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Adagrad
各种梯度下降算法（SGB,Momentum,
Adagrad
,Adam）简介及特点
上一篇文章介绍了什么是误差反向传播和梯度下降：https://blog.csdn.net/qq_38232171/article/details/103288345本文将对现有的一些梯度下降的优化算法进行总结和对比。BGD:上文中的公式其实算是BGD，就是利用了全部数据进行梯度计算，缺点是计算量大，且不允许在线更新模型，优点是考虑了所有数据，拟合过程稳定。SGD：随机梯度下降，计算梯度时随机选择一
我也不是故意要这么菜的啊
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2020-09-13 05:18
机器学习
梯度下降
SGD
Momentum
Adam
机器学习优化算法对比
各种梯度下降法及其特点
特点随机梯度下降(SGD,StochasticGradientDescent)特点小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)特点Momentum梯度下降法(动量梯度下降)特点
Adagrad
小夏refresh
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2020-09-13 05:32
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
随机梯度下降
梯度下降法小结
下面会讨论一些常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、
Adagrad
、RMSprop、Adam等。
爱不到要偷
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2020-09-13 04:08
优化算法实验比较
最近在学习神经网络的优化算法，发现网上有很多的算法介绍，但是却没有算法实现和实验对比，所以我就用python实现了BGD，SGD，MBGD，Momentum，Nesterov，
Adagrad
，RMSprop
weixin_30300523
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2020-09-13 04:04
NN学习技巧之参数最优化的四种方法对比（SGD, Momentum,
AdaGrad
, Adam）,基于MNIST数据集
实验对mnist数据集的6万张图片训练，使用5层全连接神经网络（4个隐藏层，每个隐藏层有100个神经元），共迭代2000次，下图是损失函数随着训练迭代次数的变化：可以看到SGD是最慢的，而
AdaGrad
doubleslow;
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2020-09-13 04:02
机器学习
Python
机器学习算法岗面经 | 优化方法总结对比：SGD、Momentum、
AdaGrad
、RMSProp、Adam
A.StochasticGradientDescent随机梯度下降随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行跟新。θ=θ−α▽θJ(θ)\theta=\theta-\alpha\bigtriangledown_{\theta}J(\theta)θ=θ−α▽θJ(θ)Batchsize是算法设计中需要调节的参数，较小的值让学习过程收敛更快，但是产生更多噪声；较大的
Liangjun_Feng
·
2020-09-12 18:42
机器学习算法岗面经
算法岗面经
机器学习
优化器对比
Adam
SGD
优化方法总结：SGD，Momentum，
AdaGrad
，RMSProp，Adam等
原博文：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
Wendy冬雪飘
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2020-09-11 22:17
机器学习&神经网络
神经网络(深度学习)常用的4种最优化方法——SGD、Momentum、
AdaGrad
、Adam
一、SGD描述随机梯度下降法(stochasticgradientdescent)，策略是朝着当前所在位置的坡度最大的方向前进。数学式Python类classSGD:def__init__(self,lr=0.01):self.lr=lrdefupdate(self,params,grads):forkeyinparams.keys():params[key]-=self.lr*grads[key
黄大堂
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2020-09-11 22:04
深度学习
机器学习优化算法总览
目录机器学习要求解的数学模型最优化算法的分类费马定理拉格朗日乘数法KKT条件数值优化算法梯度下降法动量项
AdaGrad
算法RMSProp算法AdaDelta算法Adam算法随机梯度下降法牛顿法拟牛顿法可信域牛顿法分治法坐标下降法
咕噜咕噜day
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2020-09-11 22:23
机器学习
优化算法
深度学习优化算法
机器学习优化算法
Adam
SGD
牛顿法
python手写神经网络之优化器（Optimizer）SGD、Momentum、
Adagrad
、RMSProp、Adam实现与对比——《深度学习入门——基于Python的理论与实现（第六章）》
vanilaSGD先不写了，很简单，主要从Momentum开始。老规矩，先手写，再对照书本：其实这个还真难手写出一样的，尤其v的初始化，我就没想到他怎么做。他默认了很多规则在里边，他的v没在init初始化，也不能动态，二是在第一次update时定型。其他方面，有些地方k、v对，其实用k或者v都能达到效果，就不赘述classMomentum():def__init__(self,lr=0.01,mo
秦伟H
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2020-09-11 21:27
python
深度学习
Momentum
python
对比
Adam
优化器
python机器学习手写算法系列——优化器 Optimizers
本文用一个很简单的一元线性回归问题为例，实现了梯度下降(SGD),Momentum,NesterovAcceleratedGradient,
AdaGrad
,RMSPropandAdam.梯度下降我们首先回顾一下梯度下降
有数可据
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2020-09-11 20:08
机器学习
adam算法
RMSProp
梯度下降
Nesterov
Nadam
行列式、奇异矩阵、矩阵范数、条件数、
AdaGrad
note行列式：$det(A)$奇异矩阵矩阵范数条件数
AdaGrad
行列式：det(A)det(A)det(A)n阶矩阵（方阵）AAA的行列式是一个标量，如何计算就不啰嗦了.1、物理意义An×nA^{n
JayShaun
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2020-09-11 02:09
algorithm
机器学习入门-第三天
优化算法1,自适应梯度下降
Adagrad
1,牛顿法并不是所有的方程都有求根公式，或者求根公式很复杂，导致求解困难。利用牛顿法，可以迭代求解。
king52113141314
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2020-09-10 14:55
机器学习入门
bp神经网络及改进（python）
）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent，Mini-batchGD）对SGD用动量算法（Momentum）对SGD用Nesterov加速梯度下降法对SGD用自适应学习率（
Adagrad
weixin_42353399
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2020-08-28 10:52
Python
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。Batchgradientdescent梯度更新规则:BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：缺点:由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且
weixin_30419799
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2020-08-26 16:56
人工智能
几种学习率衰减策略
常用的学习率调整方法包括学习率衰减率、学习率预热、周期学习率以及一些自适应地调整学习率的方法，比如
AdaGrad
、RMSprop、AdaDelta等。自适应学习率方法可以针对每个参数设置不同的学习率。
南苏月
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2020-08-25 17:24
深度学习文章
机器学习优化方法
文章目录1.梯度下降1.1随机梯度下降1.2小批量随机梯度下降2.动量法2.1梯度下降的问题2.2动量法3
Adagrad
3.1
Adagrad
算法4.RMSProp算法4.1RMSprop算法5AdaDelta
orangerfun
·
2020-08-24 15:10
自然语言处理
机器学习
人工智能
算法
深度学习
花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）
吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）花书+吴恩达深度学习（六）优化方法之Mini-batch（SGD,MBGD,BGD）花书+吴恩达深度学习（七）优化方法之基本算法（Momentum,Nesterov,
AdaGrad
zhq9695
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2020-08-24 05:37
深度学习
优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)
文章目录优化方法概述1.整体框架1.1SGD1.2Momentum1.2.1理解指数加权平均1.2.2偏差修正1.3
AdaGrad
1.4Nesterov1.5AdaDelta/RMSProp1.6Adam
糖葫芦君
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2020-08-23 08:11
算法
深度学习
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (1)
“说到优化算法，入门级必从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。
lvhhh
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2020-08-23 06:42
机器学习
SGD,Adam,momentum等优化算法比较
文章目录SGD,Adam,momentum等优化算法总结一、最基本的优化算法1.SGD2.Momentum二、自适应参数的优化算法1.
Adagrad
2.RMSprop3.Adam三、二阶近似的优化算法5
Leokb24
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2020-08-23 06:30
算法面试
优化算法
优化算法的选择(附执行代码)
文章目录知识准备--指数加权平均1.SGD2.Momentum3.
AdaGrad
4.RMSProp5.Adam梯度更新算法的选择Learningratedecay局部最优localoptima知识准备–
得克特
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2020-08-22 14:26
深度学习
深度学习最全优化方法总结比较（SGD，
Adagrad
，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/77825278?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevan
腾云鹏A
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2020-08-22 13:01
tensorflow
深度学习入门之5--网络学习相关技巧1(最优路径梯度)
目录参数的更新1SGD(随机梯度下降法)方法1.1SGD缺点2Momentum方法3
AdaGrad
方法4Adam方法5案例5.1common文件夹5.1.1、common/functions.py5.1.2
陌上飘烟云
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2020-08-22 13:12
深度学习
python
【面试】AI算法工程师---面试题！（第二部分：AI部分）
【知识有点多，重点部分提到前面来(机器学习+cnn)】一、机器学习（40%）1.机器学习知识结构图（每个算法补充一下）2.SGD,Momentum,
Adagrad
,Adam原理模型的优化方法：SGD、Momentum
LidarXin
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2020-08-22 01:44
算法工程师找工作
深度学习
机器学习
大疆2018网申之机器学习算法工程师笔试题B卷
一、单选1.SVM&Logistic算法2.稠密矩阵计算顺序的效率3.特征数据归一化4.神经网络中激活函数的特征及选择5.
Adagrad
&L-BFGS二、多选1.LogisticRegression同时加入
RainJeyin
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2020-08-19 23:43
笔试
【深度学习】1、常见模型优化算法原理与项目实践对比（PyTorch实践）
目录简介1、SGD(StochasticGradientDescent,SGD)2、Momentum3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、
Adagrad
5、RMSProp6
ChaucerG
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2020-08-19 03:02
深度学习
pytorch
深度学习
机器学习
【Matlab学习手记】多元线性回归
介绍多元线性回归的三种方法：regress、左除、
Adagrad
梯度下降法。
Coder1012
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2020-08-18 22:09
机器学习和人工智能
Matlab学习手记
【Matlab学习手记】多元非线性回归
介绍两种方法做多元非线性回归：lsqcurvefit、
Adagrad
法。
Coder1012
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2020-08-18 22:09
机器学习和人工智能
【超详细】对比10种优化函数BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、NAG、
Adagrad
、RMSProp、Adadelta、Adam、AMSgrad
在实践中常用到一阶优化函数，典型的一阶优化函数包括BGD、SGD、mini-batchGD、Momentum、
Adagrad
、RMSProp、Adadelta、Adam等等，一阶优化函数在优化过程中求解的是参数的一阶导数
雷恩Layne
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2020-08-18 16:54
机器学习&深度学习
优化函数
adagrad算法
sgd
momentum
adam算法
6种机器学习中的优化算法：SGD,牛顿法,SGD-M,
AdaGrad
,AdaDelta,Adam
本文一共介绍6种机器学习中的优化算法：1.梯度下降算法（SGD）2.牛顿法3.SGD-M4.
AdaGrad
5.AdaDelta6.Adam1.梯度下降算法（SGD）用梯度下降算法最小化目标函数f(x)，
程序员鱼大
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2020-08-18 16:45
机器学习
几种梯度下降优化器和技巧介绍
采用部分上一时刻的动量来更新这一步的梯度，具有加速收敛，减缓震荡的作用2.NAG(NesterovAcceleratedGradient)加入了预测的概念，预测的依据是假设和上一次和这一次的动量一样，可以有效防止增高3.
Adagrad
NOWAY_EXPLORER
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2020-08-18 11:57
人工智能
机器学习
【转】深度学习最全优化方法总结比较（SGD，
Adagrad
，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
原文来自：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,stochasticgradientdescent,以及
爱吃串串的瘦子
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2020-08-17 16:23
深度学习
Day9 深度学习入门
常见的有以下四种：SGD(stochasticgradientdescent)、Momentum、
AdaGrad
、Adam。
「已注销」
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2020-08-17 14:39
深度学习优化方法总结
先敬大佬的一篇文章《深度学习最全优化方法总结比较（SGD，
Adagrad
，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）》在assignment2FullyConnectedNets作业中的optim.py
临江轩
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2020-08-17 11:41
实践
深度学习最全优化方法---来源于知乎
（学习次数）增多，即收敛速度变慢Mini-batch:1、Mini-batch梯度下降降低了收敛波动性2、相对于全量梯度下降，其提高了每次学习的速度写在前面：本宝宝好想只了解sgd,monument,
adagrad
weixin_30389003
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2020-08-17 10:51
2019/6/8CS231n课程笔记（优化与迁移学习）
目录优化1、梯度下降（1）、动量，就给梯度下降加了个速度（助力）（2）、对梯度进行处理：
AdaGrad
和RMSProp（3）、结合了速度和平方梯度的方法Adam2、学习率3、另一种优化的思路：海森矩阵（
荣荣闲不住
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2020-08-16 12:34
梯度下降优化算法(优化器Momentum,
Adagrad
,Adadelta,Adam)
1、前言梯度下降是神经网络优化应用最多的算法。梯度下降法分成三类，batchGD，stochasticGD，mini-batchGD.三者分别是使用全量样本、随机一个样本、部分样本计算梯度。普通的mini-batchGD,不能保证好的收敛。一些挑战如下：选择好的学习率；学习率规划，在拟合后期，尽量减少学习率；尽量避免在非凸函数（神经网络）时陷入局部最优。以下是梯度下降优化算法介绍：2、动量（Mom
rosefunR
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2020-08-16 08:44
算法
【李宏毅 深度学习】Gradient Descent_1-2
与
Adagrad
不同，随机梯度下降，是取一个样本Xn（可以随机取，也可以按顺序取），计算Loss值（下面公式），然后计算梯度。原来的GradientDescent，计算
马小酥
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2020-08-14 13:38
深度学习
NLP面试题总结（包含8种优化器简介）.03
StochasticGradientDescent)1.2BGD（BatchGradientDescent）1.3MBGD（Mini-BatchGradientDescent）1.4Momentum1.5
Adagrad
fly_Xiaoma
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2020-08-14 08:09
NLP
interview
Pytorch中的优化器optimizer
optimizer1、torch.optim.SGDSGD+MomentumNesterovMomentum2、torch.optim.ASGD3、torch.optim.Rprop4、torch.optim.
Adagrad
5
我是天才很好
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2020-08-13 22:35
pytorch
SGD ,Adam,momentum等优化算法比较
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。
JY-Justin
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2020-08-13 21:50
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？
oldbalck
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2020-08-13 21:25
深度学习常见策略总结(优化器选择，防止过拟合策略）
优化器的选择关于深度学习各种优化器的介绍和对比在网上有很多图文并茂的讲解，比如我上一篇博文转载的文章：深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、
Adagrad
Briwisdom
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2020-08-13 19:58
深度学习
各类优化方法总结（从SGD到FTRL）
目录目录各类优化方法总结1.SGD2.Momentum3.Nesterov4.
Adagrad
5.Adadelta6.Adam7.FTRL参考资料各类优化方法总结为了方便描述，假设第tt轮要更新的某参数是
蕉叉熵
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2020-08-13 18:00
机器学习
如何选择深度学习优化器
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
csdn王艺
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2020-08-13 18:07
深度学习各类优化器详解（动量、NAG、adam、
Adagrad
、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad）
）2、随机梯度下降（SGD）3、小批量梯度下降（MBGD）三、梯度下降遇到的困难四、梯度下降优化算法1、动量（momentum）2、NAG（Nesterovacceleratedgradient）3、
Adagrad
4
恩泽君
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2020-08-13 18:49
深度学习
optimization
深度学习笔记（四）：常用优化算法分析比较及使用策略（SGD、SGDM、SGD with Nesterov Acceleration、
AdaGrad
、AdaDelta、Adam、Nadam）
文章目录一、一个框架回顾优化算法1、SGD算法：评价：2、SGDM(SGDwithMomentum)算法：评价：3、SGDwithNesterovAcceleration4、
AdaGrad
5、AdaDelta
呆呆象呆呆
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2020-08-13 17:52
深度学习
DL之DNN优化技术：DNN优化器的参数优化—更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/
AdaGrad
/Adam)的案例理解、图表可视化比较
DL之DNN优化技术：DNN优化器的参数优化—更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/
AdaGrad
/Adam)的案例理解、图表可视化比较目录四种最优化方法简介优化器案例理解输出结果设计思路核心代码四种最优化方法简介
一个处女座的程序猿
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2020-08-13 17:03
DL
激活函数与优化器算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、
Adagrad
、Adadelta、RMSprop、Adam）
ReLULeakyReLUSigmoidtanhsoftmax二、优化算法1.批量梯度下降：2.随机梯度下降：3.mini-batch梯度下降：4.改进的梯度下降算法：5.NesterovAcceleratedGradient6.
Adagrad
展希希鸿
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2020-08-13 16:46
机器学习
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