随机梯度下降SGD

Resnet论文总结

我们知道，在深层神经网络当中，经常会遇到梯度消失的问题，这可以通过标准初始化和中间层初始化来解决，这使得数十层的网络在通过SGD训练即可达到收敛。在解决了梯度消失问题之后，网络越深，是否性能就越好呢？
北塘羽·2020-07-10 10:18

机器学习：梯度下降法，几种实现策略

文章目录梯度下降法目标函数：软间隔SVM的目标函数第一种：使用误差最大样本做梯度下降第二种：随机选择一个样本做梯度下降第三种：使用全部样本做梯度第四种：min-batch随机梯度下降第五种：选择topK
萤火虫之暮·2020-07-10 09:15

20180604_Day 1作业_118Tracy

每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2SGD/$1USD吧！
Tracy_2017·2020-07-10 07:36

梯度下降与随机梯度下降

梯度下降法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。在梯度下降法中，目标函数其实可以看做是参数的函数，因为给出了样本输入和输出值后，目标函数就只剩下参数部分了，这时可以把参数看做是自变量，则目标函数变成参数的函数了。梯度下降每次都是更新每个参数，且每个参数更新的形式是一样的，即用前一次该参数的值减掉学习率和目标函数对该参数的偏导数（如果只有1个
zbxzc·2020-07-10 05:21

神经网络更新参数的几种方法

梯度下降中，计算完各个参数的导数之后就需要更新参数值了，最常用的更新参数方法就是：【SGD】：x+=-learning_rate*dx但是这种方法收敛速度非常慢，其实除了这个更新参数的方法，还有很多的方法可以进行参数更新
luchi007·2020-07-10 03:54

基于ubuntu对于CIFRA-10进行训练学习

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；(2)iteration：1个iteration等
mdjxy63·2020-07-09 20:18

使用VGGNet、ResNet、Inception和Xception分类图像

该网络使用残差模块来组成更复杂的网络（网络中的网络），使用标准随机梯度下降法训练。与VGG相比，ResNet更深，但是由于使用全局平均池操作而不是全连接密集层，所以模型的尺寸更小。Inception
XerCis·2020-07-09 19:19

深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种算法的效果比较选择哪种算法0.梯度下降法深入理解以下为个人总结，如有错误之处，各位前辈请指出。对于优化算法，优化的目标是网络模型中的参数θ（是一个集合，θ1、θ2、θ3......）目标函数为损失函数L=1/N∑Li（每个样本损失函数的叠加求均值）。这个损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，
何进哥哥·2020-07-09 16:03

Python算法总结（八）逻辑回归（附手写python实现代码）

一、算法类型有监督的分类算法二、算法原理损失函数带L1正则化的损失函数下带L2正则化的损失函数以下对不带正则化的损失函数求解w：批量梯度下降法BGD求解w的公式随机梯度下降法SGD求解w的公式小批量梯度下降法
陈同学2020·2020-07-09 14:16

机器学习笔记（十二）：随机梯度下降

作者|计缘来源|凌云时刻（微信号：linuxpk）随机梯度下降法在实际的运用中，训练数据的量级往
凌云时刻·2020-07-09 13:28

vs2015中以静态库链接ZeroMQ

这两个库的名字目前（20190708）如下：1，libzmq-v140-mt-gd-4_3_2.lib(动态)2，libzmq-v140-mt-sgd-4_3_2.lib
月凉西厢·2020-07-09 12:47

深度学习算法调优trick总结

机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。
lirainbow0·2020-07-09 12:59

简述动量Momentum梯度下降

在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是按照如下公式进行的：W=W-αdWb=b-αdb其中α是学习率，dW、db是costfunction对w和b的偏导数。
加勒比海鲜王·2020-07-09 03:24

node2vec的一些思考

成果node2vec，如上述，利用SGD优化，高效“随机选择邻居”算法，可让node2vec可适应不同的网络方法模型定义可能性，并且给予两个条件，构成要优化的目标函数；条件独立性：节点之间对称性：最后目标函数
上杉绘梨衣-·2020-07-09 00:34

深度学习优化算法解析(Momentum, RMSProp, Adam)

深度学习的优化算法主要有GD，SGD，Momentum，RMSProp和Adam算法吧，还有诸如Adagrad算法，不过大同小异，理解了前面几个，后面的也就引刃而解了。GD算法，SGD算法以及min
__William__·2020-07-09 00:14

1.3 欠/过拟合，局部加权回归(Loess/LWR)及Python实现(基于随机梯度下降）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义一个正态分布，参数分别为均值，方差以及X的行向量defguassianDistribution(mean,var,x):return1/np.sqrt(2*np.pi*var)*np.exp(-(x[1]-mean)**2/(2*var))#定义权值计算函数，带宽参数默认为0.1defweight(xi,x
程序大猩猩·2020-07-08 22:40

牛顿法、梯度下降法、最小二乘法的原理以及利用它们解决实际问题的python编程

梯度下降法原理根据计算梯度时所用数据量不同，可以分为三种基本方法：批量梯度下降法（BatchGradientDescent,BGD）、小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent,MBGD）以及随机梯度下降法
p唯唯唯eng·2020-07-08 21:01

矩阵分解算法的求解 随机梯度下降SGD和交替最小二乘ALS

矩阵分解算法的求解随机梯度下降SGD和最小二乘ALS1优化时为何选择偏导数的负方向？
百载文枢江左·2020-07-08 20:46

随机梯度下降(SGD)与经典的梯度下降法的区别

随机梯度下降(SGD)与经典的梯度下降法的区别经典的优化方法，例如梯度下降法，在每次迭代过程中需要使用所有的训练数据，这就给求解大规模数据优化问题带来挑战。
米兰小子123·2020-07-08 19:17

lecture6-mini批量梯度训练及三个加速的方法

一、mini-批量梯度下降概述这部分将介绍使用随机梯度下降学习来训练NN，着重介绍mini-批量版本，而这个也是现今用的最广泛的关于训练大型NN的方法。
weixin_33730836·2020-07-08 15:51

深度学习最全优化方法总结比较（SGD，SGDM,Adam,Adagrad，Adadelta，Adam）

说到优化算法，入门级必从SGD学起，老
我是女孩·2020-07-08 10:02

深度学习1：神经网络基础&前馈神经网络Feedforward Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

平方损失函数QuadraticLossFunction交叉熵损失函数Cross-EntropyLossFunctionHinge损失函数HingeLossFunction风险最小化准则优化算法梯度下降法提前停止随机梯度下降法
绝对是谨慎提交的昵称·2020-07-08 06:28

深度学习中的batch、epoch、iteration的含义

另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic
kinghua23·2020-07-08 05:54

随机梯度下降算法

BP神经网络是神经网络的基础，其中可用随机梯度下降算法来加快更新权值和偏置，但是随机梯度下降算法总是忘记，下面来好好复习一下：⼈们已经研究出很多梯度下降的变化形式，包括⼀些更接近真实模拟球体物理运动的变化形式
你猜_哈哈·2020-07-08 03:16

随机梯度下降（SGD）分类

文章目录一、数据导入1.数据集2.导入数据集3.测试数据集二、准备测试集三、二元分类器四、性能考核1.使用交叉验证测量精度2.混淆矩阵3.精度和召回率4.ROC曲线五、多类别分类器六、错误分析一、数据导入1.数据集MNIST：是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。这个数据集被广为使用，因此也被称作是机器学习领域的“HelloWorld”。2.
WarrenChou_·2020-07-08 03:38

机器学习之sklearn使用下载MNIST数据集进行分类识别

机器学习之sklearn使用下载MNIST数据集进行分类识别一、MNIST数据集1.MNIST数据集简介2.获取MNIST数据集二、训练一个二分类器1、随机梯度下降（SGD）分类器2、分类器的性能考核1
未见青山老。·2020-07-08 01:31

【概率论面试整理】

转载：https://blog.csdn.net/qian2213762498/article/details/80480888文章目录方差极大似然估计法和机器学习随机梯度下降法概率题[参考1](https
圣托里尼的日落啊~·2020-07-08 00:11

机器学习 深度学习复习要点 面试题（更新中）

梯度下降前向传播和后向传播前向传播反向传播梯度消失和梯度爆炸BatchNormalization随机梯度下降和批量梯度下降用fminunc函数对梯度下降算法进行高级优化除了梯度下降算法以外，还有一些常被用来令代价函数最小的算法
水果先生·2020-07-07 20:02

论文笔记：DnCNNs（Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising）

二、Introduction批量归一化与小批量SGD结合使用，在一批图像进入卷积层时，先计算其均值和方差，再进行归
不疯魔的菜鸡·2020-07-07 18:56

随机梯度下降算法

随机梯度的下降算法：（类似补偿算法）算法实现如下：packagetideimportscala.collection.mutableobjectSGD{valdata=mutable.HashMap[Int,Int]()defgetdata():mutable.HashMap[Int,Int]={//生成数据集，数据集的大小需要调节观察，寻找数据集大小对迭代的影响for(i(12*i))}data
麦才坚·2020-07-07 16:57

动手写一个神经网络代码（附Backpropagation Algorithm代码分解）

类Network有六个成员函数，其中SGD、update_mini_batch、backprop负责计算每echo的残差、W和b偏导数、W和b的更新。
Kevin_1992·2020-07-07 12:59

Tensorflow(3)-image

->官方API场景：对于训练集，采用SGD训练。每一轮迭代前，对这批图像预处理（随机增强），然后洗牌，开始训练。这个操作，图像预处理可以并行的放在cpu上计算，因此对模型不会带来太多的额外开销。
houzhe_adore·2020-07-07 09:00

机器学习算法（回归）总结与深度解析——模型表达、目标函数、求解算法、正则化、Ridge回归、Lasso回归、Logistic回归、Softmax回归、梯度下降算法

（算法）参数θ的解析式的求解过程最小二乘意义下的参数最优解梯度下降算法目标函数的向量表达：一般步骤梯度方向批量梯度下降SGD随机梯度下降小批量梯度下降参数空间的梯度下降路径早期停止注意标准化线性回归的复杂度惩罚因子
GladyoUcaMe·2020-07-07 08:21

VS2013使用boostregex遭遇无法打开libboost_regex-vc120-mt-sgd-1_62.lib的问题

VS2013使用boostregex遭遇无法打开libboost_regex-vc120-mt-sgd-1_62.lib的问题通过Boost库可以在C++项目中使用正则表达式,配置好环境后链接过程出现”
eagyne·2020-07-07 07:31

LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_filesystem-vc141-mt-sgd-x64-1_72.lib”

libboost_filesystem-vc141-mt-gd-x64-1_72.lib”后来还遇到了：LINK:fatalerrorLNK1104:无法打开文件“libboost_filesystem-vc141-mt-sgd-x64
winka9587·2020-07-07 01:45

神经网络与深度学习系列 - 梯度下降与随机梯度下降

神经网络与深度学习系列文章将作为于MichaelMielsen的《NerualNetworksandDeepLearning》一书的学习笔记，记录要点。这本书内容的开展方式非常棒：以原理为导向，通过攻克一个具体的问题“识别手写数字”，深入浅出的介绍神经网络与深度学习的基本理论。通过本书的学习可以在自己脑海中先构建一套完整的神经网络知识“骨架”，之后再通过其他方面学习将“羽翼”填充起来，逐步学习神经
MrSong007·2020-07-06 23:10

梯度下降（Gradient Decent）与随机梯度下降（Stochastic Gradient Decent）

梯度下降（GradientDecent）主要参考资料：台大李宏毅教授的机器学习课程B站视频与之前我有讲过的EM算法类似，梯度下降算法同样是一个优化算法。它所要解决的问题是：求得θ⋆=arg min⁡L(θ)\theta^{\star}=\argminL(\theta)θ⋆=argminL(θ)其中θ\thetaθ是待更新的参数，注意这可以包括多个参数，也就是说θ\thetaθ是一个向量，L(θ)L
Code_Tookie·2020-07-06 21:51

keras的零碎笔记

fromkerasimportbackendasKdefmy_loss(y_true,y_pred):returnK.mean((y_pred-y_true),axis=-1)model.compile(loss=my_loss,optimizer='SGD
熊大状·2020-07-06 18:20

Jupyter notebook学习笔记——线性回归、多项式回归

文章目录一、线性回归1.线性模型2.训练线性回归模型3.标准方程4.标准方程的局限性5.梯度下降算法5.1批量梯度下降5.2随机梯度下降5.3小批量梯度下降二、多项式回归1.多项式回归模型2.训练多项式回归模型
WarrenChou_·2020-07-06 18:43

batch size设置技巧 谈谈batchsize参数

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch
zqx951102·2020-07-06 14:58

keras中文文档笔记11——网络配置

损失函数model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd')可用的目标函数mean_squared_error或msemean_absolute_error
zhzhx0318·2020-07-06 13:41

keras XOR 实现

,mergefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layers.coreimportFlatten,Dense,Dropoutdefget_top_model():sgd
zhongkeli·2020-07-06 12:25

DQN(Deep Q Network)论文笔记

使用随机梯度下降方法。从深度学习视角考虑，强化学习面临三方面的挑战，一是需要大量的人工标识训练数据；二是大部分深度学习假定数据采样是独立性的，而强化学习却是面
zephyr_wang·2020-07-06 12:53

机器学习(8): 逻辑回归算法 小结及实验

(costfunction)2.4梯度下降法(1)直观理解(2)梯度下降法——代数法(3)梯度下降的种类2.5线性回归与逻辑回归的区别3实验3.1逻辑回归——批量梯度下降法(BGD)3.2逻辑回归——随机梯度下降法
TechArtisan6·2020-07-06 11:34

Global Sparse Momentum SGD for Pruning Very Deep Neural Networks 论文阅读笔记

GlobalSparseMomentumSGDforPruningVeryDeepNeuralNetworksIntroduction这篇论文来自NIPS19，虽然做的是非结构化的剪枝，但是可以直接迁移到结构化剪枝上去做。这篇paper的方法我觉得是非常简单奏效的，作者提出了将网络中的权重动态地进行分类，在一个batch的训练中，用一阶泰勒展开来判断对一个权重进行剪枝会对最终的输出造成多少影响，对
CrayonShinXmu·2020-07-06 03:47

神经进化：一种不一样的深度学习

神经进化作为人工智能的一个研究领域，试图通过进化算法而非随机梯度下降来设计和构建神经网络。
喜欢打酱油的老鸟·2020-07-06 03:38

最优化算法总结

容易陷入鞍点不适用于高维数据拟牛顿法收敛速度快，不用计算二阶导数，低运算复杂度存储正定矩阵，内存消耗大不适用于高维数据批量梯度下降目标函数为凸函数时，可以找到全局最优值收敛速度慢，需要用到全部数据，内存消耗大不适用于大数据集，不能在线更新模型随机梯度下降避免冗余数据的干扰
NO_OcaNE·2020-07-06 03:29

Keras 损失函数作用及公式

、优化评分函数）是编译模型时所需的两个参数之一fromkerasimportlossesmodel.compile(loss=losses.mean_squared_error,optimizer='sgd
NoOne-csdn·2020-07-06 02:25

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解

/www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html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
Devil_65e5·2020-07-06 02:04

keras中的目标函数和优化函数MSE

(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd
wanghua609·2020-07-06 02:05
上一页 43 44 45 46 47 48 49 50 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他