SGD收敛性

【神经网络理论】泛化性

Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization(zhang.2017)作者做了一个测试，用随机label标注数据，发现网络对训练集仍有效果，（网络具有强大的能力可以“记住”训练数据）梯度下降（SGD
全意·2018-12-27 15:56

从动力学角度看优化算法：自适应学习率算法

作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm在从动力学角度看优化算法SGD：一些小启示一文中，我们提出SGD优化算法跟常微分方程（ODE）的数值解法其实是对应的
Paper_weekly·2018-12-27 11:31

js汇率换算代码编写

测试环境人民币CNY美元USD欧元EUR日元JPY港元HKD英镑GBP澳元AUD卢布RUB韩元KRW新元SGD本次付款金额：约人民币：/**TODO*请在此处编写javascript代码*//*jQuery
仓姐姐_1994·2018-12-26 20:07

梯度优化算法及python代码实例

1.1随机梯度下降该方法简写做SGD。通常，在数据集较少的情况下，我们一般使用批梯度下降，也就是用所有的数据集
Leo蓝色·2018-12-26 15:12

纯Python和PyTorch对比实现SGD, Momentum, RMSprop, Adam梯度下降算法

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现SGD,Momentum,RMSprop,Adam梯度下降算法.相关原理和详细解释,请参考::常用梯度下降算法SGD,Momentum,RMSprop,
BrightLampCsdn·2018-12-22 22:18

深度学习算法与编程 (暂停更新)

深度学习算法与编程文章目录前言本书内容资料推荐开源许可LICENSE软件版本损失函数MSELosscross-entropysoftmaxsoftmax+cross-entropy优化算法正则化/参数规范惩罚SGD
BrightLampCsdn·2018-12-18 16:42

【机器学习】实验四 用python实现BP算法识别MNIST数据集手写数字

文章目录一、初始化1、`np.random.randn(y,x)`2、`zip(sizes[:-1],sizes[1:])`3、神奇的for循环4、终于看懂了一句代码5、偏移初始化二、SGD函数说明1、
青春不言败(WuChW)·2018-12-17 12:06

Reptile:On First-Order Meta-Learning Algorithms

与MAML不同的是，Reptile只需要简单地每个任务上执行SGD而不需要像MAML一样计算两次微分。这使得Reptile消耗的计算量和内存更少。
liuglen·2018-12-09 22:20

深度学习的数学基础汇总

激活函数和损失函数sigmodtanhreluleaky-reluelumaxoutReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU三、优化方法(*)深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD
chenyuping666·2018-12-05 16:11

一起深入读懂Mahony互补滤波器

通过求解微分方程，补充了滤波器收敛性数值仿真。给出了directcomplementaryfilter和passivecomple
JesseChen79·2018-12-01 16:52

pytorch系列13 ---优化算法optim类

在https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/83892824中提及优化算法的使用步骤，optimer=optim.SGD()先初始化反向传播更新参数将上次迭代计算的梯度值清
墨氲·2018-12-01 14:13

epoch、 iteration和batchsize

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch
春卷同学·2018-11-27 20:54

Inceptionv2论文详解

思路由来简介：1.以往做法：利用带动量的SGD等方法训练深度网络，使用小批量训练样本
DUT_jiawen·2018-11-27 00:16

深度学习参数怎么调优，这12个trick告诉你

机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。
机器学习算法与Python学习-公众号·2018-11-27 00:00

机器学习提高班---优化(梯度下降，最速下降，Newton下降算法)（week 3）

首先，王文川同学为大家介绍了无约束优化问题的定义，并举了简单的例子，说明迭代算法解决该类问题的必要性，还讲解了强凸性假设和条件数的概念，为后面算法的收敛性做知识铺垫。
Eric2016_Lv·2018-11-25 18:27

EM算法推导及其收敛性证明

EM算法简介EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分为两步：E步，求期望；M步，求极大。概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计或贝叶斯法估计模型参数。但是当模型含有隐变量时，就不能简单地使用这种估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然
JN_rainbow·2018-11-22 13:22

随机梯度下降法（SGD）

（1式）拟合有误差，比如本来这个x对应的是100，你确根据拟合函数得到为200，这就是误差而一堆x，就会产生一堆误差，这就确定了损失函数其中，J(θ)是损失函数，m代表每次取多少样本进行训练，如果采用SGD
Whiteleaf3er·2018-11-21 22:09

借助莫烦的例子学神经网络

这里是我根据莫烦的关于神经网络的训练的代码作的一些注释https://github.com/CleverXLH/neural-network-in-morvan-.git以下将会具体介绍此代码中一些函数的功能与用法torch.optim.SGD
WisdomXLH·2018-11-21 15:25

Machine Learning 基础：最优化方法

1.2.使用动量Momentum(动量)的随机梯度下降（SGD）  1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题（直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向）的。  
肥了个大西瓜·2018-11-19 17:23

理解SGD-随机梯度下降法，以及和BP算法之间的联系

https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/76064087上面链接中的一系列文章都有助于理解sgd。
SHNU_PFH·2018-11-16 15:12

CS231N_训练神经网络下_更好的优化(7)

一、优化算法优化算法有很多中，其中最为简单常见的是SGD（stotasticgradientdescent）算法，但该算法也有缺点，即对于高维网络的优化，由于高维的网络会存在很多鞍点，即梯度为零的点，如果学习率不大
你不来我不老·2018-11-07 20:18

自编码网络的使用方法 -- 栈式自编码神经网络 SA

所以，这样的网络更容易训练，并且有更快的收敛性及更高的准确度。栈式自编码常常用于预训练（初始化）深度网络之前的
ouprince·2018-11-07 15:31

Fast R-CNN论文学习

2.FastR-CNN结构和训练2.1RoI池化层2.2初始化Pre-trained网络2.3Fine-tuneMulti-tasklossMini-batchsampling通过RoI池化层反向传播SGD
calvinpaean·2018-11-07 11:45

caffe 安装报错修改

有问题会继续补充(全是转载没有原创)fatalerror:hdf5.h:Makefile:588:recipefortarget'.build_release/src/caffe/solvers/sgd_solver.o'failedmake
ckqsars·2018-11-06 11:15

[Combinatorial] 3 似函数，非函数

–计数工具–不考虑收敛性–不考虑实际上的数值–形式幂级数(Formalpowerseries)数学发展中比比皆是通过映射手段求解的现象。多项式乘法运算使母函数具备了计数的能力：乘法法则和加法法则。
反复练习的阿离很笨吧·2018-11-05 19:38

强化学习第2课：强化学习，监督式学习，非监督式学习的区别

这对于使用SGD等算法，需要对数据进行采样时非常重要。而在强化学习中却没有这些假设条件：我们没有数据集，但是我们有一个系统，可以从中取样数据。我们也没有想要得到的结果标签，因为没有专家告诉我们要
不会停的蜗牛·2018-11-05 19:19

全连接神经网络的反向传播算法（BP）

神经网络模型的学习算法一般是SGD。SGD需要用到损失函数C关于各个权重参数的偏导数。一个模型的参数w,b是
hai008007·2018-11-05 16:47

优化算法（一）SGD算法实现

SGD随机梯度下降算法，和最常用的GD相比，GD每一次迭代都是所有样本都一起进行计算，而SGD是每一次迭代中每个样本分别进行计算，梯度算法的最终目标是减少cost值，训练出最优的参数值，GD每一次迭代都让所有样本去优化参数
Bazingaea·2018-11-03 21:52

机器学习之常用范数

范数在数值方法的收敛性，稳定性，误差计算等方面有着重要意义[1]。下列我们讨论机器学习领域常用的若干范数。
林微·2018-10-31 09:55

Feeder-Link Outage Prediction Algorithms for SDN-based High-Throughput Satellite

IEEEICC2016SACSatelliteandSpaceCommunications时间：2016摘要  高吞吐量卫星（HTS）系统的设计建立在智能网关多样性SmartGatewayDiversity（SGD
陳浴巾·2018-10-30 18:00

百日生涯营|不一样的31天理财版作业

每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2SGD吧！之后每一天的金额我建议大家可以根据每日给自己定的budget盈余来放进我们的梦想罐里面，例如每天8pm，你给自己预算的消费金额是5
郭琳静Grace·2018-10-28 15:52

A3C收敛性证明，好像查不到，只有这些

传统经验认为，online的RL算法在和DNN简单结合后会不稳定。主要原因是观察数据往往波动很大且前后sample相互关联。像NeuralfittedQiteration和TRPO方法通过将经验数据batch，或者像DQN中通过experiencereplaymemory对之随机采样，这些方法有效解决了前面所说的两个问题，但是也将算法限定在了off-policy方法中。本文提出了另一种思路，即通过
小草cys·2018-10-23 20:38

梯度下降法(Gradient Descent)优化函数的详解（3）小批量随机梯度下降法（mini-batch SGD ）

前言梯度下降法(GradientDescent)优化函数的详解（0）线性回归问题梯度下降法(GradientDescent)优化函数的详解（1）批量梯度下降法（BatchGradientDescent）梯度下降法(GradientDescent)优化函数的详解（2）随机梯度下降法（SGDStochasticGradientDescent）梯度下降法(GradientDescent)优化函数的详解（
Lane Phoebe·2018-10-21 20:19

pytorch学习笔记(1)-optimizer.step()和scheduler.step()

通常我们有optimizer=optim.SGD(mod
_rookie_coder·2018-10-18 18:17

Keras中poly学习策略的实现

前言：在各种论文中，我见到过最多的优化器就是SGD，虽然Adam，Nadam很潮，优点很多，但是我也不知道为啥，那些很优秀的论文总是喜欢用SGD，或许是因为SGD的学习率和和decay可‘手动’调节的缘故吧
冯爽朗·2018-10-17 17:07

梯度优化算法Adam（续）

1.动量梯度下降法（Momentum）SGD方法中的高方差振荡使得网络很难稳定收敛，所以有研究者提出了一种称为动量（Momentum）的技术，通过优化相关方向的训练和弱化无关方向的振荡，来加速SGD训练
furuit·2018-10-14 16:55

CS231n Assignment 备忘

Assignment2最后的softmax之前千万不要加relu，否则经过一段时间的sgd，会导致输出全0。反向求导也无效。x.reshape(x.shape[0],-1).T!
叶萧不被占了吧·2018-10-11 20:44

梯度下降优化方法（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270?utm_source=qq&utm_medium=socialhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442标记成原创是因为加入了很多整理，内容并非原创，写在前面，希望后人不要误解，一切解释归参考博客中的博文所有在文章：LeNet-5研习4(进行C语言实现LeNet的后向传播的解读)我
知识在于分享·2018-10-08 23:04

深度学习里的一些优化算法

1.引言（本文参考AI圣经《深度学习》一书，仅作为学习交流）本文梳理SGD，标准动量SGD，Nesterov动量SGD算法，以及Adagrad,AdaDelta，Adam，RMSProp，Nesterov
城市中迷途小书童·2018-10-04 19:00

【机器学习--学习笔记】大规模机器学习

此处对比批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降算法的优缺点算法批量梯度下降（BatchGradientDescent,BGD）随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD
保护我方鲁班八号·2018-09-29 11:47

Tensorflow基础4-(epoch, iteration和batchsize)

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次
青松愉快·2018-09-29 10:05

多分类任务的混淆矩阵处理

先使用cross_val_predict得出各个分类值的分数y_train_pred=cross_val_predict(sgd_clf,X_train_scaled,y_train,cv=3)再使
Kevin照墨·2018-09-26 20:49

机器学习笔记 softmax的实现 ex4Data数据集

ML课的第三个练习作业总共实现两个优化算法一个是GD一个是SGD，逻辑回归的已经在前面的博客中实现过了数据集链接：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder
Avlon·2018-09-21 15:48

机器学习笔记 softmax的实现 ex4Data数据集

ML课的第三个练习作业总共实现两个优化算法一个是GD一个是SGD，逻辑回归的已经在前面的博客中实现过了数据集链接：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder
Avlon·2018-09-21 15:48

深度学习之梯度更新的几种算法及其python实现【SGD,Momentum,Nesterov Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam】(无公式)

defsgd(w,dw,config=None):"""单纯的sgd实现"""ifconfigisNone:config={}config.setdefault('learning_rate',1e-2
lazerliu·2018-09-20 22:41

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

之前了解或者说是遇见过一些基本的优化方法，如SGD、Adam等，今天读到一个论文说是运用的Adadelta，且其收敛速度更快，于是搜索一通又是一片天地。
Enjoy_endless·2018-09-19 18:53

深度学习算法 第四期

凸优化基础实战项目：numpy与高效计算第一阶段深度学习从零入门第1课DNN与混合网络：googleWide&Deep知识点1：多分类softmax与交叉熵损失知识点2：人工神经网络与BP+SGD
湾区人工智能·2018-09-18 20:14

加速神经网络的训练

为什么要加速神经网络数据量太大，学习效率太慢加速神经网络的方法1、StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降批量梯度下降法（BatchGradientDescent，简称BGD
hebi123s·2018-09-18 18:40

深度学习之Softmax&SVM loss&gradient公式图及其python实现

Softmax常用于神经网络的输出层，SVM常常直接与SGD配合实现物体分类。
lazerliu·2018-09-15 15:54

【DL-CV】更高级的参数更新/优化（一）

后续【DL-CV】更高级的参数更新/优化（二）【DL-CV】正则化，Dropout【DL-CV】浅谈GoogLeNet（咕咕net）原版SGD的问题原味版的SGD（以下称SGD）是通过死跟负梯度方向来对参数进行更新的
八九寺真宵·2018-09-13 00:00
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