SGD收敛性第10页

如何分辨on-policy和off-policy

如果是基于深度的算法，那么非常好分辨：目标函数里面一定有s和a的期望，而计算梯度的时候使用了SGD，把一个采样作为了期望的值。但是这

HGGshiwo·2023-04-07 05:21

毛峰一级茶评

第二泡汤色加深，香气清淡，轻微回甘第三泡汤色减淡，滋味清淡，略有回甘第四泡涩感增加总评：香气不显，茶汤清淡，苦涩味淡，回甘轻微，收敛性不明显，喉

Kevin007·2023-04-06 16:03

数值计算方法与c语言工程函数库 pdf,数值计算方法与C语言工程函数库

目录第一章绪论1.1计算机与计算方法1.2数值计算的特点及本书的特色1.3误差、稳定性和收敛性1.4C语言与数值计算方法第二章线性代数方程组的数值解法2.1引言2.2高斯－约当消去法2.3回代高斯消去法

AAAsuan·2023-04-05 13:57

图像复原的损失函数总结——Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks论文阅读

LossFunctionsforImageRestorationwithNeuralNetworks论文亮点摘要损失函数L1LossSSIMLossMS-SSIMLoss最好的选择：MS-SSIM+L1Loss结果讨论损失函数的收敛性

风雪夜归人o·2023-04-04 21:35

【深度学习技巧】迁移学习的基础内容

train_params=model.parameters()ifargs.optim=='sgd':#optimizer=optim.SGD(train_params,lr=args.lr,weight_decay

努力的袁·2023-04-04 15:37

基于 eigen 实现神经网络的反向传播算法（2）

在对其例题函数的训练测试中我也发现了该文CH12提到的速度不佳及收敛性问题。其中收敛问题根本上影响的算法的有效性。本文将展示该书CH12提到的改进算法，改进的目标即速度与收敛性。

Tonyfield·2023-04-04 08:34

随机梯度下降算法（SGD）

迭代优化算法两种迭代优化算法1.PLA算法2.GD算法蓦然回首，逻辑回归逻辑回归运用SGD的思路随机梯度下降算法SGD算法蓦然回首，PLASGD与PLA的联系

陈昱熹·2023-04-03 13:55

Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam

SGD、Momentum、RMSProp、Adam。随机梯度下降法（SGD）算法介绍对比批量梯度下降法，假设从一批训练样本中随机选取一个样本。模型参数为，代价函数为，梯度

Shu灬下雨天·2023-04-02 19:17

BBR算法及其收敛性

1.TCP拥塞的本质注意，我并没有把题目定义成网络拥塞的本质，不然又要扯泊松到达和排队论了。事实上，TCP拥塞的本质要好理解的多！TCP拥塞绝大部分是由于其”加性增，乘性减“的特性造成的！也就是说，是TCP自己造成了拥塞！TCP加性增乘性减的特性引发了丢包，而丢包的拥塞误判带来了巨大的代价，这在深队列+AQM情形下尤其明显。我尽可能快的解释。争取用一个简单的数学推导过程和一张图搞定。除非TCP端节

KafakaK·2023-04-01 19:46

梯度下降法改进过程：从 SGD 到 Adam算法

1.SGD梯度下降法1.1梯度下降（GradientDescent）梯度g指函数的某处的偏导数，指向函数上升方向。

__南城__·2023-04-01 18:35

非凸问题的优化-BSUM (迭代分块连续上界最小化，Block Successive Upper bound Minization)

文章目录背景稳定点-StationaryPoint函数正则性BSUMBSUM的收敛性一个例子：SISO之间的干扰控制遗留小问题背景对于一些很转化为凸或拟凸问题的非凸优化问题，此时可以有限考虑获得该问题的一个稳定点

昨晚学会了通信·2023-04-01 13:51

通信中的分式规划规划（part I)——功率控制、Beamforming、能量效率

二次变换(QuadraticTransform)理论1(QuadraticTransform)理论2(多维QuadraticTransform)对于Concave-ConvexFP问题的迭代优化：理论3：收敛性证明

昨晚学会了通信·2023-04-01 13:21

SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器

一.SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。

cv_lhp·2023-04-01 08:24

机器学习深度学习 | 吴恩达李宏毅

机器学习-吴恩达【资源】中文笔记|Markdown|【记录】批量梯度下降(BGD|在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新)随机梯度下降(SGD|每次迭代使用一个样本来对参数进行更新，使得训练速度加快

우 유·2023-04-01 02:16

MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe无层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoid交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss优化器：optim.SGD

不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

深度学习的面试小记

随机梯度下降（SGD）一种迭代方法，用于优化可微分目标函数。SGD有一个训练速度的问题，学习率过大，无法获得理想的结果，而学习率过小，训练可能会非常耗时。

骨子带刺·2023-03-30 10:47

基于Pytorch对凸函数采用SGD算法优化实例（附源码）

文章目录实例说明画一下要拟合的函数图像SGD算法构建思路运行结果源码后记实例说明基于Pytorch，手动编写SGD（随机梯度下降）方法，求-sin2(x)-sin2(y)的最小值，x∈[-2.5,2.5

使者大牙·2023-03-29 19:18

Pytorch搭建和训练神经网络模型

卷积操作：Conv2d类3.池化操作：MaxPool2d类4.非线性激活操作：ReLU类5.全连接操作：Linear类6.序列操作：Sequential类7.损失函数：loss类8.优化器：optim.SGD

NNNJY·2023-03-28 21:24

神经网络参数优化方法的总结

2.随机梯度下降（SGD）为了让参数收敛的速度更快，那就不要所

Mattina·2023-03-26 11:01

随机梯度下降

SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。SGD已成功应用于在文本分类和自然语言处理中经常遇到的大规模和稀疏的机器学习问题。

Powehi_·2023-03-25 22:22

感知机模型(Perceptron)的收敛性解读 | 统计学习方法

我们称在有限次迭代后获得分离超平面的性质为感知机算法的收敛性。对于一个线性不可分的数据集，感知机

舟晓南·2023-03-25 10:12

神经网络初始化

日期：2019.05.26参考：http://www.deeplearning.ai/ai-notes/initialization/神经网络初始化初始化会对深度神经网络模型的训练时间和收敛性产生重大影响

山雾幻华·2023-03-25 04:29

火币研究院院长公布火币项目评价五大体系

3.通证的体系设计必须有收敛性（抑制单向流动）。4.通证的体系设计必须有鲁棒性（抵御

新的角色和使命·2023-03-25 02:24

[机器学习] Gradient descent (Adagrad 、 SGD)

前言这篇文章是李宏毅的《机器学习》课程的笔记，主要目的是让我自己梳理一遍课程的内容，加深理解，找到课上没弄懂的地方，并将新的知识点与我以前的一些认知结合起来。如有写错的地方或者理解有问题的地方希望能得到纠正，欢迎相关的问题。正文回顾在前面线性回归处使用的梯度下降来寻找损失函数(或记为)最小时的参数，我们的目标函数是：其中，是最优条件下的参数值。梯度下降的方法的过程就是随机选取一个起

只爱学习的Gcy·2023-03-24 20:41

pytorch中SGD/Momentum/RMSprop/Adam优化器的简单比较

SGD是比较普通的优化器（其实SDG也挺好的）Momentum是SGD的升级版，代码里可看到和SGD用的也是同一个函数，只是加了动量RMSprop是Momentum的升级版Adam是RMSprop的升级版设置超参

troublemaker、·2023-03-22 11:00

神经网络参数优化器

一、优化器分类通用的优化器公式：ηt=ηt-1-lr*Mt/sqrt（Vt），Mt为一阶动量，Vt为二阶动量#SGD：即普通的参数更新公式，一阶动量为loss偏导数，二阶动量为1#SGDM：一阶动量动量在

甘霖那·2023-03-22 11:53

SDG+Momentum and Adam

一、SGD1、随机梯度下降算法存在的问题之一，在形如下图：在沿着X方向上移动时，损失函数的变化会很小但对Y轴方向上的变化会比较敏感，对像这种函数，SGD的表现为：会得到这种'之'字形的过程，其原因是这类函数的梯度与最小值并不是成一条直线

oklahomawestbrook·2023-03-22 11:49

深度学习笔记——Solver超参数配置文件

StochasticGradientDescent(type:"SGD"),#梯度下降AdaDelta(type:"AdaDelta"),#自适应学习率AdaptiveGradient(type:"AdaGrad

三度就好·2023-03-21 07:06

算法岗面试——数学基础总结

1.微积分SGD,Momentum,Adagard,Adam原理SGD为随机梯度下降,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。

早上起来闹钟又丢了·2023-03-21 07:13

JADE：带有可选择外部存档的自适应差分进化

操作既增加多样性有提高收敛性。参数自适应自动更新自动更新控制参数到合适的值，并且避免了使用者需要知道在参数设置和优化问题特征

love-study·2023-03-20 07:08

思考SGD未提升的两个问题

1.思考两个问题目录：分析sgd为什么没有提升对照英豪的文档，推论细节1.分析sgd为什么没有提升下面将从两个方面来探讨首先传统模型是有解释性的，那么可以从这方面挖掘一下为什么没有提升吗？

hwang_zhic·2023-03-19 19:20

2017-08-08

抗菌红景天内含有多量东莨菪碱、山萘酚等具有抗菌消炎成份；鞣质含量也最多，具收敛性，在粘膜

oNAo·2023-03-18 00:55

带相似度的 RSVD 算法

那么接下来就简单介绍一下这个RSVD的损失函数和推导公式，迭代方法是SGD。损失函数RSVD的损失函数推导公式RSVD的推导公式接下来就是添加相似度进行改进了。1.1

hwang_zhic·2023-03-16 02:33

「ML 实践篇」分类系统：图片数字识别

目的：使用MNIST数据集，建立数字图像识别模型，识别任意图像中的数字；文章目录1.数据准备（MNIST）2.二元分类器（SGD）3.性能测试1.交叉验证2.混淆矩阵3.查准率与查全率4.P-R曲线5.

Aurelius-Shu·2023-03-15 09:16

【笔记】神经网络中的一些基本原理和公式

对于一般的SGD，其表达式为,沿负梯度方向下降。

zlsjsj·2023-03-13 07:01

目标检测常用Optimizer及LearningRate的代码实现

（本文不定时更新…）1、基础知识常用的优化器有SGD,ADA

武乐乐~·2023-03-13 07:31

机器学习 | 实验二：多变量线性回归

我们还将研究代价函数J(θ)、梯度下降的收敛性和学习率α之间的关系。数据这是俄勒冈州波特兰市的一套房价训练集，其中输出y(i)是价格，投入的x(i)是居住面积和卧室的数量。有m=47个训练样例。

啦啦右一·2023-03-13 07:29

Rosenblatt感知器

Rosenblatt感知器只能用于线性可分模式，并且Rosenblatt证明了当训练集(模式向量)取自两个线性可分的类时，感知器算法是收敛的，算法的收敛性证明称为感知器收敛定理。

Powehi_·2023-03-13 03:40

胃不好，喝红茶

人在没吃饭的时分饮用绿茶会感到胃部不舒服，这是因为茶叶中所含的重要物质——茶多酚具有收敛性，对胃有必定的刺激作用，在空腹的情况下刺激性更强。而红茶就不一样了。

Annie_4780·2023-03-12 15:59

机器学习课程复习

主成分分析（PCA）原理当样本数远小于特征数怎么办与奇异值分解的异同CNN卷积和池化工作原理池化也叫子采样CNN过拟合风险措施SGD核方法核方法是一类把低维空间的非线性可分问题，转化为高维空间的线性可分问题的方法

dra_p0p3n·2023-03-10 07:29

数学文化赏析学习笔记

数学之魂数学的对象与方法数学的思想与方法数学的特点与地位1、概念的抽象性2、推理的严密性3、结论的确定性4、数学的地位：基础性、普适性、可靠性tips：演绎推理是收敛性思维类比推理是发散性思维归纳推理是从个体认识群体的推理

violet forever·2023-03-09 16:31

Intel-BigDL 训练过程(DistriOptimize)详解

用户只需要提供需要训练的Model，训练集(RDD[Sample]orDataSet)，损失函数(Criterion)，batchSize(若训练集是DataSet则不需要提供)，选择需要使用的优化方法(默认是SGD

由木人_番茄·2023-03-09 05:22

从0开始的CNN学习之路(二)-新疆大学智能制造现代产业学院

目录一、CNN的本质二、损失函数(LossFunction)三、梯度下降1.梯度下降2.梯度爆炸3.损失函数的局部最优解和全局最优解4.BGD(批量梯度下降)5.SGD(随机梯度下降)6.mini-BGD

beluga(阿通努力版)·2023-02-28 08:57

Pytorch学习笔记（7）：优化器、学习率及调整策略、动量

目录一、优化器1.1优化器的介绍1.2optimizer的属性1.3optimizer的方法1.4常用优化器torch.optim.SGD二、学习率2.1学习率介绍2.2为什么要调整学习率2.3pytorch

路人贾'ω'·2023-02-28 08:55

【论文总结】LINE和DEEPWALK方法总结与比较

2、采用一阶相似度和二阶相似度结合3、边采样优化方法解决了SGD的局限性（边的权值变换很大时，学习率难以选择，并且权值和乘以梯度导致梯度爆炸）模型描述：1、一阶相似度的LINE模型（只用于无向图）为了模拟一阶相

JavyHo·2023-02-24 07:15

机器学习中的优化算法第一课

优化关心的两个问题：1.收敛性（注意一定要收敛到满足一阶条件的点，不然是不合要求的收敛性证明）2.收敛率ML问题三要素：表达+评估+优化：近年来的优化的应用领域：Nofr

早睡早起wqh·2023-02-19 06:08

[论文泛读]2021多篇GNN论文阅读

DiffusionImprovesGraphLearning-NIPS2019假设T是原始的转移矩阵（或者说图卷积矩阵、信息传递矩阵），那么图扩散矩阵定义为：为了保证收敛性，加上约束，。

fry3251·2023-02-18 10:35

PageRank算法

证明部分主要涉及平稳向量存在性和正确性的证明以及利用幂迭代法求解平稳向量收敛性的证明。

飞翔的哈土奇·2023-02-18 09:19

基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1基于P2P交易的多微网电能共享架构1.2含碳捕集和电转气的微电网模型2运行结果2.1算法收敛性分析——子问题2.3多微网P2P电能交易优化结果分析3参考文献4Matlab代码

然哥依旧·2023-02-18 07:21

3.25复盘:清楚自己思维的优劣

由此看出，我善于发散思维，但相对的收敛性思维就比较弱势了，所以我的归纳整理能力因缺少实时的

静姐_学习成长营·2023-02-17 13:33

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