SGD收敛性第4页

不同优化器的应用

简单用用，优化器具体参考深度学习中的优化器原理(SGD,SGD+Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam)_哔哩哔哩_bilibili收藏版｜史上最全机器学习优化器Optimizer汇总

heyheyhey_·2023-11-13 23:46

CS224W6.2——深度学习基础

4.梯度下降4.1对于SGD的一些概念5.如何获得目标函数？5.1反向传播5.2非线性变换5.3MLP6.总结1.大纲这篇我们主要讲第一部分深度学习的基础。2.优化问题

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

钟逸0822·2023-11-12 06:17

机器学习算法学习笔记：线性回归

文章目录一、理论篇1、回归分析2、一元线性回归3、代价函数4、梯度下降法4、多元线性回归6、标准方程法7、多项式回归8、特征缩放9、BGD、SGD和MBGD的比较10、正则化回归10.1岭回归10.2LASSO

Jason Hwang·2023-11-11 17:48

基于广义回归神经网络的货运量预测

GRNN在逼近能力和学习速度上较RBF网络有更强的优势，网络最后收敛性于样本量积聚较多的优化回归面，并且在样本数据较少时，预测效果也较好。

带我去滑雪·2023-11-10 23:43

2021.10.07 学习周报

解决方法：对输入数据和中间层的数据进行归一化操作，这种方法可以保证网络在反向传播中采用随机梯度下降（SGD），从而让网络达到收敛。但这种方法只对几十层的网络有用，为了让更深的网络也达到训练

李加号pluuuus·2023-11-10 22:37

学习pytorch15 优化器

https://pytorch.org/docs/stable/optim.html提问：优化器是什么要优化什么优化能干什么优化是为了解决什么问题优化模型参数如何构造一个优化器optimizer=optim.SGD

陌上阳光·2023-11-08 18:22

49基于matlab的Non dominated sorting genetic algorithm -II（NSGA-Ⅱ）多目标遗传算法

基于matlab的Nondominatedsortinggeneticalgorithm-II（NSGA-Ⅱ）多目标遗传算法，其优势是降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点

顶呱呱程序·2023-11-08 01:36

Fourier分析导论——第3章——Fourier级数的收敛性(E.M. Stein & R. Shakarchi)

第3章Fourier级数的收敛性(ConvergenceofFourierSeries)Thesineandcosineseries,bywhichonecanrepresentanarbitraryfunctioninagiveninterval

ComputerInBook·2023-11-07 13:49

机器学习——回归

算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent,BGD）：2、随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD

七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

《多目标进化优化》笔记

主要分为多目标进化优化基础、多目标帕累托最优解集构造方法、多目标进化群体的分布性、多目标进化算法的收敛性、多目标进化算

andy.wang0502·2023-11-06 06:42

【多目标进化优化】多目标进化算法的收敛性

0前言\quad\quad对MOEAMOEAMOEA收敛性的研究是MOEAMOEAMOEA研究的重要内容，但目前这方面的研究结果比较少。

青年有志·2023-11-06 06:35

pytorch【优化器模块】二、优化器之二

一、learningrete学习率损失没有减小，反而在增大二、Momentum动量momentum一般设置为0.9三、SGD优化器

米线织毛衣·2023-11-04 06:31

学习记录：使用matlab初步实现SGD（随机梯度下降法）

【介绍】最近接触的文献是关于SGD（随机梯度下降法）的，需要了解SGD细节和思想的可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/pengjian444/article/details/71075544

Zy Fan·2023-11-04 02:05

人工智能基础_机器学习017_SGD随机梯度下降求解多元一次方程_以及求解多元一次方程---人工智能工作笔记0057

一个矩阵的形状,其实就是几行几列对吧然后,比如上面这个是100行,9列,其实对应我们的方程上,就是8元一次方程,w1到w8加上w0一共9列,然后有100个样本,也就是100行数据对吧然后我们来看一下我们用SGD

脑瓜凉·2023-11-04 01:02

数学建模算法（基于matlab和python）之线性方程组的迭代法（雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）(7/10)

实验目的及要求：1、了解各迭代法的基本原理和特点；2、判断雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代对任意初始向量的收敛性；3、完成雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代算法的程序实现。

信计2班曹晶·2023-11-03 17:29

机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）

除了最小二乘法求解损失函数之外，梯度下降法是另一种求解损失函数的方法。梯度下降的直观理解，先用一个例子说明：假设找凸函数y=x**2的最小值，通过迭代的方式，假设x=2时，y=4，x=0.8时，y=0.64，，，总之每一步迭代，都是Y都是一个下降的过程。直到f(x)1e-10:x=x-step*h(x)tmp=f(x)f_change=np.abs(f_current-tmp)f_current=

Mr_WangAndy·2023-11-03 12:47

梯度下降算法_批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD)

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着3种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）、小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来，我们将对这3种不同的梯度下降法进行理解。1.批量梯度下降(BatchGrad

weixin_39945789·2023-11-03 12:46

【联邦学习论文阅读】（AAAI-2021）Secure Bilevel Asynchronous Vertical Federated Learning with Backward Updating

//ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17301摘要提出一种新颖的融合了反向更新和双层异步并行的垂直联邦学习框架（VFB2），以及在此框架下的VFB2-SGD

Momahe·2023-11-02 19:54

《NTP-VFL - A New Scheme for Non-3rd Party Vertical Federated Learning》模型原理

使用泰勒展开式作为梯度的近似形式和使用最小批量SGD更新参数训练模型。二、模型详情1、推导逻辑回归模型：P(y=1∣

superY25·2023-11-02 19:16

人工智能基础_机器学习014_BGD批量梯度下降公式更新_进一步推导_SGD随机梯度下降和MBGD小批量梯度下降公式进一步推导---人工智能工作笔记0054

然后我们先来看BGD批量梯度下降,可以看到这里,其实这个公式来源于梯度下降的公式对吧,其实就是对原始梯度下降公式求偏导以后的梯度下降公式,然后使用所有样本进行梯度下降得来的,可以看到*1/n其实就是求了一个平均数对吧.所有样本的平均数.然后我们看,我们这里*1/n那么前面还有一个eta,对吧,那么这个1/n是个常量对吧,我们下面就和eta进行了合并,可以看到,这里的eta*1/n进行合并以后,就只

脑瓜凉·2023-11-02 14:25

基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python 计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-11-02 09:17

人工智能基础_机器学习016_BGD批量梯度下降求解多元一次方程_使用SGD随机梯度下降计算一元一次方程---人工智能工作笔记0056

然后上面我们用BGD计算了一元一次方程,那么现在我们使用BGD来进行计算多元一次方程对多元一次方程进行批量梯度下降.importnumpyasnpX=np.random.rand(100,8)首先因为是8元一次方程,我们要生成100行8列的X的数据对应x1到x8w=np.random.randint(1,10,size=(8,1))然后我们生成8行1列的数据,从1到10之间,用来做为w1到w8和X

脑瓜凉·2023-11-02 06:58

Optimization as a model for few-shot learning||论文阅读

AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019介绍：对Few-shotlearning中的优化进行建模本文通过将SGD

TBYourHero·2023-10-31 18:14

【深度学习实验】网络优化与正则化（二）：基于自适应学习率的优化算法详解：Adagrad、Adadelta、RMSprop

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-10-31 01:28

12月17日重磅来袭！元宇宙，是技术颠覆？还是产业革命？

维基百科对元宇宙的描述是：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，具有链接感知和共享特征的3D虚拟空间。Facebook改名“Meta”的消息几乎

AITIME论道·2023-10-30 17:14

EM算法解析+代码

大纲数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLEEM算法公式，收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1.凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数

noobiee·2023-10-30 06:30

2.23每日一题（反常积分收敛性的判断）

解法一：用定义（当被积函数的原函数比较好找时）：积分结果为存在则收敛，不存在则发散。解法二：通过p积分的比较法判断敛散性：即被积函数与p积分相比较，使得两者同敛散；再判断p积分是收敛还是发散得出答案解法三：小技巧1、通过比较函数的速度：e的x次幂比x的幂函数速度快，所以e的x次幂做分母趋向0，收敛2、把为常数的值看作常数，抓大头对比p积分的定理

今天会营业·2023-10-28 21:26

傅里叶分析斯坦恩中文版pdf_傅里叶分析

本书是美国数学家伊莱亚斯·M斯坦恩等人著的《FourierAnalysis：AnIntroduction》的中译本.内容包括：Fourier级数的起源、基本性质、收敛性，Fourier变换及其基本应用

邓妍·2023-10-28 17:54

傅里叶分析的书

question/40804573EliasM.SteinFourierAnalysisAnIntroduction傅里叶分析导论作者从波动方程和热方程开始，逐渐引入傅里叶变换的基础知识和概念，介绍了傅里叶级数的收敛性质介绍了傅里叶分析在其他领域中的应用

jueshu·2023-10-28 17:21

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-10-27 19:15

pytorch入门第二课——随机梯度下降（SGD）

目录前言方法jupyterrecord梯度下降随机梯度下降法SGD（stochasticgradientdescent）（使用较多）总结参考方法梯度下降的思想：随机选择一个方向，然后每次迈步都选择最陡的方向

疯狂java杰尼龟·2023-10-27 14:42

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

面试复盘 | 阿里/腾讯/头条/paypal/快手

一面：1h面试讲项目项目中为什么使用lightGBM，比起xgboost的优点是什么因果词向量的应用场景tf多个变量如何共享权重SGDmin-SGD的区别对ep

文文学霸·2023-10-27 01:49

深度学习之weight_decay和L2正则的区别

论文中提出其中一个重要原因就是Adam中L2正则化项并不像在SGD中那么有效。

专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-10-26 19:36

【机器学习合集】深度学习模型优化方法&最优化问题合集 -＞（个人学习记录笔记）

动量法(Momentum)2.3Nesterovacceleratedgradient法(NAG)2.4Adagrad法2.5Adadelta与Rmsprop法2.6Adam法2.7Adam算法的改进3.SGD

slience_me·2023-10-26 18:55

计算机求解线性方程组

高斯-约当(Gauss-Jordan)消去法1.2三角分解方法1.3解对角方程的追赶法1.4误差分析2.迭代法2.1雅克比(Jacobi)迭代法2.2高斯-赛德尔迭代法2.3超松弛迭代法2.4迭代方法的收敛性小结参考文献

Mobtgzhang·2023-10-25 03:12

《机器学习实战》学习记录-ch3

章分类PS:个人记录，抄书系列，建议看原书原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降SGD3.3

Cyan青·2023-10-24 20:09

造车先做三蹦子220101--机器学习字符(字母、和数字识别)的“小白鼠”与“果蝇”

：#Letter23Digital23R231006d.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#optimizer=optim.SGD

aw344·2023-10-24 07:22

ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION

amethodforstochasticoptimization_一种随机优化的方法[Paper]目录核心介绍AlgorithmInitializationbiascorrection初始化偏差纠正Convergenceanalysis收敛性分析

MengYa_DreamZ·2023-10-23 23:52

【SSA-BP预测】基于麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）

该算法具有全局搜索能力和快速收敛性，适用于解决复杂的优化问题。BP神经网络是一

长安程序猿·2023-10-23 11:05

机器学习算法收敛

假设体重秤称量是有算法控制的，那么这个摆动几下很快就能稳定在一个值的就是收敛性比较快（比较好）的算法；要摆动很久才能稳定的就是收敛性比较慢（比较差）的算法；如果摆幅随着时间的推移反而越来越大，那收敛性就非常不好

郑佳露·2023-10-23 05:05

Sparse Array Beamformer Design via ADMM阅读笔记

通过证明增广拉格朗日函数的单调性和有界性，分析了算法的收敛性。此外，我们还证明了该算法收敛于Karush-Kuhn-Tu

快把我骂醒·2023-10-23 05:33

闲话那卡

汤色黄亮，香气纯正，水性柔滑，口腔有清凉气息，甜度高而回甘，舌面与上鄂前段有微涩，有收敛性。那卡茶历来都是是云南有名茶之一。熟悉勐海茶的人都知道一个茶名“那卡茶”。

山樵一·2023-10-22 18:56

神经网络的梯度优化方法

全局收敛性（在凸优化问题中）。缺点:可能收敛速度慢，特别是对于高度非凸的问题。学习率的选择通常需要仔细调整。原理:参数

Chen_Chance·2023-10-22 13:00

差分进化算法优化（MATLAB）

该算法不需要导数信息，具有良好的收敛性能和鲁棒性。其中一种基于差分进化的算法是差分蜂群优化算法（DFOA），它模拟蜜蜂群饲料搜索过程，使用差分策略来更新蜜蜂位置，以实现全局最优解搜索。

星光璀璨下的梦幻舞台·2023-10-21 22:46

优化器| SGD/SGD-m/SGD-NAG/Adagrad/Adadelta/RMSProp/Adam/Nadam/Adamax

前言：最近准备复习一下深度学习的基础知识，开个专栏记录自己的学习笔记各种SGD和Adam优化器整理基本概念优化：最大化或最小化目标函数，具体指最小化代价函数或损失函数损失函数J(θ)=f(hθ(x)，y

btee·2023-10-21 18:19

统计学习方法感知机

文章目录统计学习方法感知机模型定义学习策略学习算法原始算法对偶算法学习算法的收敛性统计学习方法感知机读李航的《统计学习方法》时，关于感知机的笔记。

Air浩瀚·2023-10-21 08:05

【调度算法】NSGA II

相较于NSGA，NSGA-II在运行速度和解集的收敛性上表现更好，成为了其他多目标优化算法性能的基准。以下是NSGA-II的基本步骤：初始化种群：首先，随机生成一个包含多个个体的初始种群。每

zcongfly·2023-10-20 12:40

高等数学学习笔记——第九十二讲——函数项级数收敛与一致收敛

函数项级数收敛概念1.函数序列（函数列）、函数序列在某点收敛、函数序列的极限函数、收敛域2.函数项级数、级数在某点收敛、级数的收敛点、收敛域、级数发散、级数的发散点3.级数的和函数、函数序列与函数项级数收敛性的关系三

预见未来to50·2023-10-19 23:48

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