AdaGrad 第13页

multi-layer perceptron

代码实例：Tensorflow实现多层感知机神经网络解决过拟合：Dropout参数调节：Adagrad,Adam,Adadelta梯度弥散：使用sigmoid在反向传播中会导致梯度值逐渐减小，除输出层之外

Wensxiao·2019-03-25 19:37

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam

香菇不相识·2019-03-13 10:05

一文搞懂深度学习中的梯度下降

主要有以下内容：方向导数和梯度下降梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch梯度下降梯度下降的进化，主要是几种自适应梯度下降算法：AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam

Brook_icv·2019-03-13 10:00

几种优化算法的读书笔记——梯度下降、牛顿法、拟牛顿法、随机梯度下降、AdaGrad、RMSProp、Adam及选择优化算法的建议

文章目录1梯度下降1.1特点1.2思想1.3数学基础1.4具体算法2牛顿法和拟牛顿法2.1特点2.2牛顿法2.2.1数学基础2.2.2思想2.2.3具体算法2.3拟牛顿法2.3.1数学基础2.3.2思想2.3.4具体算法2.4DFP算法2.4.1数学基础&&思想2.4.2具体算法2.5BFGS算法2.5.1特点2.5.2数学基础2.5.3思想2.5.4具体算法2.6Broyden类牛顿法2.6.1

Zjhao666·2019-03-11 18:45

【深度学习】积累与发现

简单说就是如果只考虑当前梯度，那如果梯度在某个方向来回震荡，一会儿正1000，一会儿-1000，那就非常难以拟合下去，动量法就可以保证用的梯度尽量和之前的梯度方向相同Adagrad：计算一个累计项，就是各个梯度方向的平方的和

dominic_z·2019-03-08 22:41

PyTorch优化函数

PyTorch优化器导入文章目录一、导入PyTorch二、定义模型三、导入优化器导入优化器1:梯度下降法SGD导入优化器2:SGD+momentum导入优化器3:Adagrad导入优化器4:RMSprop

mingxiaod·2019-03-08 15:49

【Deep Learning 】深度模型中的优化问题（五）AdaGrad（自适应算法1）

本文是DeepLearning之最优化方法系列文章的AdaGrad方法（自适应算法1）。主要参考DeepLearning一书。以下节选自个人深度学习笔记。内容整合来源于网络与个人理解。

Lindsay.Lu丶·2019-03-07 14:20

深度学习中优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam

转载于：https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80311892这篇文章写的很好，可是转载总是只能转部分不能转载全部且格式有问题，所以这里只贴链接，方便自己以后寻找。个人觉得上文momentum、NesterovMomentum的区别和改进没写的很详细，下面贴一个这方面分析的比较好的链接：http://www.360doc.com/cont

SilenceHell·2019-02-27 10:29

通俗易懂理解（梯度下降）优化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam

引言:在深度学习的任务目标中，通常我们希望我们的学习结果能够在损失函数上得到一个较好的结果，即朝着损失函数最小的方向前进。但是对于大部分深度学习任务而言，其优化的目标通常是一个非凸函数，其优化难度会比较大，所以也就出现了一系列的优化函数。接下来我会用比较通俗易懂的语言来介绍一些比较著名的优化算法回顾：梯度下降法(GD)与随机梯度下降法(SGD)的理解Note：本文的数学符号可能会与相关书籍的所使用

Invokar·2019-02-06 16:13

梯度下降法(GD)与随机梯度下降法(SGD)的理解

接下来我会用比较通俗易懂的语言来介绍GD、SGD下一篇：通俗易懂理解（梯度下降）优化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam梯度下降法(gradientdescent)：1.数学理解首先我们知道梯度方向是函数增长最快的方向

Invokar·2019-02-06 12:20

深度学习中的优化方法-AdaGrad

码字不易，转载请注明出处~tags:optimizer;AdaGrad本文来源于下面博客：https://medium.com/konvergen/an-introduction-to-adagrad-f130ae871827

hanjiangxue_wei·2019-01-31 11:09

深度学习优化方法 - AdaGrad

AdaGrad算法就是将每一个参数的每一次迭代的梯度取平方累加后在开方，用全局

coco_1998_2·2019-01-18 12:28

常用深度学习优化算法简介

其中为衰减因子，继续迭代发现参数更新变为：2.AdaGrad通过前面迭代的历史梯度值动态调整学习率，且优化每个变量都有自己

huang_nansen·2019-01-17 23:15

第三章（1.5）关于tensorflow优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：这里写图片描述详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad

_两只橙_·2019-01-13 15:30

ml p5-p7:learning rate，Adagrad，Stochastic Gradient Descent ，Feature Scaling，游戏模拟

概览p5:learningrate，Adagrad，StochasticGradientDescent，FeatureScalingp6:使用游戏模拟做梯度下降的感觉，局部最低点和全局最低点p7:使用游戏来模拟为什么

叫兽吃橙子·2019-01-13 10:06

优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

文章目录1.SGD2.Momentum3.NesterovMomentum4.Adagrad5.RMSprop6.Adam7.参考资料1.SGDBatchGradientDescent(批量梯度下降)在每一轮的训练过程中

Harrytsz·2019-01-08 23:31

深度学习参数怎么调优，这12个trick告诉你

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。

机器学习算法与Python学习-公众号·2018-11-27 00:00

优化算法中的超参数：学习率

优化中的梯度下降法纯粹的SGDSGD+MomentumAdaGradRMSPropAdam理解：从AdaGrad到RMSProp、Adam，用Momentum的思想一路对这些优化算法的学习率进行变形。

雀跃的硬骨·2018-11-16 13:39

AdaDelta算法

记录一下自己的学习过程~也能让自己的印象更深吧AdaDelta算法主要是为了解决AdaGrad算法中存在的缺陷，下面先介绍一下AdaGrad算法优点和以及存在的问题：AdaGrad的迭代公式如下所示：Δxt

XiangJiaoJun_·2018-11-11 17:37

机器学习与深度学习系列连载：第二部分深度学习（四）深度学习技巧1（Deep learning tips- RMSProp + Momentum=Adam）

深度学习技巧（Deeplearningtips1）深度学习中我们总结出5大技巧：我们先从AdaptiveLearningRate谈起，我GradientDecent中我们已经讨论了：AdaGrad：紧着

人工智能插班生·2018-11-03 07:14

机器学习英语词汇--7

AdaGrad一种复杂的梯度下降算法，重新调节每个参数的梯度，高效地给每个参数一个单独的学习率。

der360_com·2018-10-31 19:01

梯度下降优化方法（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270?utm_source=qq&utm_medium=socialhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442标记成原创是因为加入了很多整理，内容并非原创，写在前面，希望后人不要误解，一切解释归参考博客中的博文所有在文章：LeNet-5研习4(进行C语言实现LeNet的后向传播的解读)我

知识在于分享·2018-10-08 23:04

深度学习里的一些优化算法

1.引言（本文参考AI圣经《深度学习》一书，仅作为学习交流）本文梳理SGD，标准动量SGD，Nesterov动量SGD算法，以及Adagrad,AdaDelta，Adam，RMSProp，Nesterov

城市中迷途小书童·2018-10-04 19:00

tensorflow中实现自动、手动梯度下降：GradientDescent、Momentum、Adagrad

tensorflow中提供了自动训练机制（见nsorflowoptimizerminimize自动训练和var_list训练限制），本文主要展现不同的自动梯度下降并附加手动实现。learningrate、step、计算公式如下：在预测中，x是关于y的变量，但是在train中，w是L的变量，x是不可能变化的。所以，知道为什么weights叫Variable了吧（强行瞎解释一发）下面用tensorfl

秦伟H·2018-09-29 16:26

深度学习之梯度更新的几种算法及其python实现【SGD,Momentum,Nesterov Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam】(无公式)

梯度更新的最终目的是为了“到山最底端”，梯度更新算法优化的目的是“最稳最快的到山最底端”。图1梯度更新模型理解图0.SGDSGD是非常好用，经典的梯度更新算法。算法思路比较简单，直接上代码。defsgd(w,dw,config=None):"""单纯的sgd实现"""ifconfigisNone:config={}config.setdefault('learning_rate',1e-2)w-=

lazerliu·2018-09-20 22:41

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

之前了解或者说是遇见过一些基本的优化方法，如SGD、Adam等，今天读到一个论文说是运用的Adadelta，且其收敛速度更快，于是搜索一通又是一片天地。算法一次次迭代，没有完美主义者，最根本的还是数据本身的场景特点。1、SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientdescent,以及min

Enjoy_endless·2018-09-19 18:53

深度学习基础（三）——优化算法

2.1.1一维梯度下降法2.1.2学习率2.1.3多维度梯度下降2.2随机梯度下降法2.3小批量随机梯度下降法3动量法3.1指数加权平均（EMA）3.2由指数加权移动平均理解动量法3.2Nesterov4Adagrad5RMSprop6Adadelta7Adam8

爱弹ukulele的程序猿·2018-09-13 18:12

【DL-CV】更高级的参数更新/优化（二）

续【DL-CV】更高级的参数更新（一）【DL-CV】正则化，Dropout【DL-CV】浅谈GoogLeNet（咕咕net）Adagrad全名Adaptivegradientalgorithm，翻译过来就是

八九寺真宵·2018-09-13 00:00

几种常见的梯度算法总结

在深度学习项目里常常用到一些梯度学习算法，最常见的我们使用的SGD,Adagrad,Adam,RMSProp和momentum,这里参考网上别人写的教程简要理解一下这些梯度下降算法。

CHNguoshiwushuang·2018-09-07 00:00

PyTorch学习（9）—优化器（optimizer）

可以采用SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam等来加快神经网络的训练过程。

cchangcs·2018-09-06 17:41

机器学习中常见知识点总结

Adam优化器结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。

Yasin_·2018-08-30 20:25

3、【李宏毅机器学习（2017）】Gradient Descent（梯度下降）

目录梯度下降算法介绍自动调整学习速率学习速率对算法的影响Adagrad随机梯度下降FeatureScaling理论部分梯度下降算法的限制梯度下降算法介绍自动调整学习速率学习速率对算法的影响如果学习速率适合

Jimmyzqb·2018-08-28 12:07

各种优化方法总结比较（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）

前言这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。SGDSGD指stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练

Jerry_Jin·2018-08-22 20:00

机器学习各优化算法的简单总结

1梯度下降1.1SGD算法介绍优点缺点1.2Momentum算法介绍优点缺点1.3NestrovMomentum算法介绍优点缺点2自适应方法2.1Adagrad算法介绍优点缺点2.2RMSprop算法介绍优点缺点

AndrewHR·2018-08-18 16:03

深度学习中优化算法小结

首先，我们先回顾一下优化算法的发展历程：SDG→→SGDM→→NAG→→AdaGrad→→RMSProp→→Adam→→Nadam。我们平时Google，百度会有很多关于这些算法的原理，各算

Maples丶丶·2018-08-15 16:40

基于Pytorch实现深度学习优化算法(Adagrad/RmsProp/Momentum/Adam)

以下介绍深度学习的主要几种参数更新的优化方法1.Adagrad通过引入二阶动量vt=∑i=0t(gi2)v_t=\sqrt{\sum\limits_{i=0}^t(g_i^2)}vt=i=0∑t(gi2

Saul Zhang·2018-08-12 12:17

神经网络最优化方法总结比较

参考：深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）学习率方法缺点优点经验手动设置学习率SGD(mini-batchgradientdescent

Muzi_Water·2018-08-06 14:53

深度学习里的一些优化算法

1.引言（本文参考AI圣经《深度学习》一书，仅作为学习交流）本文梳理SGD，标准动量SGD，Nesterov动量SGD算法，以及Adagrad,AdaDelta，Adam，RMSProp，Nesterov

吴金君·2018-07-30 23:25

深度学习TensorFlow优化器的选择

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

junchengberry·2018-07-18 17:13

常用优化算法介绍

我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、Adam等。

磐创 AI·2018-07-10 19:16

TensorFlow入门：优化器的选择

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

M_Z_G_Y·2018-06-28 15:38

深度学习优化方法-AdaGrad

“微信公众号”本文文章同步更新在我的知乎专栏里面：深度学习优化方法-AdaGrad-Microstrong的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/38298197梯度下降算法

Microstrong0305·2018-06-21 10:44

Pytorch 0.3 调参指南&optimizer;learning rate;batch_size;Debug大法&数据集;网络;结构;超参;训练;迷人的坑（持续更新中）

1.调参指南：通常我们需要调整的部分有：优化器optim、学习率、batch_sizes、（1）optimizer：通常我们使用的是：朴素的SGD、Adagrad、Adam，后两者训练速度很快相同学习率下收敛更快

每天都要深度学习·2018-06-01 19:35

深度学习中常见的优化方法（from SGD to AMSGRAD）和正则化技巧

转载自【泡泡机器人原创专栏】https://mp.weixin.qq.com/s/NmSVXezxsQOZzK8pne3pCw一．优化方法这里介绍的优化方法包括:SGD,两种带动量的SGD,AdaGrad

Ivy_daisy·2018-05-30 21:52

「Deep Learning」Note on AMSGrad（比Adam好的优化算法）

后来，提出了一堆变种算法，比如，ADAGRAD，RMSPROP，ADAM，ADADELTA，NADM等。####基于指数滑动平均（exponen

小锋子Shawn·2018-05-18 23:19

深度学习中的优化问题

文章目录一、优化问题简介及挑战1、优化问题简介2、优化问题中的两个挑战(a)、局部最小值(b)、鞍点二、各种参数优化算法1、Mini-batchSGD+LRDecay2、Adagrad3、Adadelta4

man_world·2018-04-28 11:37

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

江户川柯壮·2018-04-24 22:20

4.4 Tensorflow 实现多层感知机—Tensorflow实战

继续抄书......关键词：一层隐含层，dropout，ReLu激活函数，自适应学习速率Adagrad，Sofmax函数附代码：#载入MNIST数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfmnist

Li_haiyu·2018-04-23 16:35

【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有Adadelta，Adagrad，RMSProp等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？

郭耀华·2018-04-10 16:00

「Deep Learning」理解Pytorch中的「torch.optim」

blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/79875283基于pytorch0.2.0_1版本pytorch里面的optim文档optim是优化算法包，包括Adadelta、Adagrad

小锋子Shawn·2018-04-10 04:40

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