Momentum

十一、改变神经网络的学习方法（5）：随机梯度下降的变化形式(Adagrad、RMSProp、Adadelta、Momentum、NAG)

本篇博客主要内容参考图书《神经网络与深度学习》，李航博士的《统计学习方法》NationalTaiwanUniversity(NTU)李宏毅老师的《MachineLearning》的课程，在下文中如果不正确的地方请积极指出。如果喜欢请点赞，欢迎评论留言！o(￣▽￣)ブ  在本小节主要对训练神经网络代价函数的梯度下降算法及其变形进行讲解。因为随机梯度只是将用整体数据改变为采用部分数据训练，其主体仍是梯
独孤呆博·2017-08-19 15:14

优化方法总结：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)\Theta=\Theta-\alpha\cdot\triangledown_\ThetaJ(\Theta)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保
Joe-Han·2017-08-06 10:40

13行Python代码实现一个神经网络（Part 2 - 梯度下降法）

后续：我会继续尝试利用现有的算法（比如Dropout，DropConnect，和Momentum）为本文的例子加入一些有趣的特性。感兴趣可以关注我的
linton_s·2017-08-04 09:51

深度学习优化函数详解（4）-- momentum 动量法

深度学习优化函数详解系列目录本系列课程代码，欢迎star：https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD随机梯度下降深度学习优化函数详解（3）--mini-batchSGD小批量随机梯度下降深度学习优化函数详解（4）--moment
史丹利复合田·2017-07-28 17:34

在神经网络中weight decay、momentum、batch normalization各自意义

二、momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD，其表达式为,沿
dongapple·2017-07-26 10:07

强大的chrome插件推荐

1.momentum每个人都需要的装逼利器替换你Chrome浏览器默认的“标签页”，改造为：–华丽的、赏
IT_xiaolaoshu·2017-07-13 11:08

Pytorch学习系列(八)——训练神经网络

model.cuda()model.train()#把模型的状态设置为训练状态，主要针对Dropout层optimizer=torch.optim.SGD((model.parameters(),lr=lr,momentum
Vic时代·2017-06-29 17:42

caffe+报错︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

[-]一深度学习中常用的调节参数学习率权重层数过拟合Loss设计与观察初始化weightdecay权值衰减momentum训练时间Earlystopping增加噪声Noise二caffe训练时Loss变为
l1l2l3q1q2q3·2017-06-14 21:00

参数更新方法

代码实现https://github.com/hsmyy/zhihuzhuanlan/blob/master/momentum.ipynb1、梯度下降法加大梯度下降的步长继续加大步长2、动量更新Momentum
fffupeng·2017-05-26 16:44

神经网络优化算法综述

gradientchecksanitycheckothercheck一阶算法Adagradmomentumnagrmsprop总结二阶算法牛顿法拟牛顿法参考神经网络的训练有不同算法，本文将简要介绍常见的训练算法：adagrad、momentum
Young_Gy·2017-05-23 00:10

Deep Learning 最优化方法之Adam

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）DeepLearning最优化方法之Nesterov
BVL10101111·2017-05-21 23:52

Deep Learning 最优化方法之RMSProp

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）DeepLearning最优化方法之Nesterov
BVL10101111·2017-05-21 23:50

Deep Learning 最优化方法之AdaGrad

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）DeepLearning最优化方法之Nesterov
BVL10101111·2017-05-21 22:22

Deep Learning 最优化方法之AdaGrad

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）DeepLearning最优化方法之Nesterov
BVL10101111·2017-05-21 22:22

Deep Learning 最优化方法之Nesterov(牛顿动量)

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）DeepLearning最优化方法之Nesterov
BVL10101111·2017-05-21 22:58

Deep Learning 最优化方法之Momentum（动量）

本文是DeepLearning之最优化方法系列文章的Momentum（动量）方法。主要参考DeepLearning一书。
BVL10101111·2017-05-21 22:16

Deep Learning 最优化方法之SGD

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）DeepLearning最优化方法之Nesterov
BVL10101111·2017-05-21 22:00

Deep Learning 之 最优化方法

整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量）DeepLearning最优化方法之Nesterov
BVL10101111·2017-05-21 22:40

优化方法的总结

最近在看Google的DeepLearning一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum
qq_34420188·2017-05-03 11:37

使用MACD指标在上证指数000001.SH上开发单边多头策略

学校开设的项目，金融工程的入门版~软件：tradestation语言：easylanguage这次任务要求写几个策略：使用MACD、RSI、Momentum这几个指标。
Kiko1996·2017-04-25 15:39

深度学习中momentum的作用

训练网络时，通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终网络的性能影响比较大，合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快，从而获得更好的优化结果。但是按照某类分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态。不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值，达不到全
迷上微笑·2017-04-19 15:19

深度学习超参数简单理解------>learning rate,weight decay和momentum

最新人工智能论文：http://paperreading.club说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基
算法学习者·2017-04-07 19:11

几个优化方法

常见的几类优化算法有：梯度下降法(GD)、批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、Adadelta
BojackHorseman·2017-04-01 11:55

梯度下降算法总结

基本梯度下降法随机梯度下降批梯度下降法Momentum梯度下降法NesterovMomentum梯度下降法AdaGradRMSpropAdaDeltaAdam机器学习中，求解的问题常常变为最优化问题，求解最优化问题
KangRoger·2017-03-30 21:43

深度学习小白——神经网络5（参数更新）

【动量更新】（Momentum）这个方法在深度网络上几乎总能得到更好的收敛速度。是从物理角度上对最优化问题得到的启发。
MargaretWG·2017-03-30 15:49

深度学习小白——神经网络5（参数更新）

【动量更新】（Momentum）这个方法在深度网络上几乎总能得到更好的收敛速度。是从物理角度上对最优化问题得到的启发。
MargaretWG·2017-03-30 15:49

深度学习优化算法记录

Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithmshttp://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/2.各种优化方法总结比较（sgd/momentum
upDiff·2017-03-27 15:38

SGD, AdaDelta, Ada-Grad, Adam, NAG, RMSprop 六种梯度下降方法横向对比

转载自：原文第一节SGD随机梯度下降Stochasticgradientdescent利用负梯度方向来更新权重W：加入了动量momentumμ后：第二节AdaDelta出自M.Zeiler-ADADELTA
Yingying_code·2017-03-05 21:51

LSTM的Encoder-Decoder模式

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
Modozil·2017-03-01 15:55

常见优化算法 (tensorflow对应参数)

Momentum最开始有可能会偏离较远(overshootingthetarget)，但是通常会慢慢矫正回来。?12v=mu*v-learning_rate*d
技术年轻人·2017-02-16 11:30

神经网络 动量因子

更详细的介绍参见《DeepLearning最优化方法之Momentum（动量）》
BVL10101111·2017-02-10 19:47

深度学习中优化方法总结

最近在看Google的DeepLearning一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum
Donny-You·2017-01-03 12:43

（京东量化）基于相关性的配对交易策略

完整阅读：http://club.jr.jd.com/quant/topic/956578京东金融量化交流群：417082141均值回归(mean-reversion)与动量(momentum)是α策略的两种思路
JDquant·2016-12-19 19:28

常见优化算法 (caffe和tensorflow对应参数)

Momentum最开始有可能会偏离较远(overshootingthetarget)，但是通常会慢慢矫正回来。v=mu*v-learning_rate*dxx+=vNesterovmomen
csyanbin·2016-12-05 02:37

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
multiangle·2016-10-15 23:25

深度学习笔记(五)：LSTM

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
multiangle·2016-09-21 11:46

深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
multiangle·2016-09-18 10:28

深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad
multiangle·2016-09-17 16:07

momentum动量方法

由一阶滤波器得到启发（采用本次采样值与上次滤波输出进行加权，得到有效滤波，使得输出对输入有反馈作用）如下图，当γ增加，滤波器输出震荡减少。平均滤波器输出与平均滤波器输入相同，岁当当γ增加时，滤波器输入变慢。滤波器有助于减少震荡的书数目，同时仍然保持平均值。动量MOBP将动量滤波器加到参数的改变后，得到：。由于使用动量项，可以在维持算法稳定的基础上使用更高的学习速度，动量的另一个特征是当轨迹进入某一
pmt123456·2016-09-13 11:35

各种优化方法总结比较（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）

转载自：优化方法比较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。SGDSGD指stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch
Yingying_code·2016-09-06 15:25

DL学习笔记【5】caffe参数调节-solver文件

batchsize*test_iter=测试集图片数test_iter:100#每100次迭代执行一次测试test_interval:100#基础学习速率，动量，网络权重衰减base_lr:0.0000002#momentum
Sun7_She·2016-07-26 13:08

神经网络机器翻译Neural Machine Translation(5): Gradient-based Optimization Algorithms

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/u011414416/article/details/51567362本文将介绍近两年应用到端到端的神经网络模型中的一些参数优化方法，包括SGD、Momentum
clear-·2016-06-02 15:08

R语言动量交易策略分析

1.动量函数 momentum()#动量交易策略 MomentumTradingStrategy。#简单讲就是今天比昨天涨了多少或是低了多少；#该理论相信，涨了还会涨，跌了继续跌。
superdont·2016-05-31 21:00

2016.3.28 其他的调整网络的技巧

原来走的每一步的步长实际上是和c直接相关的，但是通过momentum，加了
Zhaohui1995_Yang·2016-05-08 17:00

神经网络Momentum

MomentumWesawthatifthecostsurfaceisnotspherical,learningcanbequiteslowbecausethelearningratemustbekeptsmalltopreventdivergencealongthesteepcurvaturedirectionsOnewaytosolvethisistousetheinverseHession(
garfielder007·2016-04-06 12:43

优化算法动画演示Alec Radford's animations for optimization algorithms

AlecRadfordhascreatedsomegreatanimationscomparingoptimizationalgorithmsSGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta
garfielder007·2016-03-29 12:41

An overview of gradient descent optimization algorithms

1.随机梯度下降（SGD）2.小批量梯度下降（mini-batch）3.最优点附近加速且稳定的动量法（Momentum）4.在谷歌毛脸中也使用的自适应学习率AdaGrad5.克服AdaGrad梯度消失的
beihangzxm123·2016-03-28 10:51

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。SGDSGD指stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练
luo123n·2016-02-21 22:00

各种优化方法总结比较（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）

转自：点击打开链接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。SGDSGD指stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的
blue_jjw·2016-02-10 21:05

Some Other URL (Path Integral in Momentum Space)

Search Keywords:  Diagrams in Momentum Space   http://equella.nottingham.ac.uk/uon/file/15d27091
·2015-11-13 10:14
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