SGD收敛性

Feature-Based Matrix Factorization

libFM的作者对比了libFM和SVDFeature，认为SVDFeature也是一种通用的矩阵分解模型，但是各有优缺点：缺点：SVDFeature有限制条件，只能对两个类别型的特征进行分解；只能用SGD
xiiatuuo·2021-04-30 12:44

pytorch Mini-Batch

梯度下降有几种选择：梯度下降（BatchGD）：计算速度快（运用GPU的并行能力），但是数据集大的话硬件受不了随机梯度下降（SGD）：它的随机性会克服鞍点的问题（遇到鞍点，梯度为0就走不动了）但是运行时间过长
喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:52

pytorch-线性回归模型

线性回归模型构造损失函数构造计算图深度神经网络并没有太多的局部极小值，但是会有鞍点，鞍点就会导致没有梯度停止更新梯度下降的三种方式：SGD（随机梯度下降）：每次更新只用一个样本，数据中会有噪声，会另训练离开鞍点
喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:25

32组-Deep Residual Learning for Image Recognition

论文提出背景深层网络的训练问题：1）梯度消失/梯度爆炸，阻碍模型进一步收敛（可以用已有的batchnormalization和SGD来解决）2）退化问题，层数增多效果反而更差（作者认为这并不是过拟合导致的
青色贝壳·2021-04-25 18:55

十分钟，教你学会品茶的26点

7、收敛性：品茶后，舌面和口腔四
_郭永山_·2021-04-24 12:53

【python】用正则表达式从字符串中提取参数

classSGD(OptimizerBase):"""SGD优化方法"""def__init__(self,lr=0.01):super().
梅津太郎·2021-04-22 13:22

黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第三天）

文章目录四、回归与聚类算法4.1线性回归4.1.1线性回归的原理4.1.2线性回归的损失和优化原理4.1.3线性回归API4.1.4波士顿房价预测4.1.5梯度下降的扩展：GD、SGD、SAG4.1.6
zdb呀·2021-04-22 11:43

绿茶门外汉，可以先看看这篇文章！

是指采取茶树的新叶或芽，未经发酵，经杀青、整形、烘干等工艺制作，较多保留了鲜叶内的天然物质，其中茶多酚、咖啡碱保留鲜叶的85％以上，叶绿素保留50％左右，维生素损失也较少，从而形成了绿茶"清汤绿叶，滋味收敛性强
富锦茶言悦舍·2021-04-21 14:11

Pytorch实现男女证件照性别分类

今儿个用pytorch写了一个识别证件照性别的神经网络，一开始用sgd，死活收敛不到一半，还不如蒙呢，蒙还有50%的准确率，后来用adam，一下子就收敛到接近100%了，可以商用了。
困兽一只·2021-04-20 18:59

What？！喝茶时，有人说茶有回甘的感觉，有人说回甜？

也就是说，入口时苦涩为主，但随着时间推移，咽喉处泛甘，收敛性与刺激性消失，
洋顶岽私家茶园·2021-04-19 13:27

梯度下降及线性回归详解

梯度下降及线性回归详解一.一元线性回归1摘要2什么是回归分析3如何拟合这条直线（方法）4最小二乘法4.1基本思想4.2推导过程4.3代码4.4输出结果5梯度下降算法5.1目标/损失函数5.2梯度下降三兄弟（BGD，SGD
zjh6888·2021-04-17 11:04

Pytorch神经网络-加速神经网络训练过程

StochasticGradientDescent(SGD)如果将数据一股脑的放入NN中进行训练效率会很慢。换一种思路，将数据拆分成小批小批的，再分批放入NN中计算。
BlueSkyBlue·2021-04-15 11:31

Jacobi迭代法分量形式matlab,mtalab中jacobi迭代法

(2)学会用Matlab编写......输入稀疏矩阵ZA,输出为满矩阵MA(包含零元)4.24.2.2雅可比(Jacobi)迭代及其MATLAB程序雅可比迭代的收敛性及其MATLAB程序根据定理4.3和公式
weixin_39634237·2021-03-21 14:31

AlexNet和VGGNet重点摘要总结(包含Fancy PCA详解和SGD）

AlexNet和VGGNet重点摘要总结(包含FancyPCA详解和SGD）参考与引用：AlexNet'sDiscoveriesandSummaries1.ReLUNonlinearity（非线性非饱和函数训练速度极快
Shlily.·2021-02-25 21:06

【VRP问题】灰狼算法求解VRPTW问题【Matlab 285期】

该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。
星斗月辉·2021-02-25 13:06

【VRP问题】基于matlab灰狼算法求解VRPTW问题【含Matlab源码 361期】

该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。
紫极神光·2021-02-21 22:01

【寒假作文】这个冬天不太冷-2

寒风不会收敛性情，直往衣袖里灌。突然，肩上重重地落下一件厚衣，尖锐的嗓音自身后炸起，如惊雷般，震得人脑仁发疼：“啊呀！你这么还在外面，连外套都不
唯奇老师·2021-02-20 21:46

图像分类训练tricks

1.优化器  带momentum（=0.9）的SGD优化器的使用最多，
你电吴彦祖·2021-02-16 22:04

Pytorch Document学习笔记

1.1torch.nn.Conv2d1.2torch.nn.MaxPool2d/torch.nn.MaxUnpool2d1.3torch.nn.ReLU1.4torch.nn.BatchNorm2d2.优化器2.1torch.optim.SGD2.2torch.optim.Adagrad2.3torch.opti
Jichao_Peng·2021-02-15 11:17

【无人机布局优化】基于k-mean聚类的无人机布局优化matlab源码

本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。
青鸟语·2021-02-15 00:54

图像配准系列之基于FFD形变与LM算法的图像配准

使用梯度下降法作为优化算法来寻求FFD的最优控制参数：图像配准系列之基于FFD形变与梯度下降法的图像配准LM算法可以看作是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合算法，它既具有梯度下降法的稳健性，又具有高斯-牛顿法的快速收敛性
萌萌哒程序猴·2021-02-09 17:05

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

前言我们在训练网络的时候经常会设置batch_size，这个batch_size究竟是做什么用的，一万张图的数据集，应该设置为多大呢，设置为1、10、100或者是10000究竟有什么区别呢？#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent，BG
·2021-02-09 01:20

神经网络浅析（单层）

单层神经网络浅析1.节点2.层3.神经网络的监督学习4.delta规则5.广义delta规则6.SGD、Batch、MiniBatch6.1SGD6.2Batch6.3MiniBatch7.实现SGD方法
woaiyyt·2021-01-27 15:54

三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD)

前言我们在训练网络的时候经常会设置batch_size，这个batch_size究竟是做什么用的，一万张图的数据集，应该设置为多大呢，设置为1、10、100或者是10000究竟有什么区别呢？#手写数字识别网络训练方法network.fit(train_images,train_labels,epochs=5,batch_size=128)批量梯度下降(BatchGradientDescent，BG
renyuzhuo·2021-01-21 10:49

Adam优化算法理解与实现

SGD想要改变，又是随机，又是批量。后来加了自适应，何苦学习率开始基情满满，越往后越敷衍。  
因吉·2021-01-17 15:33

SM2算法的加密签名消息语法规范（三）如何构造signedData

根据RFC规范，构造签名数据的过程涉及到以下步骤:a.对于每个签名者，他用消息摘要算法计算出摘要值；（对于GM/T0010规范，使用摘要算法为SGD_SM3）b.对于每一个签名者，消息摘要和相关的信息用
lt4959·2021-01-13 15:06

利用TensorFlow构建一个简单神经元

importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasmodel=tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1,input_shape=[1])])#建立一个model.compile(optimizer='sgd
阿瓜的blog·2021-01-07 00:27

拓扑空间中的收敛性

目录1.前言2.网3.滤子1.前言我们假设读者已经了解点集拓扑的一些基础概念，例如开集，邻域，紧空间等等，我们现在讨论拓扑空间中的收敛性。
ChristopherXin·2021-01-03 20:28

FetchSGD: Communication-Efficient Federated Learning with Sketching

背景现有的联邦学习方法存在通信瓶颈和收敛性两个问题，该篇论文介绍了一种新的FL训练方法，叫做FetchSGD，旨在解决上述两个问题。
クズの本懐·2021-01-02 18:32

优化算法笔记|灰狼算法理解及Python实现

该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己
luky_yu·2021-01-02 14:38

功率曲线k值_推荐阅读：平面锻件超声波探伤定量曲线（AVG，GVA，DGS，SGD）的制作、校准与超声衰减的定量修正...

上海大型铸锻件研究所的王开松先生介绍了他几十年的生产实践数据GVA(SGD)，供大家检测应用时参考。
钟子默·2020-12-30 09:19

2020年12月13日 书灵院第二年第六次课（大雪节气）

这个月收敛性特别强，是二十四节气中最强的，从阳的维度讲，吃的东西身体好吸收，这时想吃东西，吸收的好，容易转化成精气，金生水，易收到肾气里。所以进补一般是从大雪开始，古代会喝羊汤。
静心_5745·2020-12-15 09:37

小数据的优化器们尝试

尝试了一直讲的动量，即SGD加了动量效果，没有太大的提升，却更稳定了，但是最高准确率是0.59，确实不行，仿佛被局部最优拖入深渊。
Votaver·2020-12-09 13:21

用MATLAB实现雅克比迭代、高斯-赛德尔迭代以及超松弛迭代

文章目录前言一、解线性方程组的方法二、解线性方程组的迭代法及其代码实现1.迭代法的收敛性2.基本参数设置3.雅克比（Jacobi）迭代4.高斯-塞德尔（Gauss-Seidel）迭代5.超松弛（SOR）
ViolentElder·2020-11-17 22:27

LabVIEW&CNN基础

它跟随机梯度下降（SGD）结合在一起用也很有帮助。方法是在每一代训练之前，对数据进行随机混洗，然后创建
James.Jia·2020-11-14 13:22

工具使用篇： 2020.10.23-2020.10.31 Tensorflow学习总结

通过keras.evaluate()查看模型训练效果2.优化器https://keras.io/zh/optimizers/keras.optimizers.SGD(lr=0.01,moment
中关村地摊管理员·2020-10-31 13:39

8. 神经网络

在SGD中，每次迭代可以只用一个训练数据来更新参数。随机性SGD的随机性可以使得在迭代的过程中有机会不陷入局部最优原理简单SGD的应用以电影评分为例：每个点表示电影中不同的方面信息。
edwin1993·2020-10-09 21:09

人工智能的本质：最优化 （神经网络优化算法python手写实现）

一.梯度下降算法SGD梯度下降是一种非常通用的优化算法。假设在浓雾下，
总裁余(余登武)·2020-10-05 16:54

Pytorch入门之一文看懂自动求梯度

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）的优化包Pytorch
Ton10·2020-10-05 15:42

【机器学习】梯度下降 II

定义符号标记如下：\(\theta_t\)：第t步的参数\(\nablaL(\theta_t)\)or\(g_t\)：\(\theta_t\)的梯度\(m_{t+1}\)：从0时刻开始累积的动量SGD\
许瑞晗·2020-09-20 14:00

如何选择优化器 optimizer

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta
Alice熹爱学习·2020-09-17 11:09

Keras笔记-损失函数的使用

losses/1.损失函数的使用损失函数（或称目标函数、优化评分函数）是编译模型时所需的两个参数之一：model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd
Mask12138·2020-09-17 07:15

深度学习第二课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 第二周Ｍini_batch+优化算法 笔记和作业

当batchsize减小为1时，退化为SGD，此时将会丢失向量化处理的优势；当batchsize增大到m时，此时为batchgradientdescent，此时每次循环将会需要很长时间。
Vico_Men·2020-09-17 02:59

mahout所实现的算法

cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Algorithms列出mahout所实现或正在实现的一些算法ClassificationLogisticRegression(SGD
mrwang·2020-09-16 20:11

解读最流行的优化算法：梯度下降

本文旨在让你对梯度下降有一个基础认识，并会对梯度下降的一些变体（涉及BGD、SGD、MSGD）进行讲解。
losstie·2020-09-16 17:52

算法面试必备-----数据挖掘常见面试题

2、批梯度下降法和SGD的区别是什么？为什么有这样的区别？三、数据预处理1、异常值是指
Avery123123·2020-09-16 14:53

机器人独立关节PD控制（控制小白入门）

特记录下看书和抄相关代码笔记参考书目如下：模型如下：推导出动力学方程如下：忽略重力摩擦力及外界干扰，可以写成如下形式不计重力，与上上张图片对比，得p的具体含义，此处p只用到p1p2p3，后面的不知道，也没使用控制率及收敛性分析如下
曾令城·2020-09-16 10:08

Newton迭代法计算一元三次方程及不同初值选取对收敛性的影响

采取一下两种方案实现，分析初值的选取对迭代法收敛性的影响。要求输出每次的迭代结果并统计所用的迭代次数，取精度c=0.5*1e-5。方案一：取初值x=1.5。方案二：取初值x=0。
月月鸟语花香·2020-09-16 04:04

机器学习——特征工程、模型优化

7.BGD、MBGD、SGD的区别与联系。8.至少介绍三种
李柒·2020-09-16 03:41

论文阅读笔记《On First-Order Meta-Learning Algorithms》

首先我们一起回忆一下MAML是如何进行元学习的，在之前的文章中，我们有提到MAML的训练可以分为两个层次：内层优化和外层优化，内层优化就与普通的训练一样，假设网络初始参数为θ0\theta^0θ0，在数据集AAA上采用SGD
深视·2020-09-16 01:48
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