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SGD随机梯度下降
强化学习学习总结(二)——QLearning算法更新和思维决策
类似
随机梯度下降
,最后可以收敛到最优的Q值。一、QLearning算法思维二、QLearning算法更新思维1.导入模块frommaze_envimportMaze#环境模块fromRL_braini
Raoodududu
·
2018-09-30 15:46
强化学习
【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
大规模机器学习
随机梯度下降
小批量梯度下降
批量梯度下降
机器学习
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
tensorflow
深度学习中的优化方法总结
可以使用
随机梯度下降
很大程度地加速,沿着随机挑选的小批量数据的梯度下降。批量算法和小批量算法使用小批量的原因n个样本均值的标准差是σn√σn,其中σσ是样本值真实的标准差。
loveliuzz
·
2018-09-27 11:30
深度学习
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
深度学习
NumPy实现简单的神经网络分析Mnist手写数字库(三)之划分迷你批(mini-batch)
NumPy实现简单的神经网络分析Mnist手写数字库(三)之划分迷你批(mini-batch)划分迷你批(mini-batch)引言迷你批(mini-batch)简介经典梯度下降
随机梯度下降
迷你批梯度下降划分迷你批迷你批的使用要点迷你批的划分
choco_mil
·
2018-09-21 16:14
深度学习
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
人工智能
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
人工智能
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
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
Machine
learning
Deep
learning
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
AI
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
莫烦
有趣的机器学习
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
机器学习
Coursera机器学习课程笔记(十)
小批量(mini-batch)梯度下降算法,随机(stochastic)梯度下降算法:批量梯度下降算法:对m个样本进行计算(计算成本函数和对各theta的偏导)小批量梯度下降算法:每次对少批量的样本计算
随机梯度下降
算法
严格性戒奶戒糖者
·
2018-09-14 14:53
机器学习
深度学习基础(三)——优化算法
1优化算法1.1局部最小值点1.2鞍点2梯度下降法和
随机梯度下降
法2.1梯度下降法2.1.1一维梯度下降法2.1.2学习率2.1.3多维度梯度下降2.2
随机梯度下降
法2.3小批量
随机梯度下降
法3动量法3.1
爱弹ukulele的程序猿
·
2018-09-13 18:12
深度学习基础
【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
python
深度学习
计算机视觉
人工智能
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
机器学习
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
PyTorch
PyTorch
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
ML&DL
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
机器学习
实用技巧
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
Machine
Learning
自学机器学习之路
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
机器学习实战
Spark MLlib
随机梯度下降
法概述与实例
对于
随机梯度下降
算法而言,它通过不停的判断和选择当前目标下最优的路径,从而能够在最短路径下达到最优的结
不清不慎
·
2018-08-31 10:04
基于
随机梯度下降
的矩阵分解推荐算法(python)
矩阵分解推荐的思想就是基于此,将每个user和item的内在feature构成的矩阵分别表示为M1与M2,则内在feature的乘积得到M;因此我们可以利用已有数据(user对item的打分)通过
随机梯度下降
的方法计算出现有
ge_nius
·
2018-08-31 09:21
python实现
随机梯度下降
法
看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法:一、为什么要提出
随机梯度下降
算法注意看梯度下降法权值的更新方式(推导过程在上一篇文章中有)也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集(注意那个求和符号
Cludy_Sky
·
2018-08-31 08:21
一文看懂梯度下降算法的演化(含代码实现)
1Gradientdescentvariants梯度下降的变体1.1Batchgradientdescent批量梯度下降,又名Vanillagradientdescent1.2Stochasticgradientdescent
随机梯度下降
ukuu
·
2018-08-29 16:24
计算机视觉
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
3、【李宏毅机器学习(2017)】Gradient Descent(梯度下降)
目录梯度下降算法介绍自动调整学习速率学习速率对算法的影响Adagrad
随机梯度下降
FeatureScaling理论部分梯度下降算法的限制梯度下降算法介绍自动调整学习速率学习速率对算法的影响如果学习速率适合
Jimmyzqb
·
2018-08-28 12:07
学习笔记
李宏毅机器学习(2017)
笔记
【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Trick
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
深度学习与计算机视觉
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
DL
各种优化方法总结比较(
sgd
/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)
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。
Jerry_Jin
·
2018-08-22 20:00
详解 | Dropout为何能防止过拟合?
注意是暂时,对于
随机梯度下降
来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭。
AI科技大本营
·
2018-08-22 17:30
详解 | Dropout为何能防止过拟合?
注意是暂时,对于
随机梯度下降
来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭。
AI科技大本营
·
2018-08-22 17:30
【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
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2018-08-21 17:35
人工智能
机器学习各优化算法的简单总结
1梯度下降1.1
SGD
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
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2018-08-18 16:03
关于机器学习的其他
如何使用Dropout去防止过拟合
注意是暂时,对于
随机梯度下降
来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭。
忍耐恒_至拙胜至巧
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2018-08-16 21:32
TensorFlow
深度学习
神经网络
深度学习中的参数优化方法
loss非凸,则会收敛于局部最小值缺点:1)更新速度慢2)不能在线训练模型3)如果数据集很大,内存无法容纳,则无法使用此方法训练模型4)若loss非凸,陷入局部极小值后,很难跳入另一个更小的局部极小值2、
随机梯度下降
法每次更新只对数据集中的一个样本求优点
清舞sunny
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2018-08-16 19:51
参数优化方法
深度学习
梯度下降法
Adagrad
Adam
tensorflow
深度学习
RNN梯度消失和爆炸
使用
随机梯度下降
法训练RNN其实就是对、、以及求偏导,并不断调整它们以使L尽可能达到最小的过程。二,现在假设我们我们的时间序列只有三段,t1
Mr.Q
·
2018-08-16 17:49
Deep
Learning
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
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2018-08-14 21:34
AI
tensorflow
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
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2018-08-14 14:46
李航的十种统计学习方法总结
10种统计学习方法总结方法适用问题模型特点模型类型学习策略学习的损失函数学习算法感知机二分类分离超平面判别模型极小化误分点到超平面距离误分点到超平面距离
随机梯度下降
k近邻多分类、回归特征空间、样本点判别模型
GladyoUcaMe
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2018-08-13 23:45
总结
小常识3-深度学习常见梯度下降优化方法总结
全量梯度下降(Batchgradientdescent):每次使用全量的训练集样本来更新模型参数;
随机梯度下降
(Stochasticgradientdescent):每次从训练集中随机选择一个样本来进行学习小批量梯度下降
echo_1994
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2018-08-11 14:52
人工智能比赛
深度学习小常识
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
LLLiuye
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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
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2018-08-10 09:23
note
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
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2018-08-08 00:00
人工智能
深度学习
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
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2018-08-06 14:53
深度学习
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
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2018-08-05 13:31
深度学习
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