SGD收敛性第23页

EM算法推导、优缺点及改进方法

EM算法推导文章目录EM算法推导EM算法内容EM算法过程算法证明：为什么能用EM算法求最大似然E-stepM-step整体过程收敛性证明对数似然函数递增有界性EM算法的应用EM算法优缺点优点缺点改进方法参考文献

代码王者pyh·2022-11-17 07:53

EM算法详细推导

EM算法详细推导EM算法简介1.EM算法简介EM算法推导2.EM算法推导EM算法举例3.EM算法举例EM算法收敛性证明4.EM算法收敛性证明一点小思考5.一点小思考参考文献EM算法简介1.EM算法简介概率模型有时既含有观测变量

心静菩提现·2022-11-17 07:22

机器学习 | 奇异值分解SVD与实现

文章目录前言一、回顾特征分解特征分解的原理特征值与特征向量的求解二、奇异值分解(SVD)三、推荐系统中SVD的特殊性SGD优化ALS四、Suprise实现SVD召回环节考虑用户隐式反馈的SVD++总结附录

RichardsZ_·2022-11-15 13:37

【学习笔记】《模式识别》3：线性分类器

广义线性判别函数1.目的2.非线性多项函数式四、线性判别函数的几何性质1.模式空间与超平面2.权空间与权向量解3.权重确定4.线性分类器的设计步骤五、感知器算法1.感知器2.感知器算法原理3.算法步骤4.收敛性

Schanappi·2022-11-14 11:54

torch09：variational_autoencoder(VAE)--MNIST和自己数据集

（5）定义优化算法（SGD、

MachineLP·2022-11-14 09:08

记录一下Pytorch中scheduler的使用

optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001)expr_scheduler=torch.optim.lr_sch

米斯特鱼·2022-11-14 07:35

【矩阵论】范数和矩阵函数（2）

范数及矩阵函数之收敛性与矩阵函数定义矩阵的范数是为了讨论矩阵的收敛性。注：范数和矩阵函数这个系列的（1）（2）等划分是按照章节来的，与视频的分集并不完全一致。

kodoshinichi·2022-11-13 17:58

Inception v2&Batch Normalization论文阅读笔记

Inceptionv2看这个前先学会SGD和小批量、参数的更新过程、理解梯度爆炸梯度消失的过程。

白蜡虫可·2022-11-13 10:17

神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法

在神经网络的学习中，其中一个重要目的就是找到使损失函数的值尽可能小的参数，为了找到这个最优参数，我们使用梯度（导数）作为线索，沿着梯度方向来更新参数，并重复这个步骤，从而逐渐靠近最优参数，这个过程叫做随机梯度下降法（SGD

寅恪光潜·2022-11-12 17:40

北鲲教程 | 基于扩展有限元的混凝土受力开裂计算分析

年美国西北大学以Belytschko教授为代表的计算力学课题组[1]提出的扩展有限元概念至今已有23年，该理论基于传统有限元的单位分解思想，在不连续位置通过富集自由度的形式表达不连续场，既保持了计算过程中的收敛性

北鲲云_beikun·2022-11-11 11:13

不同压强下ZnO的声子谱计算及其收敛性测试

通常对于一个经费不是那么充足，即没什么经费的计算模拟课题组来说（我没说我组，没说），究竟整几台服务器是个大问题。服务器的使用又经常会出现以组会为周期特征，以审稿意见为诱发因子的使用高峰期，和相应的低峰期，难以互补。故而超算就可以作为很好的润滑剂来使用。北鲲云能够基本满足一切我等对超算的幻想，对于导师来说，最重要的肯定是便宜，便宜，和便宜；对于学生来说，最重要的则是简单，简单，傻瓜式的简单。前者我们

北鲲云_beikun·2022-11-11 11:42

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习6：多层感知机

4多层感知机2022.11.10感知机模型详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/563472789感知机算法过程、收敛性：https://zhuanlan.zhihu.com/

羊老羊·2022-11-11 07:31

CS231n-2017 第7讲训练网络(下)

一.优化算法1.随机梯度下降法(SGD)表达式：xt+1=xt−α∇f(xt)x_{t+1}=x_t-\alpha\nablaf(x_t)xt+1=xt−α∇f(xt)缺点：如果损失函数对某一维的参数敏感

suredied·2022-11-10 10:37

cs231n-Lecture6

CS231N–神经网络训练（下）一、精细优化1.SGD的优化问题(1)不同维度梯度问题比如在趋近最优解的维度，梯度下降的慢，而在垂直方式梯度下降的快，梯度下降的和方向在偏离正确方向太远，这样优化过程中逼近最优解速度慢

sun1398·2022-11-10 10:36

2022CS231n笔记-正则化和优化算法

代码部分：全连接层网络_iwill323的博客-CSDN博客目录正则化问题引出正则化作用L1和L2正则化优化算法随机梯度下降StochasticGradientDescent(SGD)存在的问题SGD+

iwill323·2022-11-10 10:32

cs231n--正则化与优化

SGD随机梯度下降由于批

黄昏贩卖机·2022-11-10 10:59

机器学习面试题总结

8.随机梯度下降（SGD）和批量梯度下降（BGD）的区别9.什么是AUC10.模型中的w参数，为什么不能过大？11.什么是正则化项？12.过拟

幼稚的人呐·2022-11-09 17:17

【深度学习】深度学习基础-Warm_up训练策略

由于神经网络在刚开始训练的时候是非常不稳定的，因此刚开始的学习率应当设置得很低很低，这样可以保证网络能够具有良好的收敛性。但是较低的学习率会使得训练过程变得非常缓慢，因此这里会采用

超级无敌陈大佬的跟班·2022-11-09 10:24

深度学习+图像处理相关试题日常总结

202010211、提高泛化能力提高模型泛化能力，减小过拟合，提升鲁棒性的几种方法：1.batch_size越大，样本整体噪声均值保持不变但是方差减小，而样本的噪声有助于SGD规避局部最优点，从而提高整体的泛化能力

金小虾·2022-11-09 07:38

【阿旭机器学习实战】【9】随机梯度下降（SGD）进行乳腺癌良恶性预测，并与逻辑斯蒂回归预测结果进行对比

本文使用机器学习中的随机梯度下降（SGD）进行乳腺癌良恶性预测，并将其与逻辑斯蒂回归预测结果进行对比。

阿_旭·2022-11-08 11:59

CS224W摘要03.Node Embedding

文章目录Encoder和Decoder框架Encoder小例子Note随机游走notation特点算法描述负采样优化SGD小结Node2Vec小结Embeddingentiregraphs新法LearnWalkEmbeddingCS224W

oldmao_2000·2022-11-08 09:13

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（十三）（人工神经网络（2）））

中国大学MOOC课程（十三）（人工神经网络（2）））13人工神经网络（2）13.1小批量梯度下降法13.1.1批量梯度下降法13.1.2随机梯度下降法（StochasticGradientDecent，SGD

踏破万里无云·2022-11-07 23:34

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战

优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜

胖哥真不错·2022-11-07 15:43

Python实现GWO智能灰狼优化算法优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战

优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜

胖哥真不错·2022-11-07 15:42

迭代求解线性方程组的解

对于迭代方法求解线性方程组的解：首先系数矩阵A应当是非奇异方阵，这样能够保证AX=b不是超定方程组，且有唯一的非零解；常用的方法有雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法，超松弛迭代法和共轭梯度迭代法；对于迭代方法要判定其收敛性

KuoGavin·2022-11-06 17:16

C++使用雅可比迭代法(jacobi)和高斯赛德尔迭代法(G-S)解线性方程组

xiGauss-Seidel迭代法就是在jacobi迭代的基础上，在计算第i+1行的xi+1时，带入了刚刚计算出的xi,xi-1…，以减少迭代次数迭代法不是万能的，收敛时才能用迭代法的相关推导迭代法的收敛性与谱半径

人工智睿·2022-11-06 17:46

科学计算(数值分析)基础入门 (一) 迭代法求解线性方程组

1.Jacobi(雅可比)迭代2.Gauss-Seidel(高斯-赛德尔)迭代3.SOR(逐次超松弛)迭代4.迭代的收敛性见后续…

待戈·2022-11-06 17:14

解线性方程组c语言实验报告,实验五线性方程组的迭代法实验

计算机科学与技术指导教师：郭卫斌班级学号：10101438计102姓名：闻翰计算机科学与工程系实验五线性方程组的迭代法实验一.实验目的(1)深入理解线性方程组的迭代法的设计思想，学会利用系数矩阵的性质以保证迭代过程的收敛性

ku drei·2022-11-06 17:14

Pytorch简单入门操作

torch:可以将张量转换为torch.cuda.TensorFloattorch.autograd:自动梯度torch.nn：具有共享层和损失函数的神经网络库torch.optim：具有通用的优化算法包（SGD

m0_61899108·2022-11-06 07:59

深度学习：AlexNet实现服装分类（Pytorch）

深度学习：AlexNet实现服装分类（Pytorch）前置知识表征学习模型介绍模型架构模型特点代码实战服装分类数据集定义模型测试数据训练模型结果展示前置知识Lenet-5服装分类卷积神经网络详细指南SGD

HanZee·2022-11-05 07:43

c语言实现多目标优化,MOPSO 多目标例子群优化算法

粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便的计算机实现，在工程优化领域得到了广泛的应用，多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域

babyquant·2022-10-30 17:08

【详解】模型优化技巧之优化器和学习率调整

目录PyTorch十大优化器1torch.optim.SGD2torch.optim.ASGD3torch.optim.Rprop4torch.optim.Adagrad5torch.optim.Adadelta6torch.optim.RMSprop7torch.optim.Adam

LeeZhao@·2022-10-30 17:34

安装retinanet_PyTorch 实现 RetinaNet 目标检测

论文里的结果是34.0%mAP，造成这个差别的主要原因可能是这里使用了Adam优化器，而论文里使用了SGD

weixin_39541212·2022-10-30 14:51

[机器学习 ] 优化器optimizer

SGD：沿梯度方向更新SGD+momentum：沿速度方向更新，而不是沿梯度方向更新AdaGrad:除以梯度平方项。

lgy_keira·2022-10-30 11:07

优化器 optimizer

目前常用的优化器有SGD,Adam,AdamW等。SGD随机梯度下降从训练样本中随机选取一个进行计算梯度，然后×学习率进行调整模型参数。优点：训练速度快，对非凸函数效果好缺点：局部最优点或鞍

be_humble·2022-10-30 11:06

【论文翻译】Cluster-GCN：用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutionalNetworks聚类GCN：一种用于深度学习和大型图卷积网络的高效算法摘要训练一个大规模的GCN仍然具有挑战性，目前基于SGD

BinBalll·2022-10-30 07:43

机器学习-白板推导-系列（十）笔记：EM算法

文章目录0笔记说明1算法收敛性证明2公式导出2.1ELBO+KLDivergence2.2ELBO+JensenInequlity2.3最后的工作3从狭义EM到广义EM4广义EM5总结0笔记说明来源于【

流动的风与雪·2022-10-26 07:25

【AI安全之对抗样本】深度学习基础知识（二）

文章目录00前言01深度学习训练过程02优化器（optimizers）2.1梯度算法2.2常用的优化器2.2.1SGD2.2.2Adagrad2.2.3Adadelta2.2.4RMSprop2.2.5Adam2.3

吃_早餐·2022-10-25 14:36

【自然语言处理】深度学习基础

CNN2.2.4总结2.3池化层2.4Dropout层2.5激活函数2.5.1Sigmoid2.5.2tanh2.5.3Relu2.6损失函数2.6.1均方差2.6.2交叉熵2.6.3其他2.7优化器2.7.1SGD2.7.2Adam2.7.3SGD

吃_早餐·2022-10-25 14:03

Pymoo：优化算法收敛性的实例分析

Pymoo：优化算法收敛性分析的实现方法一、优化问题的定义与优化算法的结果分析1.1优化问题的定义与必要的算法中间信息的获取1.2ConstraintSatisfaction(约束满足)二、Pareto

嵌入式技术·2022-10-25 12:28

python如何训练图片_python 画图像训练结果的loss图

得到每个epoch的loss和predict精度后，就可以愉快地画图直观地看出训练结果和收敛性了。

weixin_39710041·2022-10-24 10:07

YOLOv5数据增强方式

雪孩·2022-10-24 10:05

Deep Learning的案例-YoloV5中的数据增强

from0.5to0.95,step0.05(0.5,0.55,0.6,0.65,0.7,0.75,0.8,0.85,0.9,0.95).hyp参数列表lr0:0.01#initiallearningrate(SGD

卡列宁在睡觉·2022-10-24 10:05

pytorch优化器

Pytorch一共有11个优化器，其中比较常用的主要有4种：SGD、Momentum、RMSProp、Adam。SGD实现随机梯度下降。

一千克欣喜·2022-10-24 07:52

基于pytorch的手写数字识别，算法优化（动量Momentum，梯度下降SGD）GPU加速

鼎上西瓜刀·2022-10-24 07:21

Pytorch优化器选择

Pytorch中有四种常用的优化器，SGD、Momentum、RMSProp、Adam，那我们该如何选择呢。

Yellow0523·2022-10-24 07:18

pytorch 两层神经网络的实现（含relu激励方程的反向传播推导过程）

定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）；数据集的制作和输入；对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播；计算loss，由Loss层计算；反向传播求梯度；根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD

Sudan_大树·2022-10-22 09:43

神经网络常见优化算法总结

基于深度学习优化算法进行总结下述文字可能不是特别准确，但基本可以概括各种方法的直观内核SGD：普通基于一阶梯度下降算法wt+1=wt−η∇w_{t+1}=w_{t}-\eta\nablawt+1=wt−

Alvin___Lee·2022-10-22 07:49

神经网络中各种优化器介绍

1.SGD1.1batch-GD每次更新使用全部的样本，注意会对所有的样本取均值，这样每次更新的速度慢。计算量大。1.2SGD每次随机取一个样本。这样更新速度更快。

npupengsir·2022-10-22 07:48

【机器学习】神经网络中的优化器

SGD、Momentum、NAG和AdaGrad这篇讲的很好RMSProp、Adam这篇讲的很好这篇可以看看递推

CC‘s World·2022-10-22 07:43

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