SGD收敛性

PLA算法以及线性可分的收敛性

1.PLA算法2.PocketAlgorithm（带有杂例的PLA算法）3.收敛性的推导过程假设在数据集D上是LinearSeparable存在一个使存在对于输入空间上的每个都能合理的远离划分的直线，即
Czyaun·2018-09-10 08:36

几种常见的梯度算法总结

  在深度学习项目里常常用到一些梯度学习算法，最常见的我们使用的SGD,Adagrad,Adam,RMSProp和momentum,这里参考网上别人写的教程简要理解一下这些梯度下降算法。
CHNguoshiwushuang·2018-09-07 00:00

感知机算法实现

感知机学习策略详见李航《统计学习方法》感知机算法的收敛性：代码如下：importpandasaspdimportrandomimporttimefromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreclassPerceptron
沪a_________·2018-09-06 17:57

PyTorch学习（9）—优化器（optimizer）

可以采用SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam等来加快神经网络的训练过程。
cchangcs·2018-09-06 17:41

损失函数loss大总结

目标函数objectives目标函数，或称损失函数，是编译一个模型必须的两个参数之一：model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd')可以通过传递预定义目标函数名字指定目标函数
云net·2018-09-04 16:51

优化问题综述(三)在线学习算法

SGD：随机梯度下降法每次用一部分数据算梯度，然后梯度下降，但是SGD精度低、收敛慢、很难得到需要的正则化设计的解，特别是几乎得不到稀疏解。TG算法简单截断法简单截断法以kk为窗口，当t/kt
SrdLaplaceGua·2018-09-04 12:21

牛顿法及其收敛性

目录0.引论2.牛顿法2.1单变量牛顿法2.2多变量牛顿法3.简化牛顿法3.1平行弦法3.2牛顿下山法0.引论在工程中，很多的问题都可以归结为求解一组偏微分方程。描述如下：在某一个区域\(\Omega\)中，物理量\(u={u_1,u_2,\cdots,u_n}\)满足一组控制方程，并且在边界上满足若干条件：控制方程利用两个微分算子来表示\(A(u),B(u)\)。\[A(u)=\begin{ca
xium·2018-09-02 21:00

机器学习之回归总结

目录1、了解线性回归2、了解似然函数3、了解交叉验证的原理4、梯度下降算法4.1、批量梯度下降算法（BatchGradientDescent，简称BGD）：4.2、随机梯度下降算法（SGD）：4.3、折中
春雨里de太阳·2018-09-02 16:05

机器学习之SGD详解和实践

假设特征和结果满足线性关系，即满足一个计算公式h(x)，这个公式的自变量就是已知的数据x，函数值h(x)就是要预测的目标值。这一计算公式称为回归方程，得到这个方程的过程就称为回归。假设房子的房屋面积和卧室数量为自变量x，用x1表示房屋面积，x2表示卧室数量；房屋的交易价格为因变量y，我们用h(x)来表示y。假设房屋面积、卧室数量与房屋的交易价格是线性关系。满足公式上述公式中的θ为参数，也称为权重，
SmartBrain·2018-09-02 16:21

深度学习模型之——Stochastic depth（随机深度）

DeepNetworkwithStochasticdepth，在训练过程中，随机去掉很多层，并没有影响算法的收敛性，说明了ResNet具有很好的冗余性。
搞视觉的张小凡·2018-09-01 11:47

Batch Normalization 与 Instance Normalization

归一化的原因：归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-31 00:46

Batch Normalization 与 Instance Normalization

归一化的原因：归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-31 00:46

一文看懂梯度下降算法的演化（含代码实现）

批量梯度下降，又名Vanillagradientdescent1.2Stochasticgradientdescent随机梯度下降1.3Mini-batchgradientdescent小批量梯度下降2SGD
ukuu·2018-08-29 16:24

php导出csv并保存在服务器，返回csv的文件路径

"create_date","Time"],'C'=>["full_name","CardName"],'D'=>["face_value","FaceValue($)"],'E'=>["price_sgd
500_Invalid·2018-08-28 18:00

【代价函数】Cross_entropy：交叉熵损失函数（Cross_entropy loss）

1.Cross_entropy公式及导数推导损失函数：a=σ(z),wherez=wx+b利用SGD等算法优化损失函数，通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数：对两个参数权重和偏置进行求偏导：推导过程如下
yuanCruise·2018-08-27 16:41

深度学习优化器

：深度学习理论基础深度学习优化器Mini-batch-SGDSGD-MomentNAG（Nesterovacceleratedgradient）AdagradRMSproAdamMini-batch-SGD
Charel_CHEN·2018-08-23 20:55

2018-08-23

1.gbdt,xgboost,lgbm的区别(阿里，头条)2.梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法区别(阿里)3.SGD,ADAM区别(百度)4.什么是梯度消失，饱和，如何改善(阿里)5.lr的推导(腾讯)6.
大海一滴写字的地方·2018-08-23 14:59

2018-08-23

1.gbdt,xgboost,lgbm的区别(阿里，头条)2.梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法区别(阿里)3.SGD,ADAM区别(百度)4.什么是梯度消失，饱和，如何改善(阿里)5.lr的推导(腾讯)6.
大海一滴写字的地方·2018-08-23 14:59

【DL】深度学习术语汇编（Deep Learning Terminology）

利用某个batch中的所有samples进行一次训练，叫一次iterationLCN:LocalContrastNormalizationweightdecay:权值衰减,防止过拟合momentum:动量，SGD
鹅城惊喜师爷·2018-08-23 11:56

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。SGDSGD指stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练
Jerry_Jin·2018-08-22 20:00

【转+整理】SDG，动量，Adam优化算法

参考博客：深度学习最常用的算法，一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法SDG1、定义：随机梯度下降（Stochasticgradientdescent，SGD）对每个训练样本进行参数更新
Always_ease·2018-08-21 17:35

机器学习各优化算法的简单总结

1梯度下降1.1SGD算法介绍优点缺点1.2Momentum算法介绍优点缺点1.3NestrovMomentum算法介绍优点缺点2自适应方法2.1Adagrad算法介绍优点缺点2.2RMSprop算法介绍优点缺点
AndrewHR·2018-08-18 16:03

自动微分(Automatic Differentiation)简介——tensorflow核心原理

在此之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation进行梯度求解，然后进行SGD等进行优化更新。
浮生了大白·2018-08-14 21:34

随机梯度下降（SGD）分类器和回归器

SGD主要应用在大规模稀疏数据问题上，经常用在文本分类及自然语言处理。假如数据是稀疏的，该模块的分类器可轻松解决如下问题：超过10^5的训练样本、超过10^5的features。利用梯度来求解参数。
曦宝·2018-08-14 14:46

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解

  梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降（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，我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。  为了便于理解，这里我们将使
LLLiuye·2018-08-10 11:00

资源笔记

巨头之间的深度学习框架战争：亚马逊选中MXNet深度过程学习如何通过TensorFlow实现深度学习算法并运用到企业实践中卜居-CSDN博客[MachineLearning]梯度下降法的三种形式BGD、SGD
一亩高粱·2018-08-10 09:23

深度学习----GAN（生成对抗神经网络）原理解析

文章目录一、原理部分1.1、GAN的原理：1.2、架构1.3、GAN的特点及优缺点：二、为什么GAN中的优化器不常用SGD三、为什么GAN不适合处理文本数据四、训练GAN的一些技巧五、GAN的广泛应用欢迎来到我的目录页
sakura小樱·2018-08-08 00:00

神经网络最优化方法总结比较

参考：深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）学习率方法缺点优点经验手动设置学习率SGD(mini-batchgradientdescent
Muzi_Water·2018-08-06 14:53

2017年深度学习优化算法最新进展：改进SGD和Adam方法

2017年深度学习优化算法最新进展：如何改进SGD和Adam方法转载的文章，把个人觉得比较好的摘录了一下AMSGrad这个前期比sgd快，不能收敛到最优。
ShellCollector·2018-08-05 13:31

莫烦pytorch学习笔记（十）——加速神经网络训练

建造第一个神经网络——加速神经网络训练加速神经网络训练包括下面几种模式：MomentumAdaGradRMSPropAdamStochasticGradientDescent(SGD)越复杂的神经网络,
小汤河河神·2018-08-02 11:49

pytorch源码解析：Python层

代码示意：定义网络结构；使用SGD优化；迭代一次，随机初始化三个样例，每个样
诸葛冰箱102·2018-07-31 10:16

【深度学习基础】：数值计算与优化(一)_梯度下降与随机梯度下降(SGD)及Python+Numpy实现

1.加载包、产生数据并绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression%matplotlibinlinenp.random.seed(66)X=np.linspace(0,50,50)#在执行y=2*x+5的基础上加上噪声y=2*X+5+np.random.rand
BQW_·2018-07-31 10:26

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
吴金君·2018-07-30 23:25

（八）sklearn神经网络

1、分类fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierX=[[0.,0.],[1.,1.]]y=[0,1]#solver:{‘lbfgs’,‘sgd’,‘adam
HawardScut·2018-07-29 14:24

2017CS231n李飞飞深度视觉识别笔记（八）——深度学习 软件

第八章深度学习软件上一章中讨论了深度学习中的优化算法，包括SGD动量、Nesterov、RMSProp和Adam；也讨论了正则化:尤其是dropout；最后也讨论了迁移学习，可以下载预训练过的模型，然后在自己的实际任务中进行微调
献世online·2018-07-28 18:51

p级数敛散性积分方式证明

.+1np+....的收敛性，其中常数pp>0第一个问题用比较审敛法很好证明，我顺利的明白了。即当p≤1p≤1时，有1np≥1n1np≥1n,调和级数是发散的，按照比较审敛法：若vn
一嵩寒溪·2018-07-27 16:25

深度学习之---从线性分类到人工神经网络

主要内容背景介绍深度学习应用神经网络起源基本结构神奇的分类能力以及背后的原理感知器与逻辑门强大的空间非线性切分能力网络表达力与过拟合问题BP算法与SGD代码与示例Tensorflow多层感知器非线性切分神经网络分类
Mr_XiaoZ·2018-07-26 21:34

同步SGD等现有分布式训练方式将过时，Yoshua Bengio谈迈向硬件友好的深度学习

2018年7月9日，深度学习大牛YoshuaBengio在多伦多大学的Bahen中心发表了一篇题为《ComputingHardwareforEmergingIntelligentSensoryApplications》（服务于新兴智能感官应用的计算硬件）的演讲，该演讲是NSERC战略网络的一部分，聚焦于缩小深度学习方法与其实际应用之间的差距。2018年AlphaGoZero所需的计算量是2013年
机器之心V·2018-07-24 00:00

node2vec

ScalableFeatureLearningforNetworksb.node2vec:ScalableFeatureLearningforNetworks主要创新点1、将抽取网络中节点的特征转化成最优化一个“可能性”目标函数问题，再利用SGD
YizhuJiao·2018-07-22 16:01

深度学习笔记6：神经网络优化算法之从SGD到Adam

欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tsaiedu，并注明消息来源，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。作者简介：鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：
R3eE9y2OeFcU40·2018-07-19 13:00

深度学习TensorFlow优化器的选择

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
junchengberry·2018-07-18 17:13

深度学习超参数简单理解：learning rate,weight decay和momentum

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。
Oliver Cui·2018-07-18 10:49

机器学习&图像处理基本概念笔记整理

统一量纲，加快收敛性。Bysoftmax函数Generalization:泛化。泛
BockSong·2018-07-13 20:31

Axure RP 8的安装、破解以及汉化

download2、破解：注册码（原博客网址：http://www.usbmi.com/1045.html）Licensee：usbmi.comKey：8MhUXSkEGZpjrNqWq0BUA3oSxLn1Sgd30C53X3DyJ
feng_zhiyu·2018-07-13 00:00

雅克比（Jacobi）迭代法求解线性方程组

有关雅克比迭代法的收敛性问题见博文：迭代法求解线性方程组的收敛性问题总结
李锐博恩·2018-07-08 15:41

当前训练神经网络最快的方式：AdamW优化算法+超级收敛

不过自去年以来，很多研究者发现Adam优化算法的收敛性得不到保证，ICLR2017的最佳论文也重点关注它的收敛性。
Nine-days·2018-07-06 15:39

深度学习(三) 优化算法

梯度下降：  最小化所有训练样本的损失函数，使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小  大规模样本问题效率低下，使用全部的数据集速度慢，占内存(用全部可能几次就不变了梯度陷入局部最优) SGD
Dynomite·2018-07-03 16:12

TensorFlow入门：优化器的选择

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
M_Z_G_Y·2018-06-28 15:38

不动点迭代法求方程的根（Python实现）

而收敛性的考究，最为经典的定理有两个。全局上的一个定理：这个定理就是在全局上使用的。具体内容如下：当h(x)这个方程在对应的区间
肥宅_Sean·2018-06-26 14:32

神经网络中的BP算法（原理和推导）

83BP算法介绍BP算法（BackgroundPropagationAlogorithm），即误差逆传播算法，是训练多层前馈神经网络的一种最经典的算法，通过BP算法可以学得网络的权重和阈值，且具有可靠的收敛性
FangHui5206·2018-06-25 16:44
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