SGD收敛性

NMF(非负矩阵分解)的SGD（随机梯度下降）实现

NMF把一个矩阵分解为两个矩阵的乘积，可以用来解决很多问题，例如：用户聚类、item聚类、预测（补全）用户对item的评分、个性化推荐等问题。NMF的过程可以转化为最小化损失函数（即误差函数）的过程，其实整个问题也就是一个最优化的问题。详细实现过程如下：（其中，输入矩阵很多时候会比较稀疏，即很多元素都是缺失项，故数据存储采用的是libsvm的格式，这个类在此忽略）packageNMF_danji;
玉心sober·2020-09-12 18:54

学习理论-模型选择-2-训练样本数量与误差上界

当H中模型数有限时证明一致收敛性我们假设H={h1,...,hk},这里只考虑二分类情况，即H中每个模型都能够将样本X映射到{0,1}。
yzheately·2020-09-12 18:15

梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD阅读目录1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结在应用机器学习算法时
weixin_30342209·2020-09-12 17:39

高深莫测的梯度下降法（GD）和随机梯度下降法（SGD）

梯度下降法：·不是一个机器学习方法·是一种基于搜素的最优化方法·作用：最小化一个损失函数（最终我们要求解的线性回归模型的本质就是最小化一个损失函数，直接计算出最小化函数的对应的参数的数学解，但是后面会发现很多机器学习的模型是求不到这样的数学解的，基于这样的模型我们就需要基于搜素的策略来找到这个最优解，而梯度下降发就是在机器学习领域最小化损失函数的最为常用的方法，掌握梯度法来求一个目标函数的最优值，
kokopop007·2020-09-12 16:14

【RLchina第二讲】 Foundations of Reinforcement Learning

文章目录策略方法VIPIVIandPI:收敛性分析Qlearningn-steptransitionprobability:anexampleComputationallearningtheoryProbablyApproximatelyCorrect
小小何先生·2020-09-12 07:45

tcp的效率性和公平性

任何稳定的系统都要有一个收敛中心，tcp的速率却没有收敛性，即使在稳定传输期间，其速率-时间曲线也是锯齿形的，不管锯齿再细，它终究不是直线，甚至锯齿也不平滑。这是为何呢？
dog250·2020-09-12 05:39

Dropout判断可以抵抗过拟合的方法

DropoutLR=0.5model=Net()mse_loss=nn.CrossEntropyLoss()#定义优化器，设置正则化L2optimizer=optim.SGD(model.parameters
那记忆微凉·2020-09-12 05:53

线性回归，感知机，逻辑回归（GD，SGD）

线性回归线性回归是一个回归问题，即用一条线去拟合训练数据线性回归的模型：通过训练数据学习一个特征的线性组合，以此作为预测函数。训练目标：根据训练数据学习参数(w1,w2,...,wn,b)学习策略：要确定参数(w1,w2,...,wn,b)，即关键在于如何衡量预测函数f(x)与训练数据y之间的差别。如果要使得预测函数f(x)尽可能准确，那么即要求f(x)-y尽可能小，而f(x)-y便是一个样本（x
weixin_30609331·2020-09-12 03:10

《最优化计算方法》这门课中所有的方法在回归分析的比较与分析

实验结果收敛性排名1-14分别是a=1,BB(1),BB(2),a=0.3,a=0.1,a=1.3,a=0.03,CG,DFP,BFGS,0.01,steepsetDescent,TurstRegionwithDogLeg
小明知道·2020-09-12 01:36

windows下cppzmq简易使用指南

静态库lib是libzmq-mt-sgd-4_3_2.lib，动态库lib是libzmq-mt-gd-4_3_2.lib如果是静态链接，需要定义宏ZMQ_STATI
鸟哥01·2020-09-12 00:05

训练方法选择：SGD和L-BFGS,两者的区别为

训练逻辑回归的方法有：SGD和L-BFGS,两者的区别为：SGD:随机从训练集选取数据训练，不归一化数据，需要专门在外面进行归一化，支持L1,L2正则化，不支持多分类。
道法—自然·2020-09-11 23:28

机器学习常见优化方法（Optimizer）SGD，Momentum,Adagard,Adam原理

SGD为随机梯度下降每次迭代计算数据集的mini-batch的梯度，然后对参数进行更新。Momentum：“冲量”这个概念源自于物理中的力学，表示力对时间的积累效应。
weixin_45119066·2020-09-11 23:05

随机过程（三）平稳随机过程

文章目录1.定义2.联合平稳过程及相关函数的性质2.1联合平稳过程2.2相关函数的性质3.随机分析3.1收敛性概念3.2均方连续3.3均方导数3.4均方积分4.平稳过程的各态历经性1.定义由于严平稳过程的统计特征是由有限维分布函数来决定的
早上十一点半的太阳·2020-09-11 23:31

深入浅出最优化(4) 拟牛顿法

1拟牛顿法的数学基础对于牛顿法，我们保留其快速收敛性，同时克服牛顿法黑森矩阵需要正定的问题以及避免计算黑森矩阵以减少计算量，我们提出了拟牛顿法。
HarmoniaLeo·2020-09-11 23:46

外部罚函数法

基本算法收敛性罚函数法的特点是根据问题的目标函数以及约束函数，构造出一个具有惩罚效果的目标函数序列，从而把约束最优化问题转换为对一系列无约束最优化问题的求解。
JasonQ_NEU·2020-09-11 22:57

优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam等

原博文：1.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能够收敛到局部最优值缺点:由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次
Wendy冬雪飘·2020-09-11 22:17

神经网络(深度学习)常用的4种最优化方法——SGD、Momentum、AdaGrad、Adam

一、SGD描述随机梯度下降法(stochasticgradientdescent)，策略是朝着当前所在位置的坡度最大的方向前进。
黄大堂·2020-09-11 22:04

常用优化方法（optimizer）：SGD、momentum、Adam、AdaGard等

optimizerSGD和BGD和Mini-BGDSGD随机梯度下降BGD(batchgradientdescent):批量梯度下降Mini-BGD(mini-batchgradientdescent):批量梯度下降MomentumAdagrad：(adaptivegradient)自适应梯度算法RMSprop(rootmeansquarepropagation)均方根传播Adam(adaptiv
呆小呆_·2020-09-11 22:48

优化算法——拟牛顿法之DFP算法

一、牛顿法在博文“优化算法——牛顿法(NewtonMethod)”中介绍了牛顿法的思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。
zhiyong_will·2020-09-11 21:27

共轭梯度法原理与实现

共轭方向定义共轭方向的性质共轭方向法算法描述算法的收敛性搜索步长kalpha_k的确定共轭梯度法共轭梯度法的原理共轭梯度算法描述共轭梯度算法Python实现所用例子：求解二次目标函数极小点。
东明山庄·2020-09-11 21:13

梯度法（SGD）、拟牛顿法（LBFGS）与共轭梯度法（CG）

一、基本原理梯度法：由一阶泰勒级数展开式，f(x+dx)=f(x)+sum(i,df/dx(i)*dx(i))+r(x,dx)。其中r(x,dx)为余项，当dx很小时，可忽略余项。推倒得迭代：x=x+dx=x-miu*dfx。优点：可收敛于一个极小值点。缺点：收敛速度慢，在梯度值小时尤为明显。学习率miu需要依据经验赋值。牛顿法：由二阶泰勒级数展开式，f(x+dx)~=f(x)+f’(x)*dx+
刀砍磁感线·2020-09-11 21:01

GAN的Loss为什么降不下去

不过，对于没有一个很好的评价是否收敛指标的问题，也有许多学者做了一些研究，后文提及的WGAN就提出了一种新的Loss设计方式，较好的解决了难以判断收敛性的问题。
贾世林jiahsilin·2020-09-11 21:17

python手写神经网络之优化器（Optimizer）SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam实现与对比——《深度学习入门——基于Python的理论与实现（第六章）》

vanilaSGD先不写了，很简单，主要从Momentum开始。老规矩，先手写，再对照书本：其实这个还真难手写出一样的，尤其v的初始化，我就没想到他怎么做。他默认了很多规则在里边，他的v没在init初始化，也不能动态，二是在第一次update时定型。其他方面，有些地方k、v对，其实用k或者v都能达到效果，就不赘述classMomentum():def__init__(self,lr=0.01,mo
秦伟H·2020-09-11 21:27

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-共轭梯度方法（Conjugate Gradient）

主要介绍一下内容：1.线性共轭梯度算法2.共轭方向算法3.共轭梯度算法4.收敛性5.非线性共轭梯度算法线性共轭梯度算法共轭梯度算法是一个求解线性方程的迭代方法问题形式CG算法求解问题的两种
下一步·2020-09-11 21:49

python机器学习手写算法系列——优化器 Optimizers

本文用一个很简单的一元线性回归问题为例，实现了梯度下降(SGD),Momentum,NesterovAcceleratedGradient,AdaGrad,RMSPropandAdam.梯度下降我们首先回顾一下梯度下降
有数可据·2020-09-11 20:08

Kaggle调参技巧整理

Adam:init_lr=5e-4(3e-4)（⭐⭐⭐⭐⭐），3e-4号称是Adam最好的初始学习率，有理有据，请看下图；SGD就更考验调参功力，这里就不详说（因为我也一般般）。
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-09-11 15:24

[work] Adam优化器

基于随机梯度下降（SGD）的优化算法在科研和工程的很多领域里都是极其核心的。很多理论或工程问题都可以转化为对目标函数进行最小化的数学问题。
This is bill·2020-09-11 07:32

深度学习经验总结

在keras上的实验，SGD，也叫随机梯度下降法，按我个人的理解，在keras上的实现过程是这样的，先把训练数据打乱（可选，也就是fit里面的shuffle属性）然后根据batch_size设置的值把训练数据拆分成几个等份
yqf113·2020-09-10 21:41

pytorch迁移学习中parameters requires_grad=False和optimizer优化参数的探讨

：forparaminvgg.features.parameters():param.requeires_grad=False然后在定义优化器的时候，又写了下面的代码：optimizer=optim.SGD
York1996·2020-09-10 21:34

二分类预测

最后分别用决策树，SGD，随机森林以及梯度Boosting对数据集做二分类预测，得到梯度Boosting在
zhenyu wu·2020-09-10 21:48

FPN训练自己的小目标数据爬坑日志（2）

错误：RcnnLossBBox=0I062520:40:38.71025918430sgd_solver.cpp:107]Iteration2640,lr=0.001I062520:40:50.78537718430solver.cpp
wolf2345·2020-09-10 21:44

online learning

常用的有在线梯度下降（OGD）和随机梯度下降（SGD）等部分内容摘自https://blog.csdn.net/guohecang/article/details/52561278准确地说，OnlineLearning
lu_fun·2020-09-10 15:35

bp神经网络及改进（python）

bp神经网络及改进（python）批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent
weixin_42353399·2020-08-28 10:52

TensorFlow 2.0 保存、读取、绘制模型

model=Sequential()model.add(Flatten(input_shape=(28,28)))model.add(Dense(units=10,activation='softmax'))sgd
herosunly·2020-08-26 22:44

各种优化方法总结比较(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)

前言这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。Batchgradientdescent梯度更新规则:BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：缺点:由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且
weixin_30419799·2020-08-26 16:56

Accurate Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour

对于传统的SGD：（1）（2）这里是作者提出的：当minibatchsize乘以k，也即总得batchzi
纪源丰·2020-08-26 16:01

优化算法-梯度下降法:BGD(批梯度)、SGD（随机梯度）、小批量梯度（MBGD）

（1）批梯度下降法（BatchGradientDescent）梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。如果样本量不算很大，且存在解析解，最小二乘法比起梯度下降法要有优势，计算速度很快。但是如果样本量很大，用最小二乘法由于需要求一个超级大的逆矩阵，这时就很难或者很慢才能求解解析解了，使用迭代的梯度下降法比较有优势。损失函数
Foneone·2020-08-25 17:15

随机梯度下降和批量梯度下降的区别

看了斯坦福大学讲的梯度下降算法的视频，对其中的批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm，BGD)和随机梯度下降算法(Stochasticgradientdescentalgorithm，SGD
gyl2016·2020-08-25 17:29

模式识别课堂笔记——优化函数总结

1、SGD随机梯度下降是最原始的优化函数优点:算法收敛速度快(在BatchGradientDescent算法中,每轮会计算很多相似样本的梯度,这部分是冗余的)可以在线更新有几率跳出一个比较差的局部最优而收敛到一个更好的局部最优甚至是全局最优缺点
Mosay_dhu·2020-08-25 17:20

简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法

我们初学的算法一般都是从SGD入门的，参数更新是：它的梯度路线为：但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。
diaoyan2763·2020-08-25 16:52

利用Levenberg_Marquardt算法求解无约束的非线性最小二乘问题~

Levenberg_Marquardt算法是以两位数学家命名的搜索算法，它比较于常见的最速下降（又被称作梯度下降），牛顿法等，具有较好的全局收敛性，所以得到了较多的重视与应用。
迷雾forest·2020-08-25 01:28

NMF(非负矩阵分解)的SGD（随机梯度下降）实现

NMF把一个矩阵分解为两个矩阵的乘积，可以用来解决很多问题，例如：用户聚类、item聚类、预测（补全）用户对item的评分、个性化推荐等问题。NMF的过程可以转化为最小化损失函数（即误差函数）的过程，其实整个问题也就是一个最优化的问题。详细实现过程如下：（其中，输入矩阵很多时候会比较稀疏，即很多元素都是缺失项，故数据存储采用的是libsvm的格式，这个类在此忽略）[java]viewplainco
DHD_only·2020-08-25 00:37

白话NMF（Non-negative Matrix Factorization）——Matlab 实现

方法一：在PMF中使用SGD【随机梯度下降】进行优化时，使用如下的迭代公式：其中P、Q分别代表原始矩阵R的两个维度的隐含矩阵，在推荐应用中，一般讲P看做用户矩阵、Q看做物品矩阵。
iteye_18070·2020-08-25 00:03

pytorch model

目录网络定义model.named_children返回名字和操作model.modules()可用于参数初始化其他的可以参考：model.parameters()||torch.optim.SGD(params
无左无右·2020-08-24 18:03

批归一化Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift论文详解

论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167v2目录一、概览MotivationSolutionBenefits实验验证二、问题背景2.1SGD中minibatch2.2梯度
祥瑞Coding·2020-08-24 17:47

花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）

数据集增强5.参数共享如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔~我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）花书+吴恩达深度学习（六）优化方法之Mini-batch（SGD
zhq9695·2020-08-24 05:37

对于gbdt的一些理解

相对于lr每次用sgd算法迭代时，每条样本用此条样本的梯度来迭代。gbdt每次迭代，实际上是用所有样本数据的残差重新进行一次训练，得到一个弱分类器。
_吴天德·2020-08-24 04:30

论文：accurate ,large minibatch SGD：Training ImageNet in 1 Hour

Abstract:这篇论文发现，在ImageNetdataset上使用largeminibatch会导致优化困难，但是当这个问题解决了，模型具有更好的泛化能力，并且没有精度上的损失为达到这个目的，我们提出了hyper-parameter-freelinearscalingrule，用来调整学习率，学习率是有关于minibatchsize的一个函数，还提出了一个warmupscheme用来克服训练早
xxiaozr·2020-08-24 04:01

感知机算法收敛性证明及Python代码实现

转载来自：https://blog.csdn.net/deramer1/article/details/87928860大家一起学习讨论一、感知机原理感知机是最简单的线性二分类模型，如果要处理的数据是线性可分的，则该模型能取得很好的效果，如果数据不是线性可分的，则该模型不能取得很好的效果。以二维平面为例，如果要分类的点，能被一条直线分开，直线的一侧是正类，直线的另一侧是负类，则说明数据是线性可分的
Hippo+campus·2020-08-24 04:01

[滑模控制器浅述] （4） Terminal滑模简述及其与普通滑模收敛速度比较

[滑模控制器浅述]（4）Terminal滑模简述及其与普通滑模收敛速度比较[滑模控制器浅述]（4）Terminal滑模简述及其与普通滑模收敛速度比较1前言2Terminal滑模3Terminal滑模收敛性能
mkb9559·2020-08-24 01:47
上一页 27 28 29 30 31 32 33 34 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他