SGD收敛性第8页

【不确定非线性动力系统的优化算法】【动态集成系统优化与参数估计（DISOPE）技术】DISOPE + MOMENTUM + PARTAN 算法提高非线性动态系统的收敛性研究（Matlab代码实现）

2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述【不确定非线性动力系统的优化算法】【动态集成系统优化与参数估计（DISOPE）技术】DISOPE+MOMENTUM+PARTAN算法提高非线性动态系统的收敛性研究研究涵盖化学加工工业

然哥依旧·2023-07-27 17:25

迭代法求解非线性方程的根

不动点迭代法求解非线性方程的根知识储备解题要点KaTeX数学公式知识储备1、求解的是非线性方程放f(x)=0的根解题要点1、判断使用全局收敛性定理还是局部收敛性定理全局收敛性：未知根，已知根的取值区间（

梦想阳光早晨·2023-07-27 08:52

深度学习常用优化器总结，具详细（SGD,Momentum,AdaGrad,Rmsprop,Adam,Adamw）

目录前言SGD：随机梯度下降BGD：批量梯度下降MBGD：小批量梯度下降MomentumAdaGradRMSpropAdam:AdaptiveMomentEstimationAdamW参考文章前言优化器的本质是使用不同的策略进行参数更新

Hilbob·2023-07-25 17:13

机器学习经典面试题

其中假设函数是模型的计算形态，也即把x映射到y的f(x)；损失函数是指残差等学习方向；优化函数是指GD,SGD,mini-batch-GD,adam,牛顿法等优化方法。

cyc_twentyfive·2023-07-21 00:39

梯度下降（随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降）

一个损失函数L(ω,b)L(\omega,b)L(ω,b)，为找到合适的参数ω,b\omega,bω,b使得损失函数值达到最小方法：梯度下降1.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD

Recheriring·2023-07-19 22:56

【动手深度学习v2】with torch.no_grad()用法

在sgd的实现代码中，使用到了withtorch.no_grad()：defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad

岁余十二.·2023-07-19 10:34

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]

5.1nn.L1Loss5.2nn.SmoothL1Loss5.3nn.MSELoss5.4nn.BCELoss5.5nn.CrossEntropyLoss5.6nn.NLLLoss5.7nn.NLLLoss2d六、优化器Optim 6.1SGD

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:44

理解优化器(Optimizer)

本文完整地阐述了批量学习、在线学习两条路线的optimizer进化史本文只从感知上进行理解，不涉及数学推导，着重于记忆与理解，而非严肃的论文体本文为了从理解入手,改变了原论文中的公式形式文本结构文本结构源头：SGD

无数据不智能·2023-07-19 08:45

Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 笔记

作者使用了batch大小：8192，使用了256GPUs，在一个小时内训练了ResNet-50，并且得到了和256大小的batch同样的训练精度。2LargeMinibatchSGD通常来说，我们在训练有监督任务的时候，会最小化loss:是网络的参数，是训练集，就是损失函数。minibatchSGD就是在一个batch的训练集上，进行参数的更新：2.1LearningRatesforLargeMi

Junr_0926·2023-07-18 23:36

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】优化策略（补充篇）

SGD及其变种以同样的学习率更新每个参数，但深度神经网络往往包含大量的参数，这些参数并不是总会用得到。

林聪木·2023-07-18 09:28

SGD相似度代码设计上遇到的问题及解决方案

1.代码设计上遇到的问题及解决方案1.1遇到的问题在代码测试的过程中，发现代码报错，报错信息如下：IndexErrorTraceback(mostrecentcalllast)in3MF_SGD=ExplicitMF_Pearsion

hwang_zhic·2023-07-18 05:34

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（BackPropagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）

汀、人工智能·2023-07-18 00:20

Pytorch深度强化学习1-3：策略评估与贝尔曼期望方程详细推导

目录0专栏介绍1从一个例子出发2回报与奖赏3策略评估函数4贝尔曼期望方程5收敛性证明0专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现，帮助读者理解并快速上手开发

Mr.Winter`·2023-07-17 05:47

深度学习奠基作之一：AlexNet

2012年，论文提出：图片增强(一种随机裁剪、一种通道融合)、Relu、Droupout、SGD、overlappooling监督学习、CNN英文阅读专业积累：high-resolutionimag

-小透明-·2023-07-16 23:28

最优化理论中的惩罚函数法：概念、推导和应用

2.1惩罚函数法的基本思想2.2惩罚函数的定义2.2.1符号性质2.2.2惩罚性质2.2.3连续性质2.3惩罚函数法的推导2.4惩罚函数法的特点2.4.1灵活性2.4.2通用性2.4.3近似解2.4.4收敛性

轩Scott·2023-07-16 14:34

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归我们这次使用随机梯度下降（SGD）算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练，给出每次迭代的权重、损失和梯度，并且绘制损失loss

星川皆无恙·2023-07-16 09:41

python pytorch 纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）-续

pythonpytorch纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）-续上一次的代码博主看了，有两个小问题其实，一个是，SGD优化的时候，那个梯度应该初始化为0，还一个是我并没有用到随机生成batch

Mr Gao·2023-07-14 21:33

SGD原理及Pytorch实现

目录 1SGD 1.1原理 1.2构造 1.3参数详解——momentum✨1SGD损失函数是用来度量模型输出和真实值的偏差，损失函数越小，说明我们的模型效果越好，所以我们需要不停的最小化这个函数

白三点·2023-07-14 14:09

pytorch构建深度网络的基本概念——随机梯度下降

文章目录随机梯度下降定义一个简单的模型定义Loss什么是梯度随机梯度下降随机梯度下降现在说说深度学习中的权重更新算法：经典算法SGD：stochasticgradientdescent，随机梯度下降。

新兴AI民工·2023-07-14 09:40

深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW

1.梯度下降算法（优化器）1.1原理解释如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢？那就需要使用相应的指标来评价它的拟合程度，所使用到的函数就称为损失函数(LossFunction)，当损失函数值下降，我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函

·2023-07-13 15:04

举例说明什么是随机梯度下降算法

随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent,SGD）是一种优化算法，用于求解机器学习和深度学习中的目标函数的最小值。

阿里加多·2023-06-24 07:10

优化器SGD、Adam和AdamW的区别和联系

优化器（未完）SGDSGDRAdamAdamW联系SGD随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。

帅帅帅.·2023-06-23 14:17

资源有限的大型语言模型的全参数微调

AI浩·2023-06-23 06:59

翻筋斗觅食策略改进灰狼算法

目录一、动态扰动因子策略二、翻筋斗觅食策略三、改进灰狼算法收敛曲线图灰狼优化算法(greywolfoptimization,GWO)存在收敛的不合理性等缺陷，目前对GWO算法的收敛性改进方式较少，除此之外

渡劫九歌·2023-06-23 04:55

强化学习中的重要收敛性结论(2)：常见RL算法的收敛性

强化学习的理论基础是MDP（MarkovDecesionProcess），当MDP中的策略π\piπ确定之后，MDP便是最一般的MarkovProcess的形式。这里需要补充一些MDP中的基础概念：（1）策略π\piπ下的累计折扣回报Gt=∑k=0∞γkRk+tG_t=\sum_{k=0}^{\infty}\gamma^kR_{k+t}Gt=∑k=0∞γkRk+t，其中r∈(0,1]r\in(0,

赛亚茂·2023-06-23 02:36

强化学习中的重要收敛性结论(1):常用定理

了解强化学习中一些重要收敛性结论的证明过程，对设计好的强化学习算法以及了解一些强化学习中一些基本结论的由来是大有裨益的。

赛亚茂·2023-06-23 02:06

神经网路：批归一化

批归一化（BatchNormalization，BN）是一种常用的正则化技术，用于加速深度神经网络的训练过程和提高模型的收敛性。

Make_magic·2023-06-22 07:11

【深度学习】5-1 与学习相关的技巧 - 参数的更新（Momentum，AdaGrad, Adam ）

SGD在前面，为了找到最优参数，我们将参数的梯度(导数)作为了线索，使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数

loyd3·2023-06-20 20:35

【期末总复习】神经网络与深度学习蒲公英书

过拟合【概念】欠拟合超参数【选择/判断】验证集概念线性回归经验风险最小化中的平方损失函数什么时候出现不可逆的情况机器学习模型的四种偏差和方差组合情况（左下过拟合，右上欠拟合）监督学习两类线性可分感知器收敛性支持向量机超平

hellenionia·2023-06-18 23:23

极大似然估计 EM算法 Kmeans收敛性

极大似然估计估计类条件概率的一种常用策略是先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。贝叶斯决策首先先看贝叶斯公式p(w)为先验概率，表示了每一种标签类别分布的概率p(x|w)表示条件概率，表示了在某种类别的前提下，出现某类特征的概率p(w|x)表示后验概率，表示出现了某些特征，并且此时这个样本属于某一类别的概率，可以根据后验概率的大小，进行分类极大似然估计极大似然

ID3·2023-06-18 09:23

pytorch神经网络及训练(一)

pytorch神经网络及训练（一）随机梯度下降算法随机梯度下降算法（SGD）是对梯度下降算法的一种改进。直观上SG的方法可能效率上更优。

程序小旭·2023-06-18 01:32

L2正则与权重衰减

二者的联系：（下面会证明）在不引入动量的SGD系优化器中，权重衰减完全等价于L2正则。对于引入动量的SGD优化器中，权重衰减约等于L2正则

zkccpro·2023-06-17 11:13

常见优化器详解

优化器目前有两种主流优化器：随机梯度下降系（StochasticGradientDescent,SGD）和Adam系。

zkccpro·2023-06-17 11:13

torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR用法

importcv2importtorch.nnasnnimporttorchfromtorchvision.modelsimportAlexNetimportmatplotlib.pyplotasplt#定义2分类网络steps=[]lrs=[]model=AlexNet(num_classes=2)lr=0.1optimizer=torch.optim.SGD

dxz_tust·2023-06-17 06:46

Pytorch模型保存与加载模型继续训练

my_net=VisionTransformer()n_epoch=200lr=0.001optimizer=optim.SGD(my_net.parameters()

ToLiveXX·2023-06-16 16:29

【MeZO】学习笔记

MeZO可以与其他基于梯度的优化器结合使用，例如带动量的SGD或Adam优化器

songyuc·2023-06-16 14:39

【MeZO】《Fine-Tuning Language Models with Just Forward Passes》译读笔记

MeZO可以与其他基于梯度的优化器结合使用，例如带动量的SGD或Adam优化器。MeZO可以与全参数微调和参数高效微调技术兼容，

songyuc·2023-06-16 13:37

【机器学习】名词整理

1.5loss/损失函数1.6梯度下降法1.7优化器1.8kernel/内核1.9filter/滤波器1.10padding/填充二、激活函数2.1Softmax函数2.2Relu函数三、优化器/优化算法3.1SGD

半斤烧白_liquor·2023-06-14 02:14

统计学习方法感知机学习算法

文章目录统计学习方法感知机学习算法感知机输入算法的原始形式算法的收敛性统计学习方法感知机学习算法读李航《统计学习方法》的一些笔记，感知机学习算法的推导过程有一些细节想记录一下。

Air浩瀚·2023-06-13 23:15

量化投资离散时间随机过程

CDFandPDF期望和条件期望Expectationandconditionalexpectation独立性Independence特征方程CharacteristicFunctions范数空间NormSpace收敛性

Air浩瀚·2023-06-13 23:15

神经网络优化器之随机梯度下降法的理解

随机梯度下降法（SGD）随机梯度下降方法，在每次更新时用1个样本，随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本，由于计算得到的并不是准确的一个梯度，因而不是全局最优的。

zhengudaoer·2023-06-13 19:55

编译boost库工程

我仔细的在C:\boost_1_64_0目录下搜索了一下，根本就没有libboost_regex-vc140-mt-sgd-1_64.lib这个库文件，那咋办，找教程编译呗编译boost库工程的是一个叫

vv1025·2023-06-12 06:52

GMesh网格选项介绍

该算法的优点包括较高的收敛性和灵活性，它可以让用户在需要的地方添加更多的网格，但同时也可能会引入更多的节点和元素，从而增加计算时间和内存占用。

步、步、为营·2023-06-11 21:52

文本处理——利用Keras组件，构建LSTM神经网络，并完成情感分析任务；

fromkerasimportModelfromkeras.layersimportLSTM,Activation,Dense,Dropout,Input,Embeddingfromkeras.optimizersimportRMSprop,SGD

张人玉·2023-06-11 18:10

傅里叶级数简介

先看动图将函数f(x)用sin(nx)+cos(nx)的形式表示出来的方式就是傅里叶级数这里有几个使用条件收敛性：符合迪力克雷收敛条件。简单理解为f(x)必须是一个丝滑的曲线。

Thomas会写字·2023-06-11 16:11

回归分析预测技术介绍

目录一、线性回归二、SparkMLlib的SGD线性回归算法三、SparkMLlib的SGD线性回归算法实例四、逻辑回归回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。

CyAuroras·2023-06-11 06:44

基于前推回代法的连续潮流计算研究【IEEE33节点】（Matlab代码实现）

牛顿－拉夫逊法及改进PQ解耦法由于其自身原理的缺点，直接应用于配电网潮流计算时，收敛性较

紫极星光·2023-06-10 10:37

【ChatGLM】使用ChatGLM-6B-INT4模型进行P-Tunning训练记录及参数讲解

文章目录模型训练步骤参数含义名词解释欠拟合泛化能力收敛性梯度爆炸初步结论小结模型训练首先说明一下训练的目的：提供本地问答知识文件，训练之后可以按接近原文语义进行回答，类似一个问答机器人。

三月是你的微笑·2023-06-09 15:50

深度学习中的一些概念

DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。

krismia·2023-06-09 11:16

陈丹琦团队新作：单卡A100可训300亿参数模型啦！

通过将经典的ZO-SGD方法改进为原地操作，该方法实现了与推理阶段相同的内存

夕小瑶·2023-06-09 07:30

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