AdaGrad

梯度优化 SGD， BGD，MBD，Adagrad，Adadelta，Momentum，NAG，牛顿法

在腾讯的笔试题中，作者遇到了这样一道题：下面哪种方法对超参数不敏感：1、SGD2、BGD3、Adadelta4、Momentum神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer|Normalization)显然在这里超参数指的是事先指定的lear
碧影江白·2018-04-09 21:49

深度学习---深度学习笔记(七)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:37

深度学习---深度学习笔记(六)：LSTM

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:56

深度学习---深度学习笔记(五)：循环神经网络的概念，结构和代码注释

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:31

深度学习---深度学习笔记(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:49

深度学习---深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:44

深度学习---深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 23:20

深度学习---深度学习笔记(一)：logistic分类

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记(四)：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Dean0Winchester·2018-04-06 22:05

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

作者：ycszen转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270前言（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradientde
JeremyCzh·2018-04-03 11:43

卷积神经网络（五）：SGD、adagrad与RMSprop，梯度下降法总结

SGDSGD即随机梯度下降法，在每次更新中，计算一个Minibatch的数据，然后以Minibatch中数据的总损失对神经网络各权值求梯度来进行权值更新，作为训练中的一个step。更新方程为：Wt+1,i=Wt,i−ηgt,iWt+1,i=Wt,i−ηgt,i其中Wt,iWt,i表示第t个step,第i个权值更新前的值，gt,igt,i表示其在第t个step的更新梯度，η表示学习率adagradA
Fire_Light_·2018-03-14 16:08

Adam

Adam方法同样融合了AdaGrad和RMSProp，更新公式如下：wt=wt−1−α∗mt^vt^−−√+ϵ其中t表示次数，mt^为mt的纠正，vt^为vt的纠正mt^=mt1−βt1vt^=vt1−
水言车·2018-02-09 19:56

ADADELTA

1.ADAGRADADADELTA是ADAGRAD的变体，所以首先介绍ADADELTA。ADADE
水言车·2018-02-04 19:34

Caffe学习笔记2——超参数solver文件

StochasticGradientDescent(type:“SGD”),AdaDelta(type:“AdaDelta”),AdaptiveGradient(type:“AdaGrad”),Adam
等一杯咖啡·2018-01-31 23:12

机器学习之优化算法学习总结

优化算法演化历程机器学习和深度学习中使用到的优化算法的演化历程如下：SGD–>Momentum–>Nesterov–>Adagrad–>Adadelta–>Adam–>Nadam表1优化算法演化过程及其原因表
仰望星空的小狗·2018-01-29 20:14

斯坦福cs231n学习笔记（11）------神经网络训练细节（梯度下降算法大总结/SGD/Momentum/AdaGrad/RMSProp/Adam/牛顿法）

神经网络训练细节系列笔记：神经网络训练细节（激活函数）神经网络训练细节（数据预处理、权重初始化）神经网络训练细节（BatchNormalization）神经网络训练细节（训练过程，超参数优化）通过学习，我们知道，因为训练神经网络有个过程:Sample获得一批数据；Forward通过计算图前向传播，获得loss；Backprop反向传播计算梯度，这个梯度能告诉我们如何去调整权重，最终能够更好的分类图
胡大炮的妖孽人生·2018-01-28 00:51

【TensorFlow】优化方法optimizer总结（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）解析（十三）

本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum,NesterovMomentum,AdaGrad,RMSProp,Adam。
brucewong0516·2017-12-19 01:51

TensorFlow学习－－多层感知机

多层感知机在神经网络上加上隐含层并使用Dropout减轻过拟合，使用Adagrad自适应学习速率，使用ReLU解决梯度消失/弥散问题．ReLU对比Sigmoid的主要变化点：单侧抑制相对宽阔的兴奋边界稀疏激活性采用
阿卡蒂奥·2017-11-08 19:07

第三章（1.5）关于tensorflow优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad
两只橙·2017-10-26 16:01

开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

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。
小小孩儿的碎碎念·2017-10-24 16:30

开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

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。
Lunaqi·2017-10-24 09:37

神经网络梯度下降优化算法及初始化方法小结

然而知道这些并没有什么用，平时多实验才是王道网络优化方法1SGD2Momentum3Nesterov4Adagrad5Adadelta6RMSprop7Adam8Ada
bea_tree·2017-10-09 18:53

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。
anshiquanshu·2017-09-04 20:44

Tensorflow 实现多层感知机

在普通神经网络的基础上，加入隐藏层，减轻过拟合的Dropout，自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度你三的激活函数Relu.首先是载入Tensorflow并加载MNIST数据集，创建一个Tensorflow
河南骏·2017-08-24 11:03

十一、改变神经网络的学习方法（5）：随机梯度下降的变化形式(Adagrad、RMSProp、Adadelta、Momentum、NAG)

本篇博客主要内容参考图书《神经网络与深度学习》，李航博士的《统计学习方法》NationalTaiwanUniversity(NTU)李宏毅老师的《MachineLearning》的课程，在下文中如果不正确的地方请积极指出。如果喜欢请点赞，欢迎评论留言！o(￣▽￣)ブ  在本小节主要对训练神经网络代价函数的梯度下降算法及其变形进行讲解。因为随机梯度只是将用整体数据改变为采用部分数据训练，其主体仍是梯
独孤呆博·2017-08-19 15:14

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

1.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)\Theta=\Theta-\alpha\cdot\triangledown_\ThetaJ(\Theta)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保
Joe-Han·2017-08-06 10:40

关于深度学习优化器 optimizer 的选择，你需要了解这些

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
sooner高·2017-08-03 18:22

如何选择优化器 optimizer

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
aliceyangxi1987·2017-06-14 12:00

神经网络优化算法综述

gradientchecksanitycheckothercheck一阶算法Adagradmomentumnagrmsprop总结二阶算法牛顿法拟牛顿法参考神经网络的训练有不同算法，本文将简要介绍常见的训练算法：adagrad
Young_Gy·2017-05-23 00:10

Deep Learning 最优化方法之AdaGrad

本文是DeepLearning之最优化方法系列文章的AdaGrad方法。主要参考DeepLearning一书。
BVL10101111·2017-05-21 22:22

Deep Learning 最优化方法之AdaGrad

本文是DeepLearning之最优化方法系列文章的AdaGrad方法。主要参考DeepLearning一书。
BVL10101111·2017-05-21 22:22

优化方法的总结

一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum,NesterovMomentum,AdaGrad
qq_34420188·2017-05-03 11:37

几个优化方法

常见的几类优化算法有：梯度下降法(GD)、批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、Adadelta
BojackHorseman·2017-04-01 11:55

深度学习优化算法记录

Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithmshttp://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/2.各种优化方法总结比较（sgd/momentum/Nesterov/adagrad
upDiff·2017-03-27 15:38

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

深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）ycszen7个月前前言（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较
c2a2o2·2017-03-24 17:56

LSTM的Encoder-Decoder模式

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Modozil·2017-03-01 15:55

SGD，Adagrad，Adadelta，Adam等优化方法总结和比较

翻译总结：http://ycszen.github.io/2016/08/24/SGD%EF%BC%8CAdagrad%EF%BC%8CAdadelta%EF%BC%8CAdam%E7%AD%89%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95%E6%80%BB%E7%BB%93%E5%92%8C%E6%AF%94%E8%BE%83/#comments原文：http://s
huxcai·2017-02-09 09:00

深度学习中优化方法总结

一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum,NesterovMomentum,AdaGrad
Donny-You·2017-01-03 12:43

Python神经网络

Keras中文文档OptimizersOptimizers包含了一些优化的方法，比如最基本的随机梯度下降SGD,另外还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、AdamObjectives这是目标函数模块
谁用了尧哥这个昵称·2016-12-04 13:07

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
multiangle·2016-10-15 23:25

深度学习笔记(五)：LSTM

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
multiangle·2016-09-21 11:46

深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
multiangle·2016-09-18 10:28

深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
multiangle·2016-09-17 16:07

Caffe入门（6）——Solver求解器

CaffeSolver有以下几种：随机梯度下降法（StochasticGradientDescent,SGD）AdaDelta自适应梯度法（AdaptiveGradient,AdaGrad）AdamNes
WayBling·2016-09-14 19:53

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

前言（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。SGD此处的SGD指小批量梯度下降，关于批量梯度下降，随机梯度下降，以及小批量梯度下降的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指小批量梯度下降。SGD就是每一次迭代计算小批量的梯度，然后对参数进行更新，是最常见的优化方法了即：其中，是学习率，是梯度SGD完全
麦晓宇·2016-09-12 09:13

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

转载自：优化方法比较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
Yingying_code·2016-09-06 15:25

梯度下降算法中的Adagrad和Adadelta

梯度下降算法目录目录AdagradAdadeltaAdagrad与梯度下降不同的是，更新规则中，对于学习率不在设置固定的值，每次迭代过程中，每个参数优化时使用不同的学习率。假设某次迭代时刻t，gt,i=∇θJ(θi)是目标函数对参数的梯度，普通的随机梯度下降算法，对于所有的θi都使用相同的学习率，因此迭代到第t次时，某一个参数向量θi的变化过程如下：θt+1,i=θt,i−η⋅gt,i而在Adag
joshuaxx316·2016-07-29 15:07

机器学习算法——梯度下降法

梯度下降法随机梯度下降mini-batch梯度下降梯度下降法随机梯度下降AdaGrad(Duchietal.,2011)mini-batch梯度下降
Vic时代·2016-06-26 23:13

Deep Learning（深度学习）之（十）神经网络在机器学习分类任务中的应用

关键词：神经网络，正向计算，反向传播，神经元，最大化间隔损失，梯度检验，参数的哈维初始化，学习速率，ADAGRAD（自适应梯度法）这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课，这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用
等待破茧·2016-06-21 10:20

神经网络机器翻译Neural Machine Translation(5): Gradient-based Optimization Algorithms

blog.csdn.net/u011414416/article/details/51567362本文将介绍近两年应用到端到端的神经网络模型中的一些参数优化方法，包括SGD、Momentum、NAG、Adagrad
clear-·2016-06-02 15:08

梳理caffe代码adadelta、adagrad、adam、nesterov、rmsprop_solver（十六）

这节是新版caffesolver的5个求解方法：adagrad_solver.cpp：#include #include"caffe/sgd_solvers.hpp" namespacecaffe{
langb2014·2016-05-30 10:00
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