SGD收敛性第38页

使用matplotlib在一张图上画多条曲线

做数据分析，还有机器学习的收敛性，准确性分析时，往往需要将一些数据图形化，以曲线的形式显示出来，下面就介绍两种方式来实现这个小问题，一种是object-oriented面向对象的，另一种是基于plt的。

Tchunren·2020-07-28 12:30

参数优化

常见的优化器SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSprop、Adam梯度下降的原理：θn+1=θn−η▽θJ(θ)其

白玉杰·2020-07-28 08:21

介绍一下深度学习网络，如何工作的，有哪些参数，结果如何优化（实际上想问哪些优化器），参数如何初始化，平时如何调参，调哪些参数

常见的优化器SGD、BGD、MBG

白玉杰·2020-07-28 08:21

Digit Recognizer

随机梯度下降（SGD）为了加速训练过程，可以使用随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent），这个算

Fight_Bro·2020-07-28 07:55

relu函数的优缺点

优点：SGD算法的收敛速度比sigmoid和tanh快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题）计算复杂度低，不需要进行指数运算；适合用于后向传播。

alanjia163·2020-07-28 07:47

【优化求解】基于NSGA-2的求解多目标柔性车间调度算法

针对NSGA2算法收敛性不足的缺陷,引入免疫平衡原理改进NSGA2算法的选择策略和精英保留策略,成功避免了局部收敛问题,提高了算法的优化性能。

天天matlab·2020-07-28 07:17

初探梯度下降之随机梯度下降（SGD）

看了一下前一篇是半个月前了~过了个年生了个病就发现摊久了就真的成为惰性很舒服了…今早不想看教资的时候就去校正了一下论文看到随机梯度下降算法那就再来记录一下也算是假期最后一更啦接下来要等9号考完试再更辣！随机梯度下降算法先解释一些概念。1.什么是梯度下降我们先从一张图来直观解释这个过程。如上图假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来，但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就

李_颖Biscuit·2020-07-28 06:40

Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning

虽然随机梯度下降法（SGD）通常

_天明_·2020-07-28 06:58

2018-3-22论文一种新型的智能算法--狼群算法（笔记三）算法的步骤+收敛性分析

狼群智能算法简述_百度文库https://wenku.baidu.com/view/e4f45d6c04a1b0717fd5ddaf.html算法的步骤：公式：上一笔记有记录初始化的数据以及表示：，，算法流程图算法收敛性分析

橘子甜不甜·2020-07-28 02:39

Coding and Paper Letter（十六）

whiteboxwhiteboxtools2.R语言包sgd，大规模随机梯度下降法实现。sgd3.亚马逊云（AWS）上的无服务器地图瓦片。

G小调的Qing歌·2020-07-28 00:27

[ Keras ] ——知识基础：(3) 优化方法

一、SGD1、学习率在训练过程中自动下降方法。

小小的行者·2020-07-28 00:05

群体智能优化算法之和声搜索（Harmony Search，HS）-附源码

文章目录一种新的启发式优化算法:和谐搜索（HarmonySearch，HS）启发和声记忆库（HM）创作新的和声音调调节和声记忆库更新和声搜索算法流程算法分析和收敛性证明参数设置代码实现一种新的启发式优化算法

松间沙路hba646333407·2020-07-27 23:33

短文一篇：坐标下降/K-means算法收敛性

查了一下网上的收敛性证明，看的我头大，我觉得原因就是那些博客都是抄来抄去的，理解的也不一定到位。

滚滚的纸盒子·2020-07-27 22:23

说说茶多酚

茶多酚，涩（收敛性）、鲜爽，正是呈现茶气的主要特征性物质。生命本苦，天地以万物为刍狗。古代很多诗文，热衷说吃茶成仙。是对茶多酚现实作用的一

煮茶郎·2020-07-27 20:12

缺陷分析之缺陷特性

在分析缺陷过程中，发现集体缺陷会呈现一些特性，常见的缺陷特性包括：缺陷雪崩效应、缺陷成本放大效应、缺陷集群效应和缺陷的收敛性。9.4.1缺陷雪崩效应在登山时，决不能顺着山边扔石子儿。

川石信息·2020-07-27 20:04

主干网络系列(2) -ResNet V2:深度残差网络中的恒等映射

论文地址：IdentityMappingsinDeepResidualNetworks工程代码：Github链接1 Github链接20.摘要深度残差网络作为一族极深的网络架构在精度和收敛性方面表现良好

不会算命的赵半仙·2020-07-27 12:30

OP_2 简述灰狼优化算法（GWO）原理

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

蓝色蛋黄包·2020-07-27 12:03

北大TensorFlow2_笔记

优化参数:训练网络获取最佳参数（反传）应用网络:将网络封装为模型，输入未曾见过的新数据输出分类或预测结果（前传）第二讲:神经网络的优化方法掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用用Python语言写出SGD

ManRock·2020-07-22 23:29

感知机（perceptron）原理总结

目录1.感知机原理2.损失函数3.优化方法4.感知机的原始算法5.感知机的对偶算法6.从图形中理解感知机的原始算法7.感知机算法(PLA)的收敛性8.应用场景与缺陷9.其他10.参考资料1.感知机原理感知机是二分类的线性分类模型

jianli-Alex·2020-07-21 19:00

tensorflow Optimizers

tensorflow这里提供的GDO也相当于是SGD。classtf.train.AdadeltaOptimizer训练初中期，加速效果不错，很快训练后期，反复在局部最小值附近抖动这个函数低版本好像

Persistently·2020-07-16 06:20

SLAM综述性论文阅读手记

算法分析年代（2004-2015）：有许多SLAM基本特性的研究，包括可观测性，收敛性和一致性。研究者们理解了稀疏特征在高效SLAM解决方案中的重要角色，开发了主要开源SLAM库。

lucas1997·2020-07-16 02:14

非线性方程求根——弦截法

收敛性：超线性收敛，且收敛阶注意：一般非线性方程有多个根，而弦截法只能得到所给初始值附近的一个根。在应用弦截法时应注意这点二、python程序实现例题：求函数在x=1附近的根。imp

星-耀·2020-07-16 00:51

各种梯度下降算法及其变体的比较

http://blog.csdn.net/luo123n/article/details/48239963Karpathy做了一个这几个方法在MNIST上性能的比较，其结论是：adagrad相比于sgd

Dorts·2020-07-15 18:18

#DeepLearningBook#算法概览之三

Algorithm8.2momentum算法的出现是为了加速SGD。它的思想类似于物理里面的冲量。物体在一段时间内运动的距离的长短不仅

咸鱼酱·2020-07-15 18:16

EM 算法手写笔记

20190221102956219image-20190219150232269image-20190219150259893image-20190219150331953image-20190219150515574EM算法的收敛性

李威威·2020-07-15 16:00

L-BFGS算法介绍

简单的说，L-BFGS和梯度下降、SGD干的同样的事情，但大多数情况下收敛速度更快，这点在大规模计算中很重要。下图是深度学习Autoencoder模型不同优化方法的比较。

weixin_34026276·2020-07-15 04:58

梯度下降优化器Optimization

目前最常用的优化器有SGD、SGD+momentum、NAG、adagrad，Adam等。1、SGD随机梯度下降算法通常还有三种不同的应用方式，它们分别是SGD、B

tiantiandashi·2020-07-14 23:50

常见机器学习和深度学习优化方法总结

常见机器学习和深度学习优化方法总结机器学习梯度下降法批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD：三种方法使用的情况：牛顿法定义梯度下降法和牛顿法的区别与对比拟牛顿法深度学习momentum

朴树的数·2020-07-14 20:10

【李航统计学习方法】感知机模型

首先介绍感知机模型，接着介绍感知机的学习策略，也就是最小化损失函数，最后介绍感知机学习的算法，分为原始形式和对偶形式（当中也介绍了算法的收敛性）【PS:算法也就是随机梯度下降算法】一、感知机模型首先感知机

郭畅小渣渣·2020-07-14 19:48

感知机（Perceptron）

文章目录1.感知机模型2.感知机学习策略3.感知机学习算法3.1原始形式3.2算法收敛性3.3对偶形式4.基于感知机Perceptron的鸢尾花分类实践感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型输入

Michael阿明·2020-07-14 17:05

EM算法及其推广

等人总给提出，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率，E，求期望；M，求极大似然估计，简称EM算法Dempster：EM算法的引入EM算法EM算法的导出EM算法在非监督学习中的应用EM算法的收敛性

蔚SE·2020-07-14 17:24

神经网络模型优化的常用方案（模型参数方面）

或者在隐藏层使用更加复杂的网络结构，如CNN、RNN、LSTM、GRU或者增加Attention层等等；2、添加Dropout层，使用Dropout的原理优化网络参数，防止过拟合；3、尝试不同的优化器，常用的优化器包括SGD

qianyi_wei·2020-07-14 16:53

java 发送数据库查询的数据作为excel表格邮件

用的c3p0来连接的数据库1所用的jar网盘连接提取码：0sgd我将所有的代码都写在一个方法里面,话不多说直接上代码importcom.sun.mail.util.MailSSLSocketFactory

落魄养猪的数据小白·2020-07-14 13:29

深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

1.SGD此处的SGD指mini-batchgradientdescent，关于batchgradientdescent,stochasticgradien

bitcarmanlee·2020-07-14 08:50

机器学习算法调优

经验来说，L-BFGS在小数据上收敛更快效果更好；Adam在大数据上表现很好；SGD在参数learningrate调整好的基础效果更好。调参首先隐含层个数。

Young_Gy·2020-07-14 06:14

Pytorch——梯度下降的变化，数据预处理，权重初始化，防止过拟合

文章目录梯度下降的变化1.SGD随机梯度下降2.Momentum3.Adagrad4.RMSprop5.Adam数据预处理1.中心化2.标准化3.PCA主成分分析4.白噪声权重初始化1.随机初始化2.稀疏初始化

我是小杨我就这样·2020-07-13 21:19

随机梯度下降分类SGDClassifier(Stochastic Gradient Descent)

随机梯度下降（SGD）是一种用于在线性分类器下的线性分类器的判别学习方法，例如（线性）支持向量机和Logistic回归。

Shaw✏️·2020-07-13 19:31

第三篇作业：四种思维模型

樱子老师讲到的四种思维模型，图片发自App发散性思维就是以一个点向外发散思考，收敛性思维就是总结概括的能力，全局思维就是统筹考虑、总揽全局，纵深思维就是要深挖问题的本质。

阅读大咖晓彤·2020-07-13 15:41

激活函数Relu 及 leakyRelu

1.Relu：数学表达式：a=max(0,z)函数图像为：优点：由上图可以看出，Relu得到的SGD的收敛速度较快缺点：训练的时候很容易‘die'了，对于小于0的值，这个神经元的梯度永远都会是0，在实际操错中

有丝吼·2020-07-13 13:52

pytorch 入门 - 优化算法详解

文章目录梯度下降法（GradientDescent）GD算法的实现方式BGD（BatchGradientDescent）SGD（StochasticGradientDescent）MBGD（Mini-BatchGradientDescent

噜噜的小苹果·2020-07-13 11:27

算法工程师面试准备——数学

文章目录泰勒公式牛顿法牛顿迭代法公式收敛性改进牛顿法与梯度下降法的区别为啥牛顿法是二阶的海森矩阵如何应用的矩阵分解矩阵分解的作用矩阵分解的方法SVDPCA贝叶斯概率贝叶斯优化泰勒公式牛顿法牛顿迭代法公式在实数域和复数域上近似求解方程的方法该方法使用函数

iwtbs_kevin·2020-07-13 10:51

CS231n笔记|3 损失函数和最优化

深度视觉笔记CS231n笔记|3损失函数和最优化3损失函数和最优化（lossFunctionandoptimization）损失函数（SVM、Softmax）、正则化、最优化（梯度计算、梯度下降-BGD\SGD

荷叶田田_·2020-07-13 09:57

随机梯度下降

随机梯度下降(SGD)是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性)支持向量机和Logistic回归。

IceForest1·2020-07-13 08:37

linux下运行exe程序之wine的使用与安装

的安装通过源码包也是可以实现的;yum安装wine快捷，方便；查找wine相关rpm包并下载，不过依赖性很多，依次解决依赖性即可;这里我把wine的rpm包以及相关依赖性整理放在百度云盘上，可访问直接下载,访问百度云,提取密码:sgd3

gf_lvah·2020-07-13 04:47

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-线搜索方法（LineSearch）

其中αk和pk分别表示搜索步长和搜索方向，因此线搜索需要解决如何求解步长和确定搜索方向，该小结主要介绍1.步长αk的选择2.步长的实现算法2.线搜索的收敛性3.牛顿方法的优化步长α的选择根据迭代算法xk

下一步·2020-07-13 04:23

学习笔记13：随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）

假设我们提供了这样的数据样本（样本值取自于y=3*x1+4*x2）：x1x2y1419252651194229x1和x2是样本值，y是预测目标，我们需要以一条直线来拟合上面的数据，待拟合的函数如下：我们的目的就是要求出θ1和θ2的值，让h(θ)尽量逼近目标值y。这是一个线性回归问题，若对线性回归有所了解的同学就知道：利用最小二乘法则和梯度下降法可以求出两个参数，而深度学习也同样可以利用这两种方法求

Softdiamonds·2020-07-13 01:38

统计学习方法-感知机概括和补充

第二章节的目录感知机模型感知机学习策略数据集的线性可分性感知机学习策略感知机学习算法感知机学习算法感知机学习算法的原始形式算法的收敛性感知机学习算法的对偶形式零零

BoCong-Deng·2020-07-13 00:01

【MATLAB】逐步搜索法、二分法、比例求根法、牛顿法、弦截法求方程的根

本文为《数值计算方法》的作业之一之二：【MATLAB】欧拉法、2阶R-K法、4阶R-K法、预测-校正法（M-S法、A-M法）、有限差分法解常微分方程之三：收敛性比较分别用逐步搜索法、二分法、比例求根法、

框架主义者·2020-07-12 23:00

算法工程师面试题整理3（待续）

Kmean和GMM原理、区别、应用场景网络初始化有哪些方式，他们的公式初始化过程优化方法SGD、Adam算法过程动量算法过程Xception网络参数减少量代码求一个数的平方根仿射变换矩阵，透视变换矩阵，

Tristahong·2020-07-12 21:44

tensorflow中model.compile()用法

optimizer=优化器，loss=损失函数，metrics=["准确率”])其中：optimizer可以是字符串形式给出的优化器名字，也可以是函数形式，使用函数形式可以设置学习率、动量和超参数例如：“sgd

yunfeather·2020-07-12 19:22

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