SGD收敛性第2页

近似点梯度法

ProximalGradientMethod最优化笔记，主要参考资料为《最优化：建模、算法与理论》文章目录最优化笔记——ProximalGradientMethod一、邻近算子（1）定义二、近似点梯度法（1）迭代格式（2）迭代格式的理解（3）收敛性分析三

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:52

牛顿法和拟牛顿法介绍

最优化笔记，主要参考资料为《最优化：建模、算法与理论》文章目录一、经典牛顿法（1）迭代格式（2）收敛性二、拟牛顿法（1）割线方程（2）BFGS公式（3）BFGS全局收敛性参考资料梯度法仅仅依赖函数值和梯度的信息

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

机器学习笔记——感知机【图文，详细推导】

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

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

【同济子豪兄斯坦福CS224W中文精讲】PageRank算法

文章目录理解PageRank的五个角度迭代求解线性方程组迭代左乘M矩阵矩阵的特征向量随机游走马尔可夫链求解PageRankPageRank收敛性分析修改M得到G考虑节点相似度的PageRank算法参考资料互联网的图表示网页是节点

自律版光追·2024-01-17 09:18

adam优化器和动量

原始的SGD加上动量（惯性，每一次更新根据前面所有结果，使结果更快收敛）AdaGrad与SGD的核心区别在于计算更新步长时，增加了分母：梯度平方累积和的平方根。

潇洒哥611·2024-01-17 06:15

参数优化器

lr，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

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

随心玩玩（十三）Stable Diffusion初窥门径

写在前面：时代在进步，技术在进步，赶紧跑来玩玩文章目录简介配置要求安装部署下载模型启动ui插件安装教程分区提示词插件Adetailer插件提示词的分步采样采样器选择采样器的收敛性UniPC采样器高分辨率修复

likeGhee·2024-01-16 11:39

从零开始训练神经网络

我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。一个循环表示epoch数，即我遍历整个数据集的次数，第二个循环用于逐个遍历每个观察值。

AI-智能·2024-01-16 10:42

用Pytorch实现线性回归模型

学习器训练：确定模型（函数）定义损失函数优化器优化（SGD）之前用过Pytorch的Tensor进行Forward、Ba

chairon·2024-01-16 08:49

元宇宙：下一代互联网的新生形态

比较而言，“维基百科”对“元字宙”的描述更符合“元字宙”的新特征:通过虚拟增强的物理现实，呈现收敛性和物理持久性特征的，基于未来互联网的，具有接感知和共享特征的3D虚拟空间。

风情公子·2024-01-16 04:03

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课前言在前面的博文中已经学习了构建神经网络的基础需求，搭建了一个简单的双层网络结构来实现数据的分类。并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途，其中，激活函数优化了神经元的输出能力，损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反

絮沫·2024-01-15 10:49

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（六）随机近似与随机梯度下降

目录一.内容概述二.激励性实例（Motivatingexamples）三.Robbins-Monro算法（RM算法）：1.算法描述2.说明性实例（llustrativeexamples）3.收敛性分析（

leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:00

详解深度学习中的常用优化算法

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。

程翠梨·2024-01-12 18:37

竞赛保研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

iuerfee·2024-01-11 07:49

AlexNet论文精读

使用SGD（随机梯度下降）来训练，每个batch128，动量为0.9，权重衰减为0.0005（防止过拟合，

warren@伟_·2024-01-11 02:02

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

一文读懂，值得细读，遗传算法等优化算法的收敛性及分析模型

1.探究遗传算法收敛的必要性遗传算法在应用方面已经取得了相当丰硕的成果，人们对它的发展前景也充满了足够的信心。它主要应用在机器人学(移动机器人路径规划，关节机器人运动轨迹规划，细胞机器人的结构优化等)，函数优化(非线性，多模型，多目标优化等)，规划管理(生产规划，规划制图，并行机任务分配等)，信号处理和人工生命组合优化(TSP问题，背包问题，图分划问题等)，图像处理(模式识别，特征提取，智能识别，

莹莹苏莹·2024-01-09 20:00

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新

jcfszxc·2024-01-09 09:49

2018-04-18

其中：广度思维包含发散性思维、创造性思维、直接联想和间接联想；精度思维即收敛性思维；深度思维即纵深思维；高度思维即全局思维。这几天，郡主每日早间给我们出题训练。

张露露子·2024-01-09 02:37

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降（SGD

Green Lv·2024-01-08 15:40

优化器（一）torch.optim.SGD-随机梯度下降法

torch.optim.SGD-随机梯度下降法importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset

Cupid_BB·2024-01-08 07:29

最优化理论期末复习笔记 Part 2

数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展

hijackedbycsdn·2024-01-04 23:21

最优化理论期末复习笔记 Part 1

数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展

hijackedbycsdn·2024-01-04 09:42

NNDL 作业12-优化算法2D可视化 [HBU]

24秋学期】NNDL作业12优化算法2D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

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:23

2019-10-03

跟朋友一起，所展现的笑容是一种礼貌性、有收敛性的笑容，只有与男朋友在一起时，那是一种放肆，自由，快乐，奔放的笑容，是从心底绽放出来无与伦比的笑容。

承凯Boy·2024-01-03 22:39

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

comsol电磁仿真入门

三、研究类型有周期性的用频域求解，速度和收敛性比瞬态的好。

csdnzzt·2024-01-02 12:22

文献阅读：PromptAgent: Strategic Planning with Language Models Enables Expert-level Prompt Optimization

StrategicPlanningwithLanguageModelsEnablesExpert-levelPromptOptimization1.文章简介2.方法说明3.实验&结论1.基础实验1.实验设置2.结果分析2.细节讨论1.泛化性2.检索策略3.收敛性分析

Espresso Macchiato·2023-12-31 20:29

nndl 作业12 优化算法2D可视化

1.被优化函数SGD算法SGD又称为随机梯度下降算法，用于求解损失函数最小值，对于SGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实

szf03·2023-12-31 06:51

图像分割之常用损失函数-Focal Loss

OneStage：主要指类似YOLO、SGD等这样不需要regionproposal,直接回归的检测算法，这类算法检测速度很快，但是精度准确率不如使用Twostage的模型。

唐宋宋宋·2023-12-30 21:34

利用MATLAB计算无限级数和泰勒级数

对于无限级数的示例进行求解2泰勒级数2.1泰勒级数的定义：2.2taylor函数2.3利用MATLAB对于无限级数的示例进行求解1无限级数1.1无限级数的定义：无穷级数是研究有次序的可数或者无穷个数函数的和的收敛性及和的数值的方法

每月一号准时摆烂·2023-12-30 06:01

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

模型优化方法

在构建完模型后，通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降（SGD）优点：（1）每次只用一个样本更新模型参数，训练速度快（2）随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点

alstonlou·2023-12-28 23:12

感悟滇红的灵与性

产于云南的红茶，称为滇红；成品茶外形条索紧结、肥硕，色泽乌润，汤色鲜红，香气鲜浓，滋味醇厚，富有收敛性，叶底红润匀亮，金毫特显滇红自打问世以来，就是一款兼容并包、和谐共存、仁者见仁、智者见智的茶品：当人们兴致极好的时候

青菜1·2023-12-28 21:24

优化算法2D可视化的补充

4.分析上图，说明原理（选做）1、为什么SGD会走“之字形”？其它算法为什么会比较平滑？之所以会走"之字形"，是因为它在每次更新参数时只考虑当前的样本梯度。

Simon52314·2023-12-28 10:08

价值函数近似-prediction\control（DQN）

IncrementalVFAPredictionAlgorithmsMCpredictionVFATDpredictionVFA二、IncrementalVFAControlAlgorithm基于MC、TD优化批量强化学习收敛性三

爱宇小菜涛·2023-12-28 01:46

mongodb $lookup设置多个join条件, 按数组中某字段值对数据进行排序

它包含以下的文档，我需要对他进行分页、排序的查询{"nameCn":"商品1","prices":[{"_id":ObjectId("625ad3faac803944c8d7a6d0"),"currency":"SGD

不可L·2023-12-27 06:25

详解Keras3.0 API: Optimizers(优化器)

常用的优化器SGD：随机梯度下降这是一种基本的优化算法，通过迭代更新模型参

缘起性空、·2023-12-26 12:30

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

几度雨停393·2023-12-24 18:05

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SGD算法：SGD算法是从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了

Simon52314·2023-12-24 18:04

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

1.简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化SGD：随机梯度下降，每次迭代采集1个样本（随机）。AdaGrad算法：一种梯度下降法，是对批量梯度下降法的改进，但并不是对动量法的改进。

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:31

机器学习优化器（公式+代码）

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型。

New___dream·2023-12-23 06:59

无约束优化问题求解笔记（1）

目录1.迭代求解的基本流程与停止准则1.1迭代求解的基本流程1.2停止准则1.3收敛阶2.线搜索方法2.1精确线搜索2.2非精确搜索**Goldstein准则****Wolfe准则**2.3线搜索算法的收敛性

碧蓝的天空丶·2023-12-21 23:58

大创项目推荐深度学习+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

laafeer·2023-12-21 21:51

神经网络：优化器和全连接层

SGD（随机梯度下降）随机梯度下降的优化算法在科研和工业界是很常用的。很多理论和工程问题都能转化成对目标函数进行最小化的数学问题。

是Dream呀·2023-12-21 11:08

Highway Networks网络详解

神经网络的深度对模型效果有很大的作用，可是传统的神经网络随着深度的增加，训练越来越困难，这篇paper基于门机制提出了HighwayNetwork，使用简单的SGD就可以训练很深的网络，而且optimization

will-wil·2023-12-21 01:05

【Matlab算法】随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent，SGD) （附MATLAB完整代码）

随机梯度下降法前言正文代码实现可运行代码结果前言随机梯度下降法(StochasticGradientDescent，SGD)是一种梯度下降法的变种，用于优化损失函数并更新模型参数。

Albert_Lsk·2023-12-20 21:02

深度学习优化器Optimizer-SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam、AdamW

Optimizer优化学习率learning rate:α学习率learning\;rate:\alpha学习率learningrate:α防止除0的截断参数:ϵ防止除0的截断参数:\epsilon防止除0的截断参数:ϵt 时刻的参数:Wtt\;时刻的参数:W_{t}t时刻的参数:Wtt 时刻的梯度：gtt\;时刻的梯度：g_{t}t时刻的梯度：gtt 时刻的神经网络:f(x;Wt)t\;

Leafing_·2023-12-20 08:13

审视自己

不知道大家有没有这种感觉，就是当你在遇到难题时，你尝试解决他的时候，却发现自己像一只无头苍蝇，到处瞎撞，没有一个方向可言，顿时让我想到了SGD的那张图。

Vophan·2023-12-19 20:50

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