SGD随机梯度下降第46页

tensorflow2教程-随机梯度下降-反向传播

常见激活函数的梯度1、ReLU函数2、sigmod函数a=tf.linspace(-10.,10.,10)withtf.GradientTape()astape:tape.watch(a)#如果将a定义为Variable，此句话可以省略y=tf.sigmoid(a)grads=tape.gradient(y,[a])3、tanh函数4、leakyReLU函数损失函数梯度1、均方差损失函数witht

weixin_43729570·2020-07-12 13:00

Python 随机梯度下降 SGD 代码实现笔记

回顾梯度下降流程#1初始化θ\thetaθ#2求gradient#3θt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•g#4ggg收敛随机梯度下降

Lu君·2020-07-12 13:24

常见梯度下降法变式总结（SGD, Momrntum，Adagrad等）

常见的梯度下降法的变式1SGD随机梯度下降随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形，就是每次使用一批（batch）数据进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度，因为现在深度学习的数据量都特别大，所以每次都计算所有数据的梯度是不现实的

Struggle~·2020-07-12 12:34

深度强化学习 Deep Reinforcement Learning

目录参考资料IntroductiontoDeepLearning深度学习介绍DeepRepresentationsDeepNeuralNetwork深度神经网络通过随机梯度下降训练神经网络WeightSharing

monodrama99·2020-07-12 12:42

深度学习之梯度下降算法(SGD,RMSProp,Adam)

梯度下降算法改进1.优化遇到的问题1.1梯度消失1.2局部最优1.3参数初始化策略（复习）2.批梯度下降算法（BatchGradientDescent）3.Mini-BatchGradientDescent4.批梯度下降与Mini-Batch梯度下降的区别5.梯度下降优化影响6.大小选择7.指数加权平均8.动量梯度下降法9.RMSProp算法10.Adam算法11.学习率衰减12.其它非算法优化的

沧海二阳·2020-07-12 10:13

batch size设置

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

于小勇·2020-07-12 10:05

optimizer.step()和scheduler.step()

通常我们有optimizer=optim.SGD(mod

于小勇·2020-07-12 10:35

【深度学习】关于Adam

从SGD（SGD指mini-batchgradientdescent）和Adam两个方面说起。

littlemichelle·2020-07-12 07:58

线性回归和局部加权线性回归

这种方式的优点是计算简单，但是要求数据矩阵X满秩，并且当数据维数较高时计算很慢；这时候我们应该考虑使用梯度下降法或者是随机梯度下降（同Logistic回归中的思想完全一样，而且更简单）等求解。

weixin_30919429·2020-07-12 07:08

深度学习笔记(一)：logistic分类

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad

multiangle·2020-07-12 04:47

深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释深度学习笔记(五)：LSTM深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型最近在看Google的DeepLearning一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用

multiangle·2020-07-12 04:16

Artificial Intelligence-梯度下降法与线性回归

ArtificialIntelligence文章目录ArtificialIntelligence梯度下降法基本概念公式推导基本梯度下降步骤批量梯度下降(BGD)随机梯度下降(SGD)小批量梯度下降(MBGD

小豆芽～·2020-07-11 23:32

svm随机次梯度下降算法-pegasos

基本思想使用随机梯度下降直接解SVM的原始问题。摘要本文研究和分析了基于随机梯度下降的SVM优化算法，简单且高效。

changtingwai58·2020-07-11 23:25

神经网络在TensorFlow实现

cross-entropy）、对数似然函数（log-likelihood）、指数损失函数（exp-loss）、Hinge损失函数（Hinge-loss）、0-1损失函数、绝对值损失函数4.反向传播优化算法：随机梯度下降

rosefunR·2020-07-11 22:30

回归问题：采用最小二乘法拟合多元多次函数来构造损失函数

一般来说采用全量梯度下降时函数图像最陡，批量梯度下降次之，随机梯度下降或者说逐样本梯度下降最缓。下图为二次型的系数矩阵正定的情况，下图的碗很陡，即梯度的绝对值很大。

chizi15·2020-07-11 15:13

百日营V5 - 1/100 准备日

每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2SGD/$1USD吧！

钱二姐·2020-07-11 15:19

【AI】梯度下降算法Python 程序实现

前言梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，有以下三种不同形式：BGD（BatchGradientDescent）：批量梯度下降MBGD（Mini-batchGradientDescent）：小批量梯度下降SGD

justwowo·2020-07-11 15:01

deeplearning的wake-sleep算法

（这里的每一层要求能单独训练，常用的为自编码网络、RBM网络、去噪自编码网络（加噪声训练的自编码网络，鲁棒性强））但是基于SGD随机梯度下降的方法在多层上容易产生各种梯度问题、如梯度发散等。

mykeylock·2020-07-11 13:22

numpy实现逻辑回归以及梯度下降优化算法

H逻辑回归及其损失梯度下降训练数据:逻辑回归及其损失为什么采用交叉熵损失也就是二项分布参数化的极大似然估计:参考博文梯度下降参考:神经网络优化算法及代码实现——从SGD、Momentum、AdaGrad

JayShaun·2020-07-11 12:04

神经网络优化算法及代码实现——从SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp到Adam

Z梯度下降（GradientDescent）带动量的梯度下降（GradientDescent+Momentum）NesterovMomentumAdaGradRMSPropAdam梯度下降（GradientDescent）x:=x−α⋅dxx:=x-\alpha\cdot{\rm{d}}xx:=x−α⋅dx其中α\alphaα为学习率。代码如下：whileTrue:dx=compute_gradi

JayShaun·2020-07-11 12:32

神经网络中Batch和Epoch之间的区别是什么？

随机梯度下降法是一种具有大量超参数的学习算法。通常会使初学者感到困惑的两个超参数:Batch大小和Epoch数量,它们都是整数值，看起来做的事情是一样的。

lijiaqi0612·2020-07-11 10:00

Reptile

OnFirst-OrderMeta-LearningAlgorithmsCode:摘要作者仿照FOMAML(一阶近似MAML)的方法提出了Reptile算法进行元学习，Reptile与FOMAML同样只利用了一阶梯度信息，但是理论分析了Reptitle可以使用SGD

fnoi2014xtx·2020-07-11 06:03

deep learning 优化方法(未完成待编辑）

SGD(StochasticGradientDescent)ASGD(AveragedStochasticGradientDescent)CG(ConjungateGradient)LBFGS(Limited-memoryBroyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno

chouyun1991·2020-07-11 03:20

cs224d 作业 problem set1 (一) 主要是实现word2vector模型,SGD,CBOW,Softmax,算法

'''Createdon2017年9月13日@author:weizhen'''importnumpyasnpdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))首先上来的是最简单的sigmoid激励函数，至于为什么选他做激励函数，1、因为这个函数能将定义域为(-inf,+inf)的值映射到(0,1)区间，便于计算(能够消除量纲的影响)2、这个函数的变化曲线不是特变陡峭，每一点

aihaotan8299·2020-07-11 01:10

机器学习基础04常见的机器学习优化算法

目录1.SGD2.Momentum动量法3.NesterovMomentum牛顿动量法4.Adagrad5.RMSprop6.Adam1.SGD我们通常所说的SGD，指的是小批量随机梯度下降算法。

山野村夫_pro·2020-07-10 19:41

Tensorflow-MNIST数据集分分类提高准确率

优化器(Optimizer)：1.标准梯度下降法先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值，但样本数目过大时，因为需要汇总所有样本总误差，更新速度慢2.随机梯度下降法(SGD)-->速度慢、容易局部最优随机抽取一个样本来计算误差

追枫萨·2020-07-10 17:12

线性回归

文章目录基本形式Costfunction定义普通最小二乘法（RSS）岭回归（Ridge）Lasso弹性网络由来（概率解释）求解普通最小二乘法正规方程梯度下降批量梯度下降(BatchGradientDescent)随机梯度下降

Beyond-L·2020-07-10 17:08

机器学习 | 梯度下降原理及Python实现

文章目录1.梯度下降1.1批量梯度下降（BGD）1.1.1学习率的设置1.1.2Python实现BGD1.2随机梯度下降（SGD）1.2.1Python实现SGD1.2.2Sklearn实现SGD1.3

X1AO___X1A·2020-07-10 11:20

ResNet(残差网络)之残差模块

随着网络深度的增加，训练变得愈加困难，这主要是因为在基于随机梯度下降的网络训练过程中，误差信号的多层反向传播非常容易引发“梯度弥散”（梯度过小会使回传的训练误差信号极其微弱）或者“梯度爆炸”（梯度过大导致模型出现

tigerlib·2020-07-10 11:43

Resnet论文总结

我们知道，在深层神经网络当中，经常会遇到梯度消失的问题，这可以通过标准初始化和中间层初始化来解决，这使得数十层的网络在通过SGD训练即可达到收敛。在解决了梯度消失问题之后，网络越深，是否性能就越好呢？

北塘羽·2020-07-10 10:18

机器学习：梯度下降法，几种实现策略

文章目录梯度下降法目标函数：软间隔SVM的目标函数第一种：使用误差最大样本做梯度下降第二种：随机选择一个样本做梯度下降第三种：使用全部样本做梯度第四种：min-batch随机梯度下降第五种：选择topK

萤火虫之暮·2020-07-10 09:15

20180604_Day 1作业_118Tracy

每天我们都要开始存一点“小钱”，今天现存￥5RMB/$2SGD/$1USD吧！

Tracy_2017·2020-07-10 07:36

梯度下降与随机梯度下降

梯度下降法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。在梯度下降法中，目标函数其实可以看做是参数的函数，因为给出了样本输入和输出值后，目标函数就只剩下参数部分了，这时可以把参数看做是自变量，则目标函数变成参数的函数了。梯度下降每次都是更新每个参数，且每个参数更新的形式是一样的，即用前一次该参数的值减掉学习率和目标函数对该参数的偏导数（如果只有1个

zbxzc·2020-07-10 05:21

神经网络更新参数的几种方法

梯度下降中，计算完各个参数的导数之后就需要更新参数值了，最常用的更新参数方法就是：【SGD】：x+=-learning_rate*dx但是这种方法收敛速度非常慢，其实除了这个更新参数的方法，还有很多的方法可以进行参数更新

luchi007·2020-07-10 03:54

基于ubuntu对于CIFRA-10进行训练学习

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

mdjxy63·2020-07-09 20:18

使用VGGNet、ResNet、Inception和Xception分类图像

该网络使用残差模块来组成更复杂的网络（网络中的网络），使用标准随机梯度下降法训练。与VGG相比，ResNet更深，但是由于使用全局平均池操作而不是全连接密集层，所以模型的尺寸更小。Inception

XerCis·2020-07-09 19:19

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

本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种算法的效果比较选择哪种算法0.梯度下降法深入理解以下为个人总结，如有错误之处，各位前辈请指出。对于优化算法，优化的目标是网络模型中的参数θ（是一个集合，θ1、θ2、θ3......）目标函数为损失函数L=1/N∑Li（每个样本损失函数的叠加求均值）。这个损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，

何进哥哥·2020-07-09 16:03

Python算法总结（八）逻辑回归（附手写python实现代码）

一、算法类型有监督的分类算法二、算法原理损失函数带L1正则化的损失函数下带L2正则化的损失函数以下对不带正则化的损失函数求解w：批量梯度下降法BGD求解w的公式随机梯度下降法SGD求解w的公式小批量梯度下降法

陈同学2020·2020-07-09 14:16

机器学习笔记（十二）：随机梯度下降

作者|计缘来源|凌云时刻（微信号：linuxpk）随机梯度下降法在实际的运用中，训练数据的量级往

凌云时刻·2020-07-09 13:28

vs2015中以静态库链接ZeroMQ

这两个库的名字目前（20190708）如下：1，libzmq-v140-mt-gd-4_3_2.lib(动态)2，libzmq-v140-mt-sgd-4_3_2.lib

月凉西厢·2020-07-09 12:47

深度学习算法调优trick总结

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。

lirainbow0·2020-07-09 12:59

简述动量Momentum梯度下降

在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是按照如下公式进行的：W=W-αdWb=b-αdb其中α是学习率，dW、db是costfunction对w和b的偏导数。

加勒比海鲜王·2020-07-09 03:24

node2vec的一些思考

成果node2vec，如上述，利用SGD优化，高效“随机选择邻居”算法，可让node2vec可适应不同的网络方法模型定义可能性，并且给予两个条件，构成要优化的目标函数；条件独立性：节点之间对称性：最后目标函数

上杉绘梨衣-·2020-07-09 00:34

深度学习优化算法解析(Momentum, RMSProp, Adam)

深度学习的优化算法主要有GD，SGD，Momentum，RMSProp和Adam算法吧，还有诸如Adagrad算法，不过大同小异，理解了前面几个，后面的也就引刃而解了。GD算法，SGD算法以及min

__William__·2020-07-09 00:14

1.3 欠/过拟合，局部加权回归(Loess/LWR)及Python实现(基于随机梯度下降）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义一个正态分布，参数分别为均值，方差以及X的行向量defguassianDistribution(mean,var,x):return1/np.sqrt(2*np.pi*var)*np.exp(-(x[1]-mean)**2/(2*var))#定义权值计算函数，带宽参数默认为0.1defweight(xi,x

程序大猩猩·2020-07-08 22:40

牛顿法、梯度下降法、最小二乘法的原理以及利用它们解决实际问题的python编程

梯度下降法原理根据计算梯度时所用数据量不同，可以分为三种基本方法：批量梯度下降法（BatchGradientDescent,BGD）、小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent,MBGD）以及随机梯度下降法

p唯唯唯eng·2020-07-08 21:01

矩阵分解算法的求解随机梯度下降SGD和交替最小二乘ALS

矩阵分解算法的求解随机梯度下降SGD和最小二乘ALS1优化时为何选择偏导数的负方向？

百载文枢江左·2020-07-08 20:46

随机梯度下降(SGD)与经典的梯度下降法的区别

随机梯度下降(SGD)与经典的梯度下降法的区别经典的优化方法，例如梯度下降法，在每次迭代过程中需要使用所有的训练数据，这就给求解大规模数据优化问题带来挑战。

米兰小子123·2020-07-08 19:17

lecture6-mini批量梯度训练及三个加速的方法

一、mini-批量梯度下降概述这部分将介绍使用随机梯度下降学习来训练NN，着重介绍mini-批量版本，而这个也是现今用的最广泛的关于训练大型NN的方法。

weixin_33730836·2020-07-08 15:51

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

说到优化算法，入门级必从SGD学起，老

我是女孩·2020-07-08 10:02

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