AdaGrad

Pytorch节省显存、加速训练的小技巧

使用4层编码，4层解码，8头注意力的transformer，优化器使用Adagrad
ramon.zhan·2023-02-02 07:43

优化算法详解

分类2.2通用的优化框架3公式解3.1费马定理3.2拉格朗日乘数法3.3KKT条件4数值优化算法4.1梯度下降法4.1.1SGD、BGD、MBGD随机梯度下降法4.1.2动量项Momentum4.1.3AdaGrad
望百川归海·2023-02-01 19:30

【6-循环神经网络】北京大学TensorFlow2.0

TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad
如何原谅奋力过但无声·2023-01-31 07:06

＜＜Python深度学习＞＞二分类问题之多个深度学习网络优劣

文章目录一.书中默认网络模型-更换Optimizer后效果有改善1.网络模型2.Compile模型2.1RMSprop2.2SGD2.3Adagrad2.4Adam二.另外一个模型1.网络模型2.Compile
HHVic·2023-01-30 17:07

深度学习中的各种优化算法

深度学习中的各种优化算法梯度下降算法：Momentum动量法、AdaGrad算法、RMSProp算法和Adam算法
雍容雅郑·2023-01-30 02:17

李宏毅ML03—Gradient Descent

LearningRate的选择一开始可以选大一点，等到后来接近最小值点了，可以选小一点，但这个是比较模糊的说法比如但是没有一种算法是万金油，所以要根据不同的情况选择不同的算法AdaGrad算法又化简得Tip2
I__Am_Legend__·2023-01-29 14:16

PyTorch深度学习笔记

函数)反向传播是指,你的w1,w2和b是随机生成的,需要对它进行调整,使用某些统计学公式计算预测值和实际值的差Loss后,对w1,w2,b进行调整,这就是反向传播,调节大小例如是α*梯度下降函数,例如Adagrad
Galaxy_5688·2023-01-29 11:01

【5-卷积神经网络】北京大学TensorFlow2.0

TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad
如何原谅奋力过但无声·2023-01-28 13:43

PyTorch 笔记（18）— torch.optim 优化器的使用

在PyTorch的torch.optim包中提供了非常多的可实现参数自动优化的类，比如SGD、AdaGrad、RMSProp、Adam等，这些类都可以被直接调用，使用起来也非常方便。我们使用自动
wohu1104·2023-01-28 09:18

【4-网络八股扩展】北京大学TensorFlow2.0

TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:21

【3-神经网络八股】北京大学TensorFlow2.0

TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad
如何原谅奋力过但无声·2023-01-24 11:43

深度学习之——损失函数（loss)

比如：求解一个函数最小点最常用的方法是梯度下降法：梯度下降详解（比如：全批量梯度下降BatchGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降mini-batchGD、Adagrad法，Adadelta法、Adam
小羊头发长长长·2023-01-23 08:40

#深度解析# 深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta，RMSprop、Adam优化器

关于SSE、MSE、RMSE、R-Squared等误差公式的深度解析请参考我的这篇博文->#深度解析#SSR，MSE，RMSE，MAE、SSR、SST、R-squared、AdjustedR-squared误差的区别文章目录概述1.SGD（StochasticGradientDescent随机梯度下降）2.BGD（BatchGradientDescent批量梯度下降）3.MBGD（Mini-Bat
energy_百分百·2023-01-21 19:04

通俗理解 Adam 优化器

Adam吸收了Adagrad（自适应学习率的梯度下降算法）和动量梯度下降算法的优点，既能适应稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题），又能缓解梯度震荡的问题常见优化器的详细解析请参考此文章->#深度解析#
energy_百分百·2023-01-21 19:04

机器学习11种优化器推导过程详解(SGD,BGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Nadma,Adamx)

前言在网上看了很多关于优化函数的讲解，基本都是从两本书完全照抄搬运到知乎和CSDN等各大技术论坛，而且搬运的过程中错误很多：一本是李沐的《动手学深度学习》，另一本是邱锡鹏的《神经网络与深度学习》，这里从新总结和修正一下。在神经网络的训练中，有两个重要的概念，一个是损失函数，一个是优化函数，简单来说损失函数是评价指标，优化函数是网络的优化策略，常用的优化函数有SGD、BGD、MBGD、Momentu
量化交易领域专家：杨宗宪·2023-01-21 19:33

【2-神经网络优化】北京大学TensorFlow2.0

TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad
如何原谅奋力过但无声·2023-01-20 16:07

2022秋招算法岗面经题：训练模型时loss除以10和学习率除以10真的等价吗（SGD等价，Adam不等价）

先说结论这个问题的答案与优化器有关使用Adam、Adagrad、RMSprop等带有二阶动量vtv_tvt的优化器训练时，当我们将loss除以10，对训练几乎没有影响。
白马金羁侠少年·2023-01-19 12:11

Pytorch优化器全总结（四）常用优化器性能对比 含代码

目录写在前面一、优化器介绍1.SGD+Momentum2.Adagrad3.Adadelta4.RMSprop5.Adam6.Adamax7.AdaW8.L-BFGS二、优化器对比优化器系列文章列表Pytorch
小殊小殊·2023-01-17 11:56

收藏 | 机器学习最全知识点汇总（万字长文）

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等
小白学视觉·2023-01-16 15:17

【收藏】机器学习与深度学习核心知识点总结

阅读大概需要33分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来源|SIGAI数学1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。
zenRRan·2023-01-16 15:17

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(九)

第6章与学习相关的技巧6.1学习过程中参数更新最优化方法6.1.2SGD1.SGD的实现2.SGD的缺点6.1.4Momentum1.Momentum公式2.Momentum的实现6.1.5AdaGrad1
weixin_43114885·2023-01-16 08:50

机器学习常见术语汇总

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。
youzhouliu·2023-01-16 06:43

【1-神经网络计算】北京大学TensorFlow2.0

TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad
如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:32

深度学习系统框架基础--python+CNN

***参数归类****激活函数****正规化****预处理****批处理****损失函数****随机梯度下降法（SGD）****数值微分****误差反向传播法****Momentum（动量）法****AdaGrad
wnaka·2023-01-14 20:14

算法优化之AdaGrad算法介绍及其Pytorch实现

之前介绍的梯度下降算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。例如，假设目标函数为fff，自变量为一个二维向量[x1,x2]⊤[x_1,x_2]^\top[x1,x2]⊤，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。例如，在学习率为η\etaη的梯度下降中，元素x1x_1x1和x2x_2x2都使用相同的学习率η\etaη来自我迭代：x1←x1−η∂f∂x1,x2←
阿_旭·2023-01-10 20:29

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章（含全连接方法实现手写数字识别）（详解）

sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU函数（4）SoftMax函数（5）Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法（1）torch.optim.SGD（2）torch.optim.Adagrad
ZDA2022·2023-01-07 09:35

激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU激活函数、Leaky ReLU激活函数、Parametric ReLU激活函数详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解激活函数、Sigmoid激活函数
IronmanJay·2023-01-06 20:19

机器学习实验一（李宏毅-预测PM2.5）

/lunan0320.github.io/文章目录一、实验目的二、实验要求及环境2.1实验要求2.2实验环境三、设计思想3.1实验思想3.1参数更新3.2偏微分计算3.3Lossfunction3.4Adagrad
lunan0320·2023-01-05 11:16

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

文章目录前言一、7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop
别被打脸·2023-01-03 12:16

7.7_adadelta

7.7AdaDelta算法除了RMSProp算法以外，另一个常用优化算法AdaDelta算法也针对AdaGrad算法在迭代后期可能较难找到有用解的问题做了改进[1]。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:16

7.5_adagrad

7.5AdaGrad算法在之前介绍过的优化算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:16

7.6_rmsprop

7.6RMSProp算法我们在7.5节（AdaGrad算法）中提到，因为调整学习率时分母上的变量st\boldsymbol{s}_tst一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:16

【Keras】各个优化器的介绍与使用（动量优化，Nesterov， AdaGrad，RMSProp，Adam和Nadam优化）

更快的优化器动量优化梯度下降通过直接减去权重的成本函数J(θ)J(\theta)J(θ)的梯度乘以学习率（ΔθJ(θ)\Delta_{\theta}J(\theta)ΔθJ(θ)）来更新权重θ\thetaθ。它不关系较早的梯度是什么。动量优化：在每次迭代时，它都会从动量向量mmm中减去局部梯度（乘以学习率η\etaη），并通过添加该动量来更新权重。1.m←βm−ηΔθJ(θ)2.θ←θ+m\beg
沐兮Krystal·2022-12-31 15:00

梯度下降算法_深度学习——梯度下降可视化(Adam，AdaGrad，Momentum，RMSProp)

AVisualExplanationofGradientDescentMethods(Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)byLiliJianghttps://towardsdatascience.com
weixin_39895283·2022-12-30 19:58

梯度下降算法_Adam-一种随机优化算法

该算法是在梯度下降算法(SGD)的理念上，结合Adagrad和RMSProp算法提出的，计算时
weixin_40003512·2022-12-30 19:58

【深度学习知识】常见的梯度下降算法原理

1.1Batchgradientdescent1.2SGD1.3Mini-batchGD1.4小结2.带冲量的梯度下降2.1Momentumoptimization2.2NesterovAcceleratedGradient(NAG)3.学习率自适应的梯度下降3.1AdaGrad3.2RMSprop3.3Adaptivemomentestimation
weiquan fan·2022-12-30 19:28

从梯度下降到 Adam——一文看懂各种神经网络优化算法

二.详解各种神经网络优化算法梯度下降梯度下降的变体1.随机梯度下降(SDG)2.小批量梯度下降进一步优化梯度下降1.动量2.Nesterov梯度加速法3.Adagrad方法4.AdaDelta方法Adam
云深处见晓·2022-12-30 19:26

梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解文章目录相关文章前言一、回归拟合问题二
IronmanJay·2022-12-30 19:25

Adam的优化能力那么强，为什么还对SGD念念不忘

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语说到优化算法，入门必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDelta，或者直接无脑用Adam。
小白学视觉·2022-12-30 17:41

反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解文章目录相关文章前言一、反向传播算法
IronmanJay·2022-12-30 17:04

深度学习笔记（李宏毅）DataWhale八月组队

文章目录机器学习介绍回归模型步骤模型假设-线性模型模型评估-损失函数最佳模型-梯度下降验证模型好坏ERRORbias大，欠拟合var大，过拟合K-fold交叉验证梯度下降法（GD）调整学习率自适应学习率Adagrad
zhaoliguaner·2022-12-30 11:22

【神经网络中：常见的几种参数更新方法(SGD、Momentum、AdaGrad、Adam、RMSProp、Adadelta）权值初始值、Batch Norm、过拟合、抑制过拟合】

1训练数据（training_data)、验证数据(validation_data)、测试数据(testing_data)的区分：训练数据：模型参数（权重和偏置）的学习，建立模型验证数据：模型超参数性能的评估（超参数：模型算法本身设置的参数如学习率、epoch、batch_size、初始权值、卷积核个数和大小等等）测试数据：评估模型的泛化性能2常见的几种参数更新方法：SGD（随机梯度下降法）、Mo
菜鸟爱学习@chong·2022-12-27 21:22

DIDL笔记（pytorch版）（十一）

文章目录前言AdaGrad算法代码RMSProp算法代码AdaDelta算法Adam算法补充前言已知梯度下降会因为不同维度收敛速度不同导致震荡幅度加大的问题，动量法提出当前梯度方向应充分考虑之前的梯度方向缓解了梯度震荡幅度大的问题
Alter__·2022-12-25 19:44

keras：model.compile优化器

优化器optimizer：该参数可指定为已预定义的优化器名，如rmsprop、adagrad，或一个Optimizer类的对象，详情见optimizers。
有石为玉·2022-12-25 08:52

Keras 深度学习框架的优化器（optimizers）

比如最常用的随机梯度下降法(SGD)，还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等。下面通过具体的代码介绍一下优化器的使用方法。最重要的就是
weixin_33688840·2022-12-25 08:22

[Datawhale组队学习|李宏毅机器学习]学习笔记03

本篇笔记包含学习章节：P5误差从哪来P6梯度下降P7梯度下降（用AOE演示）P8梯度下降（用Minecraft演示）目录一、误差的来源二、梯度下降（一）学习率的选择（1）手动调整（2)自适应学习率（3）Adagrad
喜欢皂粉·2022-12-24 14:16

【2021.07】datawhale组队学习李宏毅task03

Adagrad举例多参数下结论不一定成立进一步的解释随机
Mounvo·2022-12-24 14:10

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 2：神经网络优化

函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数4.softmax与交叉熵结合2.5缓解过拟合正则化2.6优化器1.SGD2.SGDM3.Adagrad4
By4te·2022-12-23 18:41

卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）

卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）一、更新方向1、随机梯度下降SGD2、动量法3、Nesterovacceleratedgradient法（NAG法）二、更新学习率1、Adagrad
燃烧吧哥们·2022-12-22 09:41

Tensorflow实现多层感知机及常见问题

现在我们尝试加入隐含层，并使用减轻过拟合的Dropout、自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度弥散的激活函数ReLU。来看看他们的加入对识别准确率的影响。开干。
进步一丢点everyday·2022-12-21 19:29
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