Momentum

[实践应用] 深度学习之优化器

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中

YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

封装better-scroll

better-scroll//详细参数可以了解better-scroll的文档exportdefault{props:{probeType:{//probeType为3的时候，不仅在屏幕滑动的过程中，而且在momentum

你喜欢吃青椒吗_c744·2024-09-14 21:38

在下小天n·2024-09-05 13:33

梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）

BatchGradientDescent）2、随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent）3、小批量梯度下降(Mini-batchGradientDescent)4、梯度下降算法注意点与调优5、冲量梯度下降算法（Momentum

海棠未语·2024-08-30 16:35

keras.optimizers优化器中文文档

input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum

地上悬河·2024-03-29 09:44

vulnhub-Momentum2

vulnhub-Momentum2靶机首先先去下载靶机地址：https://download.vulnhub.com/momentum/Momentum2.ova下载完靶机，直接利用VMave导入打开一

南冥~·2024-02-15 07:33

[Vulnhub]Momentum2

信息搜集1.netdiscover扫了半天扫不到，后来dl告诉说虚拟机配置有问题，参考https://blog.csdn.net/qq_45290991/article/details/114189156然后顺利扫到ip2.masscanmasscan--rate=10000--ports0-65535192.168.131.1333.nmapnmap-A192.168.131.133网站测试尝试

Snakin_ya·2024-02-15 07:03

Momentum2

攻击机192.168.223.128目标机192.168.223.147主机发现nmap-sP192.168.223.0/24端口扫描nmap-sV-A-p-192.168.223.147开启了2280端口看一下web界面源码，robots.txt,url都观察了一下好像没什么有用信息扫一下目录gobusterdir-uhttp://192.168.223.147-xhtml,txt,php,ba

zmjjtt·2024-02-15 07:32

MOMENTUM: 1

攻击机192.168.223.128目标机192.168.223.146主机发现nmap-sP192.168.223.0/24端口扫描nmap-sV-p--A192.168.223.146开启了2280端口看一下web界面随便打开看看发现这里有个参数id，sql尝试无果，发现写入什么，网页显示什么尝试xss漏洞获取当前cookieid=alert(document.cookie)cookie=U2

zmjjtt·2024-02-12 20:13

深度学习本科课程实验3 网络优化

一、在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器1.1任务内容在手动实现多分类的任务中手动实现三种优化算法，并补全Adam中计算部分的内容在torch.nn实现多分类的任务中使用

11egativ1ty·2024-02-06 12:20

Momentum and NAG

MomentumMomentum的迭代公式为：其中一般为损失函数。我们知道，一般的梯度下降，是没有这一项的，有了这一项之后，的更新和前一次更新的路径有关，使得每一次更新的方向不会出现剧烈变化，所以这种方法在函数分布呈梭子状的时候非常有效。在这里插入图片描述先来看看这个函数利用梯度下降的效果吧。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp"""z=x^2+5

馒头and花卷·2024-02-05 16:31

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种

bj_yoga·2024-02-05 12:59

【已更新】2024美赛C题代码教学思路数据处理数学建模分析Momentum in Tennis

问题一完整的代码已给出，预计2号晚上或者3号凌晨全部给出。代码逻辑如下：C题第一问要求我们开发一个模型，捕捉得分时的比赛流程，并将其应用于一场或多场比赛。你的模型应该确定哪名球员在比赛的特定时间表现得更好，以及他们的表现有多好。那么换句话说，就是评价球员在比赛期间的一个实时的状态，因此对于这个问题求解的关键在于如何从给出的数据中提取特征，而不是侧重于套用模型进行评价在于我们需要根据提供的数据，分析

千千小屋grow·2024-02-03 23:21

【2024美赛】C题（中英文）：网球中的势头Problem C: Momentum in Tennis

【2024美赛】C题（中英文）：网球中的势头ProblemC:MomentuminTennis写在最前面2024美赛翻译——跳转链接中文赛题问题C：网球中的势头使用数据来：提供的文件：词汇表关键术语/概念的词汇表：参考文献：英文赛题ProblemC:MomentuminTennisUsethedatato:Filesprovided:GlossaryGlossaryofkeyterms/conce

是Yu欸·2024-02-03 11:14

【2024美赛C题】网球中的动量Problem C: Momentum in Tennis（思路、代码.......）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2原题及数据下载3参考文献4思路、代码持续更新中.....1概述在2023年温网男子单打决赛中，20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉斯击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。这是德约科维奇自2013年以来在温网的首次失利，也结束了这位历史上伟大球员在大满贯赛事中的非凡表

然哥依旧·2024-02-03 11:11

2024年美赛C题：Momentum in Tennis思路解析

ProblemC:MomentuminTennis网球运动中的动力【扫描下方二维码加入群聊，了解更多思路~】中文题目：在2023年温布尔登男子单打决赛中，20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉斯击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。这是德约科维奇自2013年以来在温布尔登的首次失利，也结束了他在大满贯赛事中的一个非凡连胜纪录，他是有史以来最伟大的球员之一。这场比赛本身是一场引人注目的战斗。德约科维奇似乎注

七七数模sc·2024-02-03 11:09

2024美赛 MCM Problem C: Momentum in Tennis 网球中的动力完整思路以及源代码分享

在2023年温布尔登绅士队的决赛中，20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉兹击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。这是德约科维奇自2013年以来首次在温布尔登公开赛失利，并结束了他在大满贯赛事中历史上最伟大的球员之一的非凡表现。这场比赛本身就是一场非凡的战斗。[1]德约科维奇似乎注定要轻松获胜，他以6-1控制了第一盘（7场比赛赢6场）。然而，第二盘比赛很紧张，最终阿尔卡雷兹以7-6的比分获胜。第三盘与第一

CC数模·2024-02-02 11:21

梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)

本文总结自如下两个链接的内容，建议读者直接阅读链接中的文章1.https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c学习率学习率lr(learningrate),梯度下降算法中迭代步长。假设待优化函数为func(x),dx为函数对变量x的导数，即下降方向。每次x的迭代公式为：x=x+-lr*dxl

17420·2024-01-28 21:04

AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop

Adam，优化算法是已经被证明了，可以适用于大多数神经网络的优化算法，其本质是Momentum优化算法和RMSprop优化算法合并在一起用，如下图所示：在一次迭代计算中：红色框部分就是Momen

LabVIEW_Python·2024-01-28 13:37

BatchNorm2d详解

BN原理、作用：函数参数讲解：BatchNorm2d(256,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)1.num_features

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点，可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如

migugu·2024-01-24 04:17

深度学习记录--Adam optimization algorithm

Adam优化算法momentum和RMSprop的结合初始化参数：先进行momentum过程：然后进行RMSprop过程：接着进行偏差修正：,,最后更新权重：超参数的设置一般地，学习率需要经过多次调试之后才可得到其他超参数一般设置为

蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

深度学习记录--Momentum gradient descent

Momentumgradientdescent正常的梯度下降无法使用更大的学习率，因为学习率过大可能导致偏离函数范围，这种上下波动导致学习率无法得到提高，速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动，同时加快速率，可以使用momentum

蹲家宅宅·2024-01-22 10:11

Improving Deep Neural Network学习笔记

1超参数在学习率、梯度下降的循环次数（iteration）、隐藏层数目（L）、隐藏层神经元个数、激活函数、momentum、batchsi

佳雨初林·2024-01-21 17:42

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

SGDSGD是深度学习中最常见的优化方法之一，虽然是最常使用的优化方法，但是却有不少常见的问题。learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。每个参数的learningrate都是相同的，如果数据是稀疏的，则希望出现频率低的特征进行大一点的更新。深度神经网络之所以比较难训练，并不是因为容易进入局部最小，而是因

AI小白龙*·2024-01-17 22:08

C# OpenCvSharp DNN 部署yolov3目标检测

.cfg[net]#Testing#batch=1#subdivisions=1#Trainingbatch=16subdivisions=1width=416height=416channels=3momentum

天天代码码天天·2024-01-17 12:57

参数优化器

每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：计算t+1时刻的参数：一阶梯度：与梯度相关的函数二阶动量：与梯度平方相关的函数SGD（无momentum

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

t2_Deciphering the Market_ticklabels_sma_ewma_apo_macd_Bollinger_Momentum_statsmodels_adfuller_ARIMA

Deciphering解读theMarketswithTechnicalAnalysisInthischapter,wewillgothroughsomepopularmethodsoftechnicalanalysisandshowhowtoapplythemwhileanalyzingmarketdata.Wewillperformbasicalgorithmictradingusingmar

LIQING LIN·2024-01-15 07:36

【深度学习】优化器介绍

文章目录前言一、梯度下降法（GradientDescent）二、动量优化器（Momentum）三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数，使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数

行走的学习机器·2024-01-12 15:32

Pytorch：动量与学习率

（1）动量：momentum，也可以说是惯性,经过变为也就是说，权值w现在不只想着的方向衰减，也向着

「已注销」·2024-01-10 10:09

pytorch分层学习率设置

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9,nesterov=True,weight_decay

data-master·2024-01-10 10:35

看完这篇教你玩转渗透测试靶机Vulnhub——Momentum:2

Vulnhub靶机Momentum:2渗透测试详解Vulnhub靶机介绍：Vulnhub靶机下载：Vulnhub靶机安装：Vulnhub靶机漏洞详解：①：信息收集：②：漏洞发现：③：文件上传漏洞利用：④

落寞的魚丶·2024-01-10 00:23

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

11.6Momentum在Section11.4中，我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。

致Great·2024-01-05 00:19

了解深度学习优化器：Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam

@slavahead一、介绍DEEP学习在人工智能领域迈出了一大步。目前，神经网络在非表格数据（图像、视频、音频等）上的表现优于其他类型的算法。深度学习模型通常具有很强的复杂性，并提出数百万甚至数十亿个可训练的参数。这就是为什么在现代使用加速技术来减少训练时间至关重要的原因。在训练过程中执行的最常见算法之一是反向传播，包括神经网络相对于给定损失函数的权重变化。反向传播通常通过梯度下降来执行，梯度下

无水先生·2024-01-04 09:13

NNDL 作业12-优化算法2D可视化 [HBU]

可视化-CSDN博客目录简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数编辑深度学习中的优化算法总结-ZingpLiu-博客园(cnblogs.com)SGD:Adagrad:RMSprop:Momentum

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:23

DL Homework 11

目录1.被优化函数编辑(代码来源于邱锡鹏老师的神经网络与深度学习的实验）L1.pyop.py（1）SimpleBatchGD（2）Adagrad（3）RMSprop（4）Momentum（5）Adam2

熬夜患者·2024-01-01 22:34

优化算法2D可视化的补充

例如，Momentum算法引入了动量概念，它在更新参数时考虑了之前更新的方向和速度

Simon52314·2023-12-28 10:08

momentum2靶机

文章妙语遇事不决，可问春风；春风不语，遵循己心。文章目录文章妙语前言一、信息收集1.IP地址扫描2.端口扫描3.目录扫描二，漏洞发现分析代码bp爆破1.生成字典2.生成恶意shell.php2.抓包三，漏洞利用1.反弹shell四，提权五，总结前言本文记录一个大学生如何辛辛苦苦升级打怪的奇异过程一、信息收集1.IP地址扫描2.端口扫描发现了192.168.9.44开放的端口是80，223.目录扫描

郑居中3.0·2023-12-26 11:19

NNDL 作业12 优化算法2D可视化

简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数编辑2.被优化函数编辑3.编程实现图6-1，并观察特征4.观察梯度方向5.编写代码实现算法，并可视化轨迹6.分析上图，说明原理（选做）7.总结SGD、Momentum

几度雨停393·2023-12-24 18:05

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

Momentum算法：用之前积累动量替代真正的梯度，在第次迭代

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:31

深度学习——关于adam优化器和交叉熵损失函数介绍

它结合了动量（momentum）和自适应学习率的思想，通过对梯度的一

没有竹蜻蜓的小叮当·2023-12-23 00:08

神经网络：优化器和全连接层

SGD的公式：动量（Momentum）公式：基本的mini-batchSGD优化算法在深度学习取得很多不错的成绩。然而也存在一些问题需解决：选择恰当的

是Dream呀·2023-12-21 11:08

大模型的魔法

momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一

YingJingh·2023-12-21 01:29

植物分类-PlantsClassification

LabelSmoothLoss’,label_smooth_val=0.1,num_classes=30,reduction=‘mean’,loss_weight=1.0五、optimizerlr=0.1,momentum

机器人图像处理·2023-12-18 09:53

几种梯度下降方法之BGD

cost.jpg 下面简要介绍几种常用的“下山”方法：BGD、SGD、MBGD、Momentum、RMSProp、Adam、NAG、NAdam并做适当的对比。

yousa_·2023-12-04 22:03

TA-Lib学习研究笔记（八）——Momentum Indicators 下

TA-Lib学习研究笔记（八）——MomentumIndicators下MomentumIndicators动量指标，是最重要的股票分析指标，能够通过数据量化分析价格、成交量，预测股票走势和强度，大部分指标都在股票软件中提供。21.ROCP-RateofchangePercentage:(price-prevPrice)/prevPrice函数名：ROCP名称：计算价格变化率百分比简介：用于计算价

六月闻君·2023-12-04 15:37

TA-Lib学习研究笔记（八）——Momentum Indicators 中

TA-Lib学习研究笔记（八）——MomentumIndicators中MomentumIndicators动量指标，是最重要的股票分析指标，能够通过数据量化分析价格、成交量，预测股票走势和强度，大部分指标都在股票软件中提供。11.MACDEXT-MACDwithcontrollableMAtype函数名：MACDEXT名称：平滑异同移动平均线(可控制移动平均算法)简介：同MACD函数(固定使用E

六月闻君·2023-12-04 15:07

【Vulnhub 靶场】【Momentum: 2】【简单】【20210628】

1、环境介绍靶场介绍：https://www.vulnhub.com/entry/momentum-2,702/靶场下载：https://download.vulnhub.com/momentum/Momentum2

憶·2023-12-04 01:35

TA-Lib学习研究笔记（八）——Momentum Indicators 上

TA-Lib学习研究笔记（八）——MomentumIndicators上MomentumIndicators动量指标，是最重要的股票分析指标，能够通过数据量化分析价格、成交量，预测股票走势和强度，大部分指标都在股票软件中提供。1.ADX-AverageDirectionalMovementIndex函数名：ADX名称：平均趋向指数简介：使用ADX指标，指标判断盘整、振荡和单边趋势。特点：ADX无法

六月闻君·2023-12-02 15:02

吴恩达深度学习笔记(45)-Adam 优化算法(Adam optimization)

包括许多知名研究者在内，提出了优化算法，并很好地解决了一些问题，但随后这些优化算法被指出并不能一般化，并不适用于多种神经网络，时间久了，深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法，很多人都觉得动量（Momentum

极客Array·2023-11-30 04:58

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