SGD收敛性

[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

Python实现梯度下降法

梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD

闲人编程·2024-09-14 23:35

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt

2401_85743969·2024-09-10 18:46

在下小天n·2024-09-05 13:33

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

然而，大多数基于概率模型的方法在多次运行的一致性和经验收敛性方面存在缺陷。此外，由于公式和算法的复杂性，LDA

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game

本文提出Nash-MTL，推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g

xhyu61·2024-09-03 09:26

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

该研究首先从理论上分析了FQT，重点关注了如Adam和随机梯度下降（SGD）等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现，那就是FQT收敛

量子位AI·2024-09-02 22:16

Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models

二阶信息问题：修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型（LLM）的

UnknownBody·2024-09-01 20:46

第3课：澄明绿茶（2018.11.28）

茶多酚：收敛性，杀菌消炎。维生素vc含量比其他茶类高。抗辐射。微发酵和不发酵的茶都可以敞口泡。三月底开始采，谷雨之前，夏茶就不采了。六大茶类可以采秋茶，冬茶也可以采一点，夏天不采，让它休养生息。

玲_玲_·2024-08-31 00:42

每日复盘

我对思维导图的热爱并不是为了简单的画好图，思维导图是重在思维不在图，练习发散性思维，收敛性思维，纵深思维，全局思维，还有关键词的提取才是关键。这将对我以后的工作

明明安安好·2024-08-29 09:28

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是：SGD

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

梯度下降法主要有两种变体：批量梯度下降（BatchGradientDescent,BGD）和随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）。这两者在如何计算梯度并更新模型参

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式

不是浮云笙·2024-08-24 05:49

keras.optimizers优化器中文文档

(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd

地上悬河·2024-03-29 09:44

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

如果我们⽤SGD训练线性回归，模型的参数是斜率和偏差，超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤

X.AI666·2024-02-19 23:48

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch

温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

数列极限

子数列收敛，原数列不一定收敛1、证明收敛性n趋于∞时，数列an趋于a，则说明该数列收敛。如果有(-1)n，

小白在努力~~·2024-02-15 10:17

【机器学习】详解 Optimizers

目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent

何处闻韶·2024-02-15 08:11

9、神经网络三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），

qxdx.org·2024-02-11 18:03

fast.ai 机器学习笔记（四）

使用SGD优化多层函数的回顾[0:00]这个想法是

绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:57

行测试题答案？分享六个搜题直接出答案的软件 #学习方法#微信

下方附上一些测试的试题及答案1、常数项级数/ananas/latex/p/1559268,判断其收敛性(),若收敛,其和为答案：发散2、可在体量和场地界面中进行().答案：错误3、金属常见的晶格类型

复古蛋卷·2024-02-09 08:57

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

这个模块提供了多种常用的优化器（Optimizer），如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。

科学禅道·2024-02-07 10:05

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7

iuerfee·2024-02-06 09:17

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

Stata收敛性分析（含详细代码说明和样例数据）

Stata收敛性分析（含详细代码说明和样例数据）收敛性分析是管理科学和运筹学中重要的概念，是一种解决决策者对他们的管理策略的反馈的方式和手段。它的最终目的是帮助管理者从复杂的环境中筛选最优的解决方案。

m0_71334485·2024-02-05 09:59

互联网加竞赛基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2024-02-04 07:55

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001

犟小孩·2024-02-03 19:37

机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT

文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法

少云清·2024-02-03 06:23

宁舍家财万贯，不舍钧窑一片。现在的钧窑到底怎么样？

金钧窑红斑三足炉估价SGD388,000-388,000成交价RMB2,255,022专场书画杂项拍卖时间2018-07-14拍卖公司劳伦斯国际拍卖有限公司拍卖会亚洲巡回拍卖第五期此炉造型秀美，釉色莹润

荒唐忆梦·2024-01-31 17:09

机器学习复习（2）——线性回归&SGD优化算法

目录线性回归代码线性回归理论线性回归代码classMy_Model(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(My_Model,self).__init__()#矩阵的维度（dimensions）self.layers=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,16),nn.ReLU(),nn.Linear(16,8),nn

不会写代码！！·2024-01-31 07:38

FDTD的稳定性条件及网格设置

所谓收敛性就是指离散间隔趋近于零时，差分方程的解在空间任意一点和任意时刻都一致趋于原方程的解。稳定性是指寻求一种离散间隔所满足的条件，在此条件下差分方程的数值解和原方程的严格解之间的差为有

豆沙粽子好吃嘛!·2024-01-30 23:49

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第 2章感知机

文章目录第2章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分性2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的收敛性2.3.3感知机学习算法的对偶形式实践

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

计算方法实验2：利用二分法及不动点迭代求解非线性方程

二、实验目的掌握二分法及不动点迭代的算法原理；能分析两种方法的收敛性；能熟练编写代码实现利用二分法及不动点迭代来求解非线性方程。

_宁清·2024-01-29 18:29

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M）步骤Q函数与辅助函数收敛性四

星川皆无恙·2024-01-28 23:22

第1周学习：深度学习和pytorch基础

二、常用的激活函数三、万有逼近定理四、层的作用03-螺旋数据分类示例一、SGD和ADAM二、学习率的设定三、代码及结果配套教材：北京交通大学《专知-深度学习》01-绪论人工智能，机器学习，深度学习之间的关系理解

随风漂流l·2024-01-28 21:03

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

SGD

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

思维导图第2次作业

收敛性思维:我们的大脑都很喜欢去把一些。物件归纳起来，就是根据物体，物品的种类，形状，颜色或者是其它作用，是有规律的，而不是说杂乱无章的。收敛性思维就是把事物归纳排序。

李乾Arale·2024-01-28 16:12

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

但是由于神经网络的参数空间复杂,所以很难求最优解.前几章,我们使用参数的梯度,沿梯度的反向更新参数,重复多次,从而逐渐靠近最优参数,这个过程称为随机梯度下降_(stochasticgradientdescent_),简称SGD6.1.1

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

贝尔曼最优方程收敛性证明

贝尔曼方程有两种形式「贝尔曼期望方程」和「贝尔曼最优方程」，贝尔曼期望方程是在求解价值函数vπ(s)v_{\pi}(s)vπ(s)或者Q函数qπ(s,a)q_{\pi}(s,a)qπ(s,a)的时候使用，而贝尔曼最优方程则在求解最优策略时使用，那么为什么贝尔曼最优方式是收敛的？简单来说Belman最优公式对应的算子是完备度量空间（也叫完备空间，空间中的任何柯西序列都收敛在该空间之内）上的一个压缩映

taoqick·2024-01-26 11:51

diffusion 和 gan 的优缺点对比

Diffusion训练loss收敛性好，比较平稳。模拟分布连续性Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂，更加非线性的分布。

木水_·2024-01-25 07:50

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

然而，REINFORCE算法也有其局限性，采样效率低、高方差、收敛性差、难以处理高维离散空间。

如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

数值积分与微分

图片发自App数值积分的思想为利用几个点的函数值和求积系数来线性组合，从而近似积分，进一步和插值联系起来，再进行等距插值，得到牛顿科特斯公式，其中提到了代数精度，收敛性，稳定性的概念，偶数阶求积公式代数精度会高一点

抄书侠·2024-01-24 05:37

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

近几年陨石的市场怎么样?

石铁陨石估价SGD982,000-982,000成交价RMB11,812,020专场书画杂项拍卖时间2018-07-14拍卖公司劳伦斯国际拍卖有限公司拍卖会亚洲巡回拍卖第五期铁陨石估价SGD420,000

荒唐忆梦·2024-01-23 06:06

终于要开学了

有史以来最长的寒假就要结束了，神兽们也该入笼收敛性情了，身心俱疲的家长终于有了即将刑满释放的轻松感。然而，对老师而言，却并非如此轻松。据说要缩减暑假时间或者变单休日，弥补学生少上的课时。

甜甜萱_·2024-01-22 21:12

深度学习中的优化算法

本文尝试通过一个框架来梳理深度学习中的常用优化算法，即从SGD到NAdam。整体框架我们设待学习参数为w,目标函数为f(w)，初始学习率为α。

小蛋子·2024-01-21 14:27

Python：最简单的神经网络分类模型(附带详细注释说明）+ 训练结果可视化+ 模型可视化

#2.torch.autograd：用于构建计算图形并自动获取渐变的包#3.torch.nn：具有共同层和成本函数的神经网络库#4.torch.optim：具有通用优化算法（如SGD，Adam等

深耕智能驾驶·2024-01-20 20:03

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

优化器探讨了随机梯度下降（SGD）、Adam、R

M.D·2024-01-20 06:56

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