再熟悉以前的文章也可以。

寅恪光潜·2022-09-26 16:39

深度学习部分优化算法详解

本文会讲解梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法梯度下降。其他的优化算法比如AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam优化算法首先了解下优化算法在深度学习

CDUbyuN·2022-09-26 16:07

深度学习优化函数详解（5）-- Nesterov accelerated gradient (NAG)

https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD

史丹利复合田·2022-09-26 16:37

深度学习优化函数详解（6）-- adagrad

深度学习优化函数详解系列目录深度学习优化函数详解（0）–线性回归问题深度学习优化函数详解（1）–GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）–SGD随机梯度下降深度学习优化函数详解

ChasingdreamLY·2022-09-26 16:06

深度学习优化函数详解（5）-- Nesterov accelerated gradient (NAG) 优化算法

深度学习优化函数详解系列目录深度学习优化函数详解（0）–线性回归问题深度学习优化函数详解（1）–GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）–SGD随机梯度下降深度学习优化函数详解

weixin_ry5219775·2022-09-26 16:36

深度学习优化算法之动量法[公式推导]（MXNet）

我们在前面的文章中熟悉了梯度下降的各种形态，深度学习优化算法之(小批量)随机梯度下降（MXNet），也了解了梯度下降的原理，由每次的迭代，梯度下降都根据自变量的当前位置来更新自变量，做自我迭代。

寅恪光潜·2022-09-26 16:36

[机器学习] 梯度下降优化算法

[机器学习]梯度下降优化算法前言常见的梯度下降优化算法ExhaustivesearchGradientDescentStochasticGradientDescent(SGD)SGDwithmomentumRMSPropAdam

Jiaxxxxxx·2022-09-26 14:10

动手学深度学习——线性回归之线性模型与梯度下降法

1.4神经网络源于神经科学1.5构建损失函数1.6构建训练数据集1.7利用损失进行参数学习1.8学习过程表示为显示解1.9线性回归总结2.梯度下降法与参数优化2.1参数优化实现2.2学习率选取2.3小批量随机梯度下降

时生丶·2022-09-23 12:50

深度学习入门之SGD随机梯度下降法

SGDSGD为随机梯度下降法。用数学式可以将SGD写成如下的式（6.1）。这里把需要更新的权重参数记为W，把损失函数关于W的梯度记为∂L/∂W。

赵孝正·2022-09-22 22:06

深度学习入门之Momentum

Momentum欲掌握本节知识，需先学习：指数加权平均背景Momentum是为解决SGD中出现的曲折摆动问题，如图所示，“之”字形的上下摆动，降低了损失函数到达最低点的速度。

赵孝正·2022-09-22 22:35

【NLP】8中文语句情感分析实战——酒店、微博、外卖、网购等九个数据集处理、SVM和SGD训练

情感分析数据集获取与生成句向量一、情感分析数据集处理1.NLPCC2014会议技术评测测试数据与答案2.酒店评论数据ChnSentiCorp_htl_all3.外卖平台用户评价waimai_10k4.线上购物评论数据online_shopping_10_cats5.新浪微博情感标注weibo_senti_100k6.新浪微博情感标注simplifyweibo_4_moods7.电影评论数据集dms

Yang SiCheng·2022-09-22 21:01

AI实践者需要掌握的10大深度学习方法

QQ人工智能行业交流群：626784247.01本文总结了10个强大的深度学习方法，包括反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、Dropout、最大池化、批量归一化、长短时记忆、Skip-gram、连续词袋

52AI人工智能·2022-09-22 12:36

神经网络：AI 实践者需要掌握的10大深度学习方法：反向传播、迁移学习、梯度下降……

【嵌牛导读】：本文总结了10个强大的深度学习方法，包括反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、Dropout、最大池化、批量归一化、长短时记忆、Skip-gram、连续词袋、迁移学习等，这是AI工程师可以应用于他们的机器学习问题的

Robin Long 2018·2022-09-22 12:34

Pytorch总结七之深度学习的正向、反向传播原理+参数初始化+实战房价预测

1.正向传播、反向传播和计算图在实现小批量随机梯度下降法训练模型过程中：我们只提供了模型的正向传播（forwardpropagation）的计算，即对输⼊计算模型输出，然后通过autograd模块来调⽤

明月醉窗台·2022-09-21 11:52

【keras入门】MNIST数据集分类

目录一、分步流程0.导入所需库1.载入数据3.创建模型4.训练模型5.完整代码二、需要用到的keras函数1.np_utils.to_categorical()2.keras.optimizers.SGD

Michael_Lzy·2022-09-18 09:25

第2周学习：卷积神经网络基础

问题简答二、本周工作（一）视频学习内容深度学习三部曲：Step1搭建神经网络结构、Step2找到一个合适的损失函数（交叉熵损失、均方误差等）、Step3找到一个合适的优化函数，更新参数（反向传播BP、随机梯度下降

是IMI呀·2022-09-18 07:04

PyTorch 深度学习实践第5讲（用PyTorch实现线性回归）

本实例是批量数据处理，小伙伴们不要被optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)误导了，以为见了SGD就是随机梯度下降。

LuLu-jianfeng·2022-09-17 09:06

《PyTorch深度学习实践》学习笔记：加载数据集

.定义模型3.优化器和损失函数4.训练模型5.测试模型总结前言在前面的内容中，在训练的时候我们使用的都是全部的数据进行训练，这种在时间上比较好，但是性能上会遇到一些问题，比如鞍点；此外，我们还知道一种随机梯度下降

lizhuangabby·2022-09-17 09:05

优化算法 - Adam算法

在本节讨论之前，我们先详细回顾以下这些技术：随机梯度下降：在解决优化问题时比梯度下降更有效小批量随机梯度下降：在一个小批量中使用更大的观测值集，可以通过向量化提供额外效率。

未来影子·2022-09-17 07:38

Pytoch随笔（光速入门篇）

文章目录Pytorch梯度线性回归原始版高级API版优化器梯度下降算法(batchgradientdescentBGD)随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)小批量梯度下降

Huterox·2022-09-15 13:47

Relu 与 leakyRelu

1.Relu：数学表达式：a=max(0,z)函数图像为：优点：由上图可以看出，Relu得到的SGD的收敛速度较快缺点：训练的时候很容易‘die'了，对于小于0的值，这个神经元的梯度永远都会是0，在实际操错中

wmzjzwlzs·2022-09-14 18:32

几种梯度下降的方法

(梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降

瑶翰来了·2022-09-13 18:39

深度学习--优化器

文章目录前言1随机梯度下降法2Momentum3AdaGrad4RMSProp5Adam前言优化器是引导神经网络更新参数的工具，深度学习在计算出损失函数之后，需要利用优化器来进行反向传播，完成网络参数的更新

于追梦丶·2022-09-13 17:29

梯度下降法算法比较和进一步优化

梯度下降法算法比较和进一步优化常见的梯度下降算法有：全梯度下降算法(Fullgradientdescent）,随机梯度下降算法（Stochasticgradientdescent）,小批量梯度下降算法（

程序猿_凡白·2022-09-13 17:28

如何优化模型？

对于基于梯度的优化算法，随机梯度下降法因为没迭代一次都更新一次参数，所以它走得弯路会相对较多，因为部分样本有可能是噪声数据。

黄小猿·2022-09-13 17:58

深度学习：手写反向传播算法（BackPropagation）与代码实现

深度学习：手写反向传播算法（BackPropagation）前置知识回顾前向传播反向传播代码实现前置知识回顾损失函数：交叉熵优化方法：SGD与GD网络结构：多层感知机是如何运作的链式法则：前向传播首先定义一个简单的三层全连接神经网络

HanZee·2022-09-13 07:53

深度学习系列笔记02线性回归与softmax回归

文章目录1线性回归2基础优化方法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降2.3总结：3线性回归从零开始实行3.1生成数据集函数笔记：3.2读取数据集函数笔记：3.3初始化模型参数3.4定义模型3.5定义损失函数

三木今天学习了嘛·2022-09-11 07:55

Pytorch Note16 优化算法2 动量法(Momentum)

PytorchNote16优化算法2动量法(Momentum)动量法(Momentum)MomentumNesterovAcceleratedGradient代码从0实现pytorch内置优化器对比动量+不加动量的SGD

风信子的猫Redamancy·2022-09-09 07:26

Pytorch Note15 优化算法1 梯度下降（Gradient descent varients）

Gradientdescentvarients）优化算法1梯度下降（Gradientdescentvarients）1.BatchGradientDescent（BGD）2.StochasticGradientDescent（SGD

风信子的猫Redamancy·2022-09-09 07:56

PySpark数据分析基础：pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(二)+代码详解

目录前言一、RidgeRegressionModel岭回归函数语法：参数说明：方法二、RidgeRegressionWithSGD随机梯度下降岭回归实例运用编辑点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，

fanstuck·2022-09-08 07:27

猿创征文｜深度学习基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

在本实验中，我们使用的损失函数为交叉熵损失；优化器为随机梯度下降法；评价指标为准确率。

猿童学·2022-09-08 07:27

Torch 数据集放到网络训练（六）

实际上是找到一种数据集中的映射关系从而可以泛化到别的不在数据集的数据中2.代码先是定义了Adam优化器然后在优化器中传入实例化之后的网络参数，然后定一个学习速率打开中文文档：主页-PyTorch中文文档2.1学习率学习率实际上就是步长可参考SGD

啥也不是的py人·2022-09-07 20:26

PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别详情

二、程序示例1.引入必要库2.下载数据集3.加载数据集4.搭建CNN模型并实例化5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器6.训练函数7.测试函数8.运行三、总结前言：本篇文章基于卷积神经网络CNN，

·2022-09-06 16:55

adam优化_PyTorch 学习笔记（七）：PyTorch的十个优化器

1torch.optim.SGDclasstorch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False

weixin_39816448·2022-09-06 14:05

Pytorch框架之优化器 Optimizer

Pytorch框架之优化器Optimizer基本用法优化器主要是在模型训练阶段对模型可学习参数进行更新,常用优化器有SGD，RMSprop，Adam等优化器初始化时传入传入模型的可学习参数，以及其他超参数如

发呆的比目鱼·2022-09-06 14:35

Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、Adagrad

目录写在前面一、torch.optim.SGD随机梯度下降SGD代码SGD算法解析1.MBGD（Mini-batchGradientDescent）小批量梯度下降法2.Momentum动量3.NAG(Nesterovacceleratedgradient

小殊小殊·2022-09-06 14:33

PyTorch常见的优化器

文章目录前言一、optimizer构建二、几种常见的优化器1.Adadelta2.Adagrad3.Adam4.Adamax5.ASGD6.LBFGS7.RMSprop8.Rprop9.SGD用法前言PyTorch

Charms@·2022-09-06 14:02

深度学习中的优化器原理总结（经典+前沿）

目录前言一、梯度下降的思想与批梯度下降法1.随机梯度下降法2.标准梯度下降法3.批梯度下降法二、经典的五类优化器1.SGD2.SGDM（SGDwithmomentum）3.Adagrad4.RMSProp5

深度不学习\doge·2022-09-06 07:49

PyTorch入门——张量&神经网络

PyTorch入门——张量&神经网络张量直接创建依据数值创建依据概率分布创建张量张量的操作神经网络随机梯度下降算法（SGD）缺点引入动量进行改进Nesterov动量改进PyTorch优化器损失函数防止过拟合张量直接创建

清上尘·2022-09-06 07:45

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。

咕噜呱啦·2022-09-03 07:12

线性回归实现

1.python实现步骤数据部分数据生成数据处理（小批量提取，生成迭代器）模型初始化模型定义模型初始化损失函数定义更新规则：优化函数定义：SGD梯度下降训练（包含求出损失，反向传递，梯度下降，梯度清零）

格格巫 MMQ!!·2022-08-28 07:56

英伟达首席科学家：深度学习硬件的过去、现在和未来

20世纪80年代甚至更早就提出了大多数深度学习算法如深度神经网络、卷积神经网络、反向传播算法和随机梯度下降等。第二是数据集。训练神经网络

OneFlow深度学习框架·2022-08-27 07:22

CS231n-2022 Module1: 神经网络3：Learning之参数更新

目录1.前言2.SGD及各种花式技巧（bellsandwhistles）2.1Vanillaupdate2.2Momentumupdate2.3NesterovMomentum3.Annealingthelearningrate3.1Stepdecay3.2Exponentialdecay3.31

笨牛慢耕·2022-08-27 07:15

非凸函数上，随机梯度下降能否收敛？能，但有条件，且比凸函数收敛更难

那么随机梯度下降能否收敛于非凸函数？针对这一问题，众多网友进行了一番讨论。

PaperWeekly·2022-08-26 07:13

为什么Adam 不是默认的优化算法?

尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。这些方法在训练数据上表现良好，但在测试数据却差很多。

·2022-08-25 11:41

李宏毅机器学习笔记p5-p8：误差和梯度下降

文章目录前言误差Error偏差Bias偏差过大方差Variance方差过大选择平衡偏差和方差的模型N-折交叉验证梯度下降调整学习率1.固定学习率2.自适应学习率——Adagrad随机梯度下降特征缩放梯度下降的理论基础总结前言这篇开始涉及到了我未涉及的领域

鸿鹄一夏·2022-08-25 07:32

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