SGD随机梯度下降

梯度下降法总结.推到.以及实现

一.前言二.简述三.简单线性回归中的梯度下降实现四.多元线性回归下的梯度下降算法五.随机梯度下降算法六.scikit-learn中的随机梯度下降算法使用七.总结一.前言很久不总结，对于很多知识都出现了遗忘
Exziro·2018-08-04 20:55

吴恩达机器学习笔记 —— 18 大规模机器学习

本章讲了梯度下降的几种方式：batch梯度下降、mini-batch梯度下降、随机梯度下降。也讲解了如何利用mapreduce或者多cpu的思想加速模型的训练。
xingoo·2018-08-04 09:00

【神经网络和深度学习-开发案例】第四章 神经网络如何对数字进行分类

【神经网络和深度学习】第四章神经网络如何对数字进行分类案例：使用神经网络识别手写数字好了，让我们来写一个程序，学习如何识别手写的数字，使用随机梯度下降和MNIST的训练数据。
睿客杨·2018-08-03 10:16

神经网络模型的各种优化算法

2.随机梯度下降算法思想：基于随机选取的一个样本迭代更新梯度。优点：由于计算的是单个训练样本的损失，所以计算量
attitude_yu·2018-08-02 15:39

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

十、如何选择神经网络的超参数

在之前的部分，采用梯度下降或者随机梯度下降等方法优化神经网络时，其中许多的超参数都已经给定了某一个值，在这一节中将讨论如何选择神经网络的超参数。1.神经网络的超
kingzone_2008·2018-07-30 21:36

梯度下降算法Python代码实现--批量梯度下降+随机梯度下降+小批量梯度下降法

在学习线性回归的时候很多课程都会讲到用梯度下降法求解参数，对于梯度下降算法怎么求出这个解讲的较少，自己实现一遍算法比较有助于理解算法，也能注意到比较细节的东西。具体的数学推导可以参照这一篇博客（http://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html）一、首先，我们用一个简单的二元函数用梯度下降法看下算法收敛的过程也可以改一下eta，看一下步长如果大一点，算法的收敛
huobumingbai1234·2018-07-29 23:17

（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

Caffe源代码之SGDSolver更新代码-ApplyUpdate()

但是在Solver基类中，有一个纯虚函数ApplyUpdate()，该函数是用来进行权值更新的，不同的优化器有不同的优化方法（1）最基础的优化器，随机梯度下降法，单纯的梯度的负方向乘以学习率，作为权重的更新量
Charel_CHEN·2018-07-28 16:32

机器学习：基于MNIST的BP神经网络

二、算法核心思想分析利用sigmoid神经元构建神经网络，使用前馈神经网络实现mini-batch随机梯度下降学习算法，使用反向传播计算梯度,更新权重(weights)和偏置(biases)。
ForTheDreamSMS·2018-07-27 21:44

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

深度学习第一讲：梯度下降算法

2.随机梯度下降每次只更新一个样本xi，以及其对应
Vivianyzw·2018-07-17 15:30

【机器学习】感知机Python代码实现

感知机算法利用随机梯度下降法对基于误分类的损失函数进行最优化求解，得到感知机模型，即求解w,bw,b。感知机算法简单易于实现，那么我们如何通过python代码来实现呢？
Daycym·2018-07-13 15:48

【机器学习】感知机Python代码实现

感知机算法利用随机梯度下降法对基于误分类的损失函数进行最优化求解，得到感知机模型，即求解w,bw,b。感知机算法简单易于实现，那么我们如何通过python代码来实现呢？
Daycym·2018-07-13 15:48

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

一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法

应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？
leogo17·2018-07-10 08:46

Python实现大规模机器学习和随机梯度下降法

上一片讲解了Python实现批梯度下降法（batchgradientdesent），不同于感知机算法每次计算一个样本就更新一次结果，BGD算法在计算完所有样本一轮以后才更新一次权重，这样当样本量巨大的时候极大的影响了效率，因而出现了新的随机梯度算法（Stochasticgradientdesent）其也被称为迭代/在线梯度下降，其每次只用一个样本对权重进行更新。除此之外还有最小批学习（mini-b
Airuio·2018-07-08 15:26

最小二乘法(牛顿法和随机梯度下降法)

最小二乘法具体包括的执行算法有：随机梯度下降和牛顿法；随机梯度下降很简单，具体介绍在上一篇博客(与批梯度下降对比)及之前博客已有介绍；在这里重点学习一下牛顿法。
Enjoy_endless·2018-07-06 16:58

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

深度学习中的batch、epoch、iteration的含义

另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic
bboysky45·2018-07-02 14:07

感知机学习算法的原始形式

感知机学习算法是误分类驱动的，具体采用随机梯度下降法，首先，任意选取一个超平面，，然后用梯度下降法不断地极小化目标函数。
张荣华_csdn·2018-07-01 23:41

[模式识别] [讲义] 最小均方差（LMS, Least Mean Square）：梯度下降、随机梯度下降、正规方程组、牛顿法、坐标下降

即求min12∑mi=1(x(i)j−y(i))2=minJmin12∑i=1m(xj(i)−y(i))2=minJ，其中x(i)jxj(i)表示第ii个样本的第jj维，有以下几种方法：1.梯度下降法（gradientdescent）——batch参数更新规则为θk+1=θk−α∇θJ(θ)kθk+1=θk−α∇θJ(θ)k因为h(x)=∑i=0nθixi(x0=1)h(x)=∑i=0nθixi(
Blanchedingding·2018-07-01 14:48

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

AdamOptimizer和随机梯度下降法SGD的区别

Adam这个名字来源于adaptivemomentestimation，自适应矩估计，如果一个随机变量X服从某个分布，X的一阶矩是E(X)，也就是样本平均值，X的二阶矩就是E(X^2)，也就是样本平方的平均值。Adam算法根据损失函数对每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整针对于每个参数的学习速率。TensorFlow提供的tf.train.AdamOptimizer可控制学习速度。A
湾区人工智能·2018-06-25 07:51

BP神经网络（python代码）

BP神经网络原理（待补充，可以详见《数据挖掘概念与技术》P258页）伪代码：代码中使用的随机梯度下降，伪代码是使用整体数据做梯度下降。[python]viewplaincopy#coding=
FangHui5206·2018-06-24 21:54

TensorFlow基础学习——TensorFlow里“滑动平均模型”中“影子变量”的理解

为了加速训练过程，一般使用随机梯度下降算法（stochaticgradientdescent
我是干勾鱼·2018-06-23 19:53

深度学习优化方法-AdaGrad

微信公众号”本文文章同步更新在我的知乎专栏里面：深度学习优化方法-AdaGrad-Microstrong的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/38298197梯度下降算法、随机梯度下降算法
Microstrong0305·2018-06-21 10:44

机器学习---特征缩放

引言在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放（featurescaling），比如：在随机梯度下降（stochasticgradientdescent）算法中，特征缩放有时能提高算法的收敛速度
女王の专属领地·2018-06-19 16:42

凸优化--优化器的选择

1常见几种优化器首先来看一下梯度下降最常见的三种变形BGD，SGD，MBGD，1.1BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度缺点：由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度
Duyuankai1992·2018-06-18 11:24

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·2018-06-16 22:23

Keras中常用的损失函数和优化方法

Keras中，定义损失函数和优化方法的语句是：model.compile(loss='mse',optimizer='sgd')其中，常用的损失函数（loss）有：1.mean_squared_error
大羚羊·2018-06-15 18:24

深度学习中的动量

动量的优点虽然随机梯度下降仍然是非常受欢迎的优化方法，但其学习过程有时会很慢。动量方法(Polyak,1964)旨在加速学习，特别是处理高曲率、小但一致的梯度，或是带噪声的梯度。
Oliver Cui·2018-06-08 16:23

深度学习理论——随机梯度下降法(SGD) & 反向传播

今天介绍随机梯度下降法和反向传播，首先介绍梯度下降法。1.梯度下降法梯度下降法是从初始值开始，向函数上当前点对应梯度的反方向的规定步长的距离点进行迭代搜索，最终得到最小值的过程。
Miss_yuki·2018-06-08 11:21

SGD中batch_size大小的影响

随机梯度下降SGD中有一个重要的超参数batch_size（批量大小），其大小对整个模型训练的影响总结如下：1.更大的批量会计算更计算更精确的梯度估计，但是回报是小于线性地。
预知梦_·2018-06-02 15:05

Pytorch 0.3 调参指南&optimizer;learning rate;batch_size;Debug大法&数据集;网络;结构;超参;训练;迷人的坑（持续更新中）

1.调参指南：通常我们需要调整的部分有：优化器optim、学习率、batch_sizes、（1）optimizer：通常我们使用的是：朴素的SGD、Adagrad、Adam，后两者训练速度很快相同学习率下收敛更快
每天都要深度学习·2018-06-01 19:35

机器学习：随机梯度下降法

1.梯度下降1）什么是梯度下降？因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因，我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示，黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。既然是选择一个方向下山，那么这个方向怎么选？每次该怎么走？先说选方向，在算法中是以随机方式给出的，这也是造成有时候
会飞的小罐子·2018-06-01 10:49

深度学习（五）学习率的调节

   学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。
QuinnHanz·2018-05-31 00:00

深度学习中常见的优化方法（from SGD to AMSGRAD）和正则化技巧

转载自【泡泡机器人原创专栏】https://mp.weixin.qq.com/s/NmSVXezxsQOZzK8pne3pCw一．优化方法这里介绍的优化方法包括:SGD,两种带动量的SGD,AdaGrad
Ivy_daisy·2018-05-30 21:52

caffe 学习记录——solver.prototxt以及ResNet_50_train_val.prototxt数据层/池化层/全连接层参数解析

所使用的训练以及测试网络模型文件net:"ResNet_50_train_val.prototxt"#处理batchsize*itersize张图片后，才调用一次ApplyUpdate函数根据学习率、method(SGD
我没有开挂·2018-05-29 00:56

人工智能新手入门学习路线（机器学习，深度学习，神经网络）第二阶段

自然语言处理神经网络的计算：权重、损失和梯度神经网络的优化：前向/反向传播和梯度下降全局最优、局部最优和鞍点正则化、归一化（2）实战LeNet与传统神经网络对比包含知识点——损失函数、L1/L2正则、梯度下降/随机梯度下降
AlexMYH·2018-05-26 01:05

【徒手写机器学习算法】SGD随机梯度下降

今天来看一个非常简单的算法:SGD随机梯度下降,说实话它有些不起眼,但是当今AI算法的各个场景都能见到它的身影.应该是众多机器学习算法中最常用的优化方法.几乎当前每一个先进的(state-of-the-art
hanss2·2018-05-24 16:22
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