Adagrad

1.3 反向传播

目录三、反向传播3.1反向传播计算过程[^1]3.2基于梯度下降的优化方法[^3]3.2.1SGD、学习率衰减及动量3.2.2Adagrad、Adadelta、RMSprop3.2.3Adam、Adamx
dfsj66011·2022-12-09 11:15

CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning 笔记、文献及知识点整理（六）神经网络、反向传播（二）

Backwardpropagation、神经元NeuronUnits、最大边际损失Max-marginLoss、梯度检查Gradientchecks、Xavier参数初始化、学习率Learningrates、Adagrad
放肆荒原·2022-12-09 07:22

CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning 笔记、文献及知识点整理（六）神经网络、反向传播（一）

Backwardpropagation、神经元NeuronUnits、最大边际损失Max-marginLoss、梯度检查Gradientchecks、Xavier参数初始化、学习率Learningrates、Adagrad
放肆荒原·2022-12-09 07:51

CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning 笔记、文献及知识点整理（七）神经网络、反向传播（三）

Backwardpropagation、神经元NeuronUnits、最大边际损失Max-marginLoss、梯度检查Gradientchecks、Xavier参数初始化、学习率Learningrates、Adagrad
放肆荒原·2022-12-09 07:51

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
凉堇·2022-12-08 22:14

机器学习之神经网络

目录一、引言二、人工神经网络基础1、M-P神经元模型2、前馈神经网络及其规律三、误差逆传播算法1、损失函数Delta学习规则前馈神经网络的目标函数2、“修正”策略①梯度下降法②动量法SGDM③Adagrad
计算机鬼才～·2022-12-08 17:53

NNDL 作业11：优化算法比较

（2）Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？（3）仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
Persevere~~~·2022-12-08 10:11

优化函数SGD/AdaGrad/AdaDelta/Adam/Nadam

一、准备知识指数加权平均指数加权平均值又称指数加权移动平均值，局部平均值，移动平均值。加权平均这个概念都很熟悉，即根据各个元素所占权重计算平均值。指数加权平均中的指数表示各个元素所占权重呈指数分布。mini-batch梯度下降法在实际应用中，由于样本数量庞大，训练数据上百万是很常见的事。如果每执行一次梯度下降就遍历整个训练样本将会耗费大量的计算机资源。在所有样本中随机抽取一部分(mini-batc
小媛在努力·2022-12-08 09:40

优化器：SGD ＞ Momentum ＞ AdaGrad ＞ RMSProp ＞ Adam

目录SGD随机梯度下降momentumAdaGradRMSPropSGD随机梯度下降在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（独立同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。momentum1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题（直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向）的。2.加速学习3.一般将参数设为0.5
superjfhc·2022-12-08 08:05

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

参考：https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/767258431.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：优点:costfuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能
weixin_34133829·2022-12-08 08:04

Loss优化方法：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)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能够收敛到局部最优值缺点:由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次，所以批
daisyyyyyyyy·2022-12-08 08:32

深度学习optimizer：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam源代码自编写及pytorch.optimizer介绍

随着深度学习的兴起，其算法的核心：梯度下降算法正不断发展，本文将简要介绍几种主流的optimizer：SGD（StochasticGradientDescent），Momentum，AdaGrad（AdaptiveGradientAlgorithm
Rekoj_G·2022-12-08 08:51

SGD、Momentum、 AdaGrad、Adam

目录1.SGD1.1SGD的缺点2.Momentum3.AdaGrad4.Adam5使用哪种更新方法呢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。
莱维贝贝、·2022-12-08 08:47

直观理解常用的优化器：SGD，AdaGrad, Adam

随机梯度下降是深度学习常用的优化算法，但是在模型优化的过程中，随机梯度下降也可能会失效，，本文主要讨论随机梯度下降及其改进算法。一、随机梯度下降1.1基本概念参考：辨析梯度下降1.2随机梯度下降算法失效的原因首先，深度学习的优化本身就是一个难解的问题，因为可能会存在很多的局部最优点，此外，还有山谷和鞍点两种特殊情况。山谷：狭长的山间小道，左右两边都是峭壁；鞍点：一个方向上两头翘，一个方向上两头垂，
草莓酱土司·2022-12-08 08:14

NNDL 作业11：优化算法比较

目录编程实现图6-1，并观察特征观察梯度方向编写代码实现算法，并可视化轨迹分析上图，说明原理（选做）总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）增加RMSprop、Nesterov
沐一mu·2022-12-08 06:00

【NNDL 作业】优化算法比较 增加 RMSprop、Nesterov

SGD(lr=0.9)optimizers["Momentum"]=Momentum(lr=0.3)optimizers["Nesterov"]=Nesterov(lr=0.3)optimizers["AdaGrad
HBU_David·2022-12-07 20:45

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.Adam这么好，
cdd04·2022-12-07 17:09

深度学习优化算法，Adam优缺点分析

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。
星如雨ｸﾞｯ!(๑•̀ㅂ•́)و✧·2022-12-07 15:30

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点参考1.编程实现图6-1，并观察特征代码实现importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddeffunc
冰冻胖头鱼·2022-12-07 11:22

【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）

（3）Adagrad算法:学习率与参数更新频率相关。（4）Adamax算法:Adam算法的扩展型，词嵌入运算有时优于Adam算法。（5）Ftrl算法:谷
showswoller·2022-12-07 07:12

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.Adam这么好，SGD是不是就用不到了？
蒂洛洛·2022-12-06 15:25

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

作者丨ycszen来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270编辑丨极市平台导读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。前言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batchgradientdesc
Tom Hardy·2022-12-06 13:08

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam
牛奶园雪梨·2022-12-06 13:37

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关

展开梯度下降做二次展开：使得loss最小，当学习率太大，则loss的泰勒展开的二次项之后的式子不能成立，当redcircle需要很小，半径与学习率成正比，所以理论上learningrate越小越好所以有adagrad
Mrs.Je·2022-12-06 11:11

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
萐茀37·2022-12-06 11:28

NNDL 作业11：优化算法比较

文章目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）总结1.
plum-blossom·2022-12-06 06:53

NNDL 作业11：优化算法比较

2、Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？MomentumAdagrad3、仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
别被打脸·2022-12-05 15:45

深度学习可能相关的词汇

由百晓生知识处理引擎自动提取生成A,ADMM,AGI,AI,AMA,AMD,AMI,AND,API,ASCII,ATLAS,AUC,AUDIO,AWS,Accuracy,ActivationLoggerfkeras,Adagrad
python & TwinCAT·2022-12-05 14:31

神经网络与深度学习 作业11：优化算法比较

（2）Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？（3）仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？（4）四种方法分别用了多长时间？
Jacobson Cui·2022-12-05 13:53

【神经网络】全连接神经网络理论

把分数变成概率）2、交叉熵损失3.3优化算法：1、计算图与反向传播：2、再谈损失函数（梯度消失问题）:3、解决梯度消失问题：动量法与自适应梯度解决方法1：动量法（累加让震荡方向互相抵消）解决方法2：自适应梯度AdaGrad
Koma_zhe·2022-12-05 13:19

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
辰 希·2022-12-05 13:14

HBU-NNDL 作业11：优化算法比较

2、Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3、仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？4、四种方法分别用了多长时间？
不是蒋承翰·2022-12-05 13:13

NNDL 作业11：优化算法比较

NNDL作业11：优化算法比较目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam
小鬼缠身、·2022-12-05 11:28

作业11：优化算法比较

2）Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？
岳轩子·2022-12-05 11:15

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点6.Adam这么好，SGD是不是就用不到了？
五元钱·2022-12-05 09:43

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
乳酸蔓越莓吐司·2022-12-04 21:10

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

目录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算法7.3.3
HBU_David·2022-12-04 09:42

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？
AI-2 刘子豪·2022-12-04 09:28

NNDL 作业11：优化算法比较

2.Momentum、AdaGrad对SGD的改进体现在哪里？速度？方向？在图上有哪些体现？3.仅从轨迹来看，Adam似乎不如AdaGrad效果好，是这样么？4.四种方法分别用了多长时间？
笼子里的薛定谔·2022-12-03 11:07

优化器optimizer，BGD、SGD、MBGD、NAG、AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam

：基本的梯度下降法包括：批量梯度下降法BGD、随机梯度下降法SGD、小批量梯度下降法MBGD（SGD）动量优化法包括：标准动量优化法Momentum，牛顿加速度动量优化法NAG自适应学习率优化法包括：AdaGrad
zhaosuyuan·2022-12-02 17:17

深度学习中的优化算法之RMSProp

之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/124766283中介绍过深度学习中的优化算法AdaGrad，这里介绍下深度学习的另一种优化算法
fengbingchun·2022-12-02 17:46

每日一问06——常用的优化器（Optimizer）有哪些？该如何选择？

AdaGrad、A
白羊by·2022-12-02 17:46

优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）

1.1SGDSGD全称StochasticGradientDescent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。1.2SGDMSGDM即为SGDwithmomentum，它加入了动量机制，1986年提出。如上所示，当前动量V由上一次迭代动量，和当前梯度
blue_sky_wait_me·2022-12-02 17:14

8.优化器

文章一、优化器1.SGD(Stochasticgradientdescent)2.Momentum3.NAG(Nesterovacceleratedgradient)4.Adagrad5.RMSprop6
booze-J·2022-12-02 17:14

常用的优化器合集

1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、小批量梯度下降法（MBGD）1.4传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)2、动量优化法2.1、NAG2.2、SGD+Momentum3、自适应学习率3.1、AdaGrad
小wu学cv·2022-12-02 17:44

机器学习中最优化算法总结（理论+实践）

下面介绍目前机器学习中主流的优化算法：文章目录0、引言1、梯度下降1.1传统梯度下降1.2随机梯度下降（SGD）1.3随机梯度下降变体1.3.1Momentum（动量）1.3.2Nesterov(牛顿动量)1.3.3AdaGrad1.3.4RMSProp1.3.5
努力改掉拖延症的小白·2022-12-02 07:37

梯度优化方法：BGD,SGD,mini_batch, Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

SGD、mini_batch2、**优缺点对比：**3、**问题与挑战：**优化梯度下降法1、动量梯度下降法（Momentum）2、NesterovAccelaratedGradient（NAG）3、Adagrad4
hellobigorange·2022-11-29 08:20

机器视觉领域专业词汇中英对照

AAccumulatederrorbackpropagation累积误差逆传播ActivationFunction激活函数Adagrad一种自适应学习率算法Adam一种类似于rmsprop的自适应学习率算法
weixin_37718439·2022-11-28 17:37

Optimizer （一）Adagrad 矩阵形式公式理解

本篇记录来自medium原网址Adagrad的特点在于对于每一个参数的学习率是不同的，除了公共学习率之外，每一个参数的学习率还有一个额外的系数。其中代表极小数防止分母为0，I为单位矩阵。
黑野桥·2022-11-28 14:45

深度学习入门之AdaGrad

（学习的意思是朝着损失函数最低处进行优化）AdaGrad会为参数的每个元素适当地调整学习
赵孝正·2022-11-28 14:44
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