Adagrad

【手写数字识别】之优化算法

当学习率最优时，模型的有效容量最大学习率越小，损失函数变化速度越慢，学习率越大，会导致参数在最优解附近震荡，损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad
m0_60093126·2023-08-28 10:59

Wide&Deep中为什么带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化器，AdaGrad作为deep部分的优化器

为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法？
taoqick·2023-08-27 11:38

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法 总览

Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh，ReLU，PReLU，ELU，GeLUBGD，SGD，momentum，NAG，AdaGrad
noobiee·2023-08-26 11:41

【详解】神经网络梯度更新方法

目录神经网络参数更新方法1、SGD2、MBGD3、Momentumupdate4、NestrevoMomentumupdate5、Adagrad6、AdaDelta7、RMSprop8、Adam神经网络参数更新方法
LeeZhao@·2023-08-24 06:35

深度学习基本理论下篇：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核）、深度学习面试

18、请说明Momentum、AdaGrad、Adam梯度下降法的特点Momentum、AdaGrad、Adam是针对SGD梯度下降算法的缺点的改进算法。
会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:44

深度学习中的优化器原理(SGD,SGD+Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam)

SGD梯度下降记住这里是减去，因为梯度的方向指出了函数再给定上升最快的方向，或者说指引函数值增大的方向，所以我们需要沿着梯度的反方向走，才能尽快达到极小值（使其损失函数最小）。SGD+Momentum加上动量是为了解决在一个方向时，以梯度进行累加以更快的方法达到极值点；而在左右震荡区间内，却一正一负进行抵消，不会出现大幅震荡的情况。需要注意的时：累加的是梯度，震荡的方向的梯度互相抵消，梯度小的方向
xiaoni61·2023-08-20 17:01

感知机模型(Perceptron)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

走近感知机-感知机与童话2.重要概念3.感知机模型的数学形式4.构建感知机的损失函数5.如何取得损失函数最小值-随机梯度下降法6.感知机模型对偶形式Python复现，使用了随机梯度下降法，梯度下降法，adagrad
舟晓南·2023-08-18 07:56

Adam等机器学习深度学习主流优化算法简析

深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程，目前Adam应该是最常用的优化算法。为什么需要优化算法？
caizd2009·2023-08-15 11:40

深度学习中的优化算法

梯度下降2.1一维梯度下降2.1.1学习率2.2多元梯度下降2.3自适应方法2.3.1牛顿法2.3.2其他自适应方法三、随机梯度下降3.1随机梯度更新3.2动态学习率四、小批量随机梯度下降五、动量法六、AdaGrad
穆_清·2023-08-09 09:24

机器学习（15）——优化算法

文章目录前言1梯度下降算法1.1BGD1.2SGD1.3MBGD2基于动量的优化算法2.1基于动量的SGD2.2基于NAG的SGD3自适应优化算法3.1AdaGrad3.2RMSProp3.3Adam4
八岁爱玩耍·2023-08-08 18:41

5/1-3 BP神经网络的改进及MATLAB实现（下）

5/1-3BP神经网络的改进及MATLAB实现（下）文章目录5/1-3BP神经网络的改进及MATLAB实现（下）1.自适应梯度下降法（Adagrad）2.动量法（momentum）1.自适应梯度下降法（
机器学习成长之路·2023-08-04 10:48

DL优化器精简总结 | SGD, Momentum, AdaGrad, Rmsprop, Adam, AdamW

当然并不是纯为了面试，只不过说你如果是搞DL的连优化器都说不清楚，那真的有点丢人～文章目录0、先验知识1、SGD2、Momentum2、AdaGrad3、RMSprop4、Adam5、AdamW这里有动画大家可以直观感受下各优化器带来的快感
#苦行僧·2023-07-31 18:49

2019-03-17神经网络——optimizer

其他AdaGrad，RMSprop，AdaDel
hhhhlyy·2023-07-28 12:49

【深度学习中常见的优化器总结】SGD+Adagrad+RMSprop+Adam优化算法总结及代码实现

momentum3）NAG(Nesterovacceleratedgradient)4）权重衰减项（weight_decay）5）总结1.2、Pytorch实现：torch.optim.SGD1.3、示例二、Adagrad
masterleoo·2023-07-28 08:57

深度学习常用优化器总结，具详细（SGD,Momentum,AdaGrad,Rmsprop,Adam,Adamw）

学习需要，总结一些常用优化器。目录前言SGD：随机梯度下降BGD：批量梯度下降MBGD：小批量梯度下降MomentumAdaGradRMSpropAdam:AdaptiveMomentEstimationAdamW参考文章前言优化器的本质是使用不同的策略进行参数更新。常用的方法就是梯度下降，那梯度下降是指在给定待优化的模型参数θ∈Rd\theta\inR^dθ∈Rd，和目标函数J(θ)J(\the
Hilbob·2023-07-25 17:13

自适应学习速率优化方法AdaGrad和RMSProp

AdaptiveGradient(AdaGrad)在此之前的方法，所有的参数的学习率相同，但Adagrad使学习率适应不同的梯度：梯度越大越陡峭学习率越小希望步子迈小一点(不希望越过最低点所以步子要小一点
机器不会学习·2023-07-21 07:37

常见的优化算法

batchgradientdensentBGD)2.随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)3.小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescentMBGD)4.动量法5.AdaGrad6
WakingStone·2023-07-14 06:06

【深度学习】5-1 与学习相关的技巧 - 参数的更新（Momentum，AdaGrad, Adam ）

神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化。但是神经网络的最优化问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解。而且，在深度神经网络中，参数的数量非常庞大，导致最优化问题更加复杂。SGD在前面，为了找到最优参数，我们将参数的梯度(导数)作为了线索，使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数
loyd3·2023-06-20 20:35

【机器学习】名词整理

梯度下降法1.7优化器1.8kernel/内核1.9filter/滤波器1.10padding/填充二、激活函数2.1Softmax函数2.2Relu函数三、优化器/优化算法3.1SGD/随机梯度下降3.2Adagrad3.4RM
半斤烧白_liquor·2023-06-14 02:14

深度学习神经网络优化器总结

3.批量梯度下降法（BatchGradientDescent）4.动量法（Momentum）5.Nesterov加速梯度法（NesterovAcceleratedGradient）6.自适应梯度算法（Adagrad
灼清回梦·2023-06-13 11:54

Adadelta

与其他自适应学习率算法（例如Adam和Adagrad）相比，ADADELTA在训练深度神经网络时通常表现更好。
LeoATLiang·2023-06-11 21:20

深度学习(神经网络)

感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率---AdaGrad
Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

Tensorflow 中优化器optimizer参数 adam认识

一、先理解优点Adam优化器2014年12月，Kingma和LeiBa两位学者提出了Adam优化器，结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。
后知前觉·2023-06-08 23:19

《李宏毅·机器学习》读书笔记（三）Gradient Descent 知识点补充2

通过批量梯度下降Adagrad算法实现的讲解，再对比过渡到随机梯度下降。最后介绍特征缩放的方式使得梯度下降算法更快地收敛。
Spareribs·2023-06-08 02:47

CBOW模型的学习、Trainer类的实现

初始化：类的初始化程序接收神经网络（模型）和优化器(SGD、Momentum、AdaGrad、Adam)学习：调用fit()方法开始学习。
算法技术博客·2023-04-19 18:01

神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现

神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现一、SGD二、Momentum-动量三、AdaGrad四、Adam一、SGD右边的值更新左边的值，每次更新朝着梯度方向前进一小步
算法技术博客·2023-04-19 18:58

深度学习基础知识点归纳总结

1.最小化代价函数优化方法：BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法；2.前馈神经网络的隐藏单元不一定在所有的输入点上可微；3.CNN最大池化能产生一定程度的平移不变性
小锋学长·2023-04-17 12:47

【机器学习】P17 梯度下降 与 梯度下降优化算法（BGD 等 与 Adam Optimizer、AdaGrad、RMSProp）

梯度下降与梯度下降算法梯度下降梯度下降算法基础优化算法批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD小批量梯度下降MBGD动量梯度下降MGD基础优化算法上的改进和优化的算法自适应梯度算法Adagrad均方根传播算法
脚踏实地的大梦想家·2023-04-16 22:21

神经网络优化中的学习率调整（下）

目录一、AdaGrad算法二、RMSprop算法三、AdaDelta算法四、学习率调整方法总结在上一遍文章中详细介绍了学习率衰减、学习率预热、周期性学习率调整几种方法，本文将主要介绍一些自适应调整学习率的方法
云隐雾匿·2023-04-14 08:50

【机器学习】优化器之Adam

上一个章节说了SGD和动量版本的SGD，这个优化算法目前也是比较常用的一个优化算法，但是它还是存在一些问题的，因此后面又出了几个不同的算法，比如AdaGrad、RMSProp、Adam等算法。
BlackMan_阿伟·2023-04-09 04:40

小白学Pytorch系列--Torch.optim API Algorithms(2)

Adagrad实现Adagrad算法。Adam实现Adam算法。AdamW实现AdamW算法。SparseAdam实现了适用于稀疏张量的懒惰版Adam算法。
发呆的比目鱼·2023-04-09 02:50

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——优化算法

动量优化，Nesterov加速梯度，AdaGrad，RMSProp以及Adam和Na
苏小菁在编程·2023-04-09 00:22

机器学习理论杂记

机器学习理论杂记序号名称1常用的Optimizer：SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam2BoundingBoxRegression3最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP
椰子奶糖·2023-04-07 18:17

神经网络之反向传播算法（均方根反向传播算法RMSProp）

（RMSProp）1、算法原理2、算法实现2.1训练过程2.2测试过程及结果3、参考源码及数据集均方根反向传播算法（RMSProp）自适应梯度算法（Adaptivegradientalgorithm，Adagrad
七层楼的疯子·2023-04-01 00:36

神经网络之反向传播算法（自适应学习率调整算法Adadelta）

Adadelta）1、算法原理2、算法实现2.1训练过程2.2测试过程及结果3、参考源码及数据集自适应学习率调整算法（Adadelta）自适应学习率调整算法（Adadelta）可以视作是自适应梯度算法（Adagrad
七层楼的疯子·2023-04-01 00:36

PyTorch中的9种常见梯度下降算法与案例

随机梯度下降（StochasticGradientDescent）3.小批量梯度下降（Mini-batchGradientDescent）4.动量梯度下降（MomentumGradientDescent）5.AdaGrad6
高山莫衣·2023-03-28 07:05

感知机模型(Perceptron)的收敛性解读 | 统计学习方法

Python复现，使用了随机梯度下降法，梯度下降法，adagrad和对偶形式四种算法：舟晓南：感知机模型python复现-随机梯度下降法；梯度下降法；adagrad；对偶形式在《统计学习方法》的感知机算法章节中
舟晓南·2023-03-25 10:12

[机器学习] Gradient descent (Adagrad 、 SGD)

前言  这篇文章是李宏毅的《机器学习》课程的笔记，主要目的是让我自己梳理一遍课程的内容，加深理解，找到课上没弄懂的地方，并将新的知识点与我以前的一些认知结合起来。如有写错的地方或者理解有问题的地方希望能得到纠正，欢迎相关的问题。正文  回顾在前面线性回归处使用的梯度下降来寻找损失函数(或记为)最小时的参数，我们的目标函数是：  其中，是最优条件下的参数值。  梯度下降的方法的过程就是随机选取一个起
只爱学习的Gcy·2023-03-24 20:41

神经网络参数优化器

loss偏导数，二阶动量为1#SGDM：一阶动量动量在SGD基础上引入了上一时刻的一阶动量Mt-1，二阶动量Vt为1#一阶动量赋予β=0.9的经验性的权重，一阶动量为β*Mt-1+（1-β）*gt；#Adagrad
甘霖那·2023-03-22 11:53

深度学习笔记——Solver超参数配置文件

StochasticGradientDescent(type:"SGD"),#梯度下降AdaDelta(type:"AdaDelta"),#自适应学习率AdaptiveGradient(type:"AdaGrad
三度就好·2023-03-21 07:06

优化方法（随机梯度下降的改进方法）

目录1前提2动量（Momentum）方法3AdaGrad方法4RMSProp方法5Adam方法6总结与扩展1前提进一步地，有人会说深度学习中的优化问题本身就很难，有太多局部最优点的陷阱。
意念回复·2023-03-21 05:03

Xavier参数初始化方法和Kaiming参数初始化方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激活函数、Sigmoid激活函数
IronmanJay·2023-02-07 11:59

各类深度学习优化算法详解（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？
vitem98·2023-02-06 13:47

一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘(1)——一个框架看懂优化算法机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是：拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。机器学习也是一样，模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能。有时
weixin_30532987·2023-02-06 13:17

深度学习优化器Optimizer详解（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？
-麦_子-·2023-02-06 13:16

梯度下降优化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam

深度学习在执行梯度下降算法时，通常会面临一系列的问题。如陷入localminimun、saddlepoint，训练很慢或不收敛等诸多问题。因此需要对梯度下降算法进行优化，优化的考量主要有三个方面：batch的选择问题，对训练集进行一轮训练，每次梯度下降更新参数时需要考虑训练集中多少个样本；learningrate的选择问题，如果训练过程中学习率是定值，显然是不好的。因为训练开始阶段可能较小，会导致
汐梦聆海·2023-02-06 13:44

深度学习——优化器算法Optimizer详解（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？
c8241998·2023-02-06 13:43

深度学习中常用优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

本文转载自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html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，
Ibelievesunshine·2023-02-06 13:42

《机器学习-小知识点》4：SGD,momentum,RMSprop,AdaGrad ,Adam

《机器学习-小知识点》4：SGD,momentum,RMSprop,AdaGrad,Adam都是个人理解，可能有错误，请告知4.1知识点定位我们简单说一下整个神经网络学习过程:我们数据是已知的，网络结构是已知的
羊老羊·2023-02-06 13:12

HBU_神经网络与深度学习 实验14 网络优化与正则化：不同优化算法的比较分析

目录不同优化算法的比较分析1.优化算法的实验设定(1)2D可视化实验(2)简单拟合实验2.学习率调整(1)AdaGrad算法(2)RMSprop算法3.梯度估计修正(1)动量法(2)Adam算法4.不同优化器的
ZodiAc7·2023-02-03 07:31
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