SGD随机梯度下降

MNIST手写识别笔记（三）下

下面把这章节的代码和该系列文章二的代码运算速度对比，结果如下：参数：net.SGD(training_data,10,10,0.5,test_data,False)#全样本二:0:01:19.567001
Kean_L_C·2017-08-17 10:29

DeepLearning学习笔记——梯度下降

梯度下降几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法：随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）。随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展。
hustqb·2017-08-17 09:34

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？
一点码客·2017-08-15 21:08

用pycaffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

importmatplotlib.pyplotasplt#导入"咖啡"importcaffe#设置为gpu模式caffe.set_device(0)caffe.set_mode_gpu()#使用SGDSolver，即随机梯度下降算法
ylh9604·2017-08-12 15:19

深度残差网络 ResNet

作为CVPR2016的bestpaper，何凯明的文章【1】针对深层网络梯度弥散导致的SGD优化难题，提出了residual（残差）结构，很好的解决了模型退化问题，在50层、101层、152层甚至1202
zizi7·2017-08-10 15:26

神经网络参数更新方法

神经网络参数更新方法SGD及变种1、普通SGDupdateSGD（StochasticGradientDescent）就是最常见的随机梯度下降。向着参数的梯度的负方向改变（梯度方向是增加的方向）。
善心怡huster·2017-08-08 21:59

优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

1.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)\Theta=\Theta-\alpha\cdot\triangledown_\ThetaJ(\Theta)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保
Joe-Han·2017-08-06 10:40

Batch Normalization反方向传播求导

BN网络的训练和推断按照BN方法，输入数据x会经过变化得到BN(x)，然后可以通过随机梯度下降进行训练，标准化是在mini-batch上所以是非常高效的。但是对于推断我们希望输出只取决于输入，而对于
dongapple·2017-08-04 10:56

关于深度学习优化器 optimizer 的选择，你需要了解这些

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
sooner高·2017-08-03 18:22

神经网络与深度学习笔记（二）python 实现随机梯度下降

#随机梯度下降函数#training_data是一个(x,y)元组的列表，表示训练输入和其对应的期#望输出。#变量epochs迭代期数量#变量mini_batch_size采样时的小批量数据的大小。
dsjdjsa·2017-08-03 15:08

神经网络与深度学习 1.6 使用Python实现基于梯度下降算法的神经网络和MNIST数据集的手写数字分类程序

"""一个实现了随机梯度下降学习算法的前馈神经网络模块。梯度的计算使用到了反向传播。由于我专注于使代码简介、易读且易于修改，所以它不是最优化的，省略了许多令人满意的特性。"""
土豆拍死马铃薯·2017-08-02 21:45

重大脱单 | 第二十一期：我要，你在我身旁

重大脱单21.1姓名：宋贵东昵称：壹只大猩猩身高：181年龄：23学校-年级-专业：重庆大学-2013级-机自专业微信号：sgd2298306783QQ：1217359781家乡：重庆市兴趣爱好：爱好游泳
重大脱单·2017-08-02 14:20

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·2017-08-01 09:25

基于tensorflow实现word2vec

使用NCE作为损失函数，SGD优化，skipGram模式#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatJul2217:35:122017@author:bryan"""importcollectionsimportmathimportosimportrandomimportzipfileimportnumpyasnpimporturllibimporttensorflowas
Bryan__·2017-07-31 20:48

深度学习优化函数详解（4）-- momentum 动量法

https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD
史丹利复合田·2017-07-28 17:34

What is batch_size?

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
ALEXLMH·2017-07-26 17:21

在神经网络中weight decay、momentum、batch normalization各自意义

对于一般的SGD，其表达式为,沿
dongapple·2017-07-26 10:07

深度学习优化函数详解（2）-- SGD 随机梯度下降

https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD
史丹利复合田·2017-07-25 11:13

我是如何在1天内构建一个深度学习模型并进击Kaggle比赛的

▌从数学开始学习人工智能是个错误的选择22年前，我在斯坦福大学学习BernieWidrow的神经网络课程，这位数字滤波器之父谆谆善诱，向我们讲解随机梯度下降
AI科技大本营·2017-07-24 10:11

Tensorflow深度学习之九：滑动平均模型

本篇文章参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用tf.train.ExponentialMovingAverage滑动平均操作的意义在于提高模型在测试数据上的健壮性
子为空·2017-07-23 17:56

神经网络与深度学习基础笔记

前进的道路上，我们将扩展出很多关于神经网络的关键的思想，其中包括两个重要的人工神经元(感知机和S型神经元)，以及标准的神经网络学习算法，即随机梯度下降算法。
郭少悲·2017-07-21 11:42

深度学习——整理

1、什么是随机梯度下降？梯度下降有三种：stochasticgradientdescent（SGD）、普通的GD以及min-batchGD。
qq924178473·2017-07-20 18:44

基于Python中theano库的线性回归（随机梯度下降）

基于Python中theano库的线性回归theano库是做deeplearning重要的一部分，其最吸引人的地方之一是你给出符号化的公式之后，能自动生成导数。本文使用梯度下降的方法，进行数据拟合，现在把代码贴在下方代码块importnumpyasnpimporttheano.tensorasTimporttheanoimporttimeclassLinear_Reg(object):def__i
xujingpilot·2017-07-18 15:56

梯度下降&随机梯度下降&批梯度下降

梯度下降法下面的h(x)是要拟合的函数，J(θ)损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终要拟合的函数h(θ)就出来了。其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数。梯度下降法流程：（1）先对θ随机赋值，可以是一个全零的向量。（2）改变θ的值，使J(θ)按梯度下降的方向减少。以上式为例：（1）对于我们的函数J(θ)求关于θ的偏导：（2）下面是更新的过程，也就是θi会向着梯度
PJQOOO·2017-07-16 14:00

深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法

Adam优化算法是随机梯度下降算
hzyido·2017-07-13 10:43

三种梯度下降的方式：批量梯度下降、小批量梯度下降、随机梯度下降

在机器学习领域中，梯度下降的方式有三种，分别是：批量梯度下降法BGD、随机梯度下降法SGD、小批量梯度下降法MBGD，并且都有不同的优缺点。
UESTC_C2_403·2017-07-10 11:41

关于随机梯度下降算法（SGD）的理解

从接触深度学习开始，就不断听到随机梯度下降这个名词。那么这到底是个什么东东呢？随机梯度下降是用来求损失函数系数的最优解的，什么是损失函数呢？损失函数就是你模型的预测值和真实值之间的差距怎么求呢？
wzx9511·2017-07-08 18:44

Pytorch学习系列(八)——训练神经网络

训练神经网络的训练主要包含以下语句：ifcuda:model.cuda()model.train()#把模型的状态设置为训练状态，主要针对Dropout层optimizer=torch.optim.SGD
Vic时代·2017-06-29 17:42

[6]深度学习和Keras---- 深度学习中的一些难理解的基础概念：softmax， batch，min-batch，iterations，epoch，SGD

在进行深度学习的过程中，我们经常会遇到一些自己不懂的概念和术语，比如，softmax，batch，min-batch，iterations，epoch，那么如何快速和容易的理解这些术语呢？因为笔者也是深度学习的初学者，所以笔者在学习和浏览文章的过程中，把一些自己不太容易和理解的一些概率记录了下来。希望对其他初学者也有所帮助。@softmax函数softmax是一个函数，其主要用于输出节点的分类，它
朱清云的技术博客·2017-06-27 20:12

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
lc19861217·2017-06-27 14:00

机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之Adaptive Regularization

5.3、AdaptiveRegularization的训练方法5.3.1、SGD的优劣在“机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法”中已经介绍了基于SGD的FM模型的训练方法
zhiyong_will·2017-06-16 20:21

使用浅层神经网络识别图片中的英文字母

1.2实验知识点“浅层”与“深度”的区别泛化性能随机梯度下降算法如何对矩阵求导编写我们的损失层1.3实验环境python2.7numpy
zhifeng687·2017-06-16 16:44

大规模机器学习：SGD，mini-batch和MapReduce

因为不知道原文的链接，在此向原作者表达歉意。大规模机器学习注：本文内容来自网友的博客及AndrewNG在coursera上的机器学习公开课，感兴趣的同学可以去看原始视频，此处不提供链接机器学习在这几年得到快速发展，一个很重要的原因是LargeDataset（大规模数据），这节课就来介绍用机器学习算法处理大规模数据的问题。关于数据的重要性，有一句话是这么说的：然而，当数据量过大时，计算的复杂度会增加
code_caq·2017-06-16 12:35

莫凡机器学习课程笔记

给出梯度爆炸和梯度消失的度量来判别激活函数的效果）卷积神经网络，推荐的激活函数是relu循环神经网络，推荐的激活函数是reluortanh加速神经网络训练StochasticGradientDescent(SGD
帅气的弟八哥·2017-06-16 11:35

莫凡机器学习课程笔记

给出梯度爆炸和梯度消失的度量来判别激活函数的效果）卷积神经网络，推荐的激活函数是relu循环神经网络，推荐的激活函数是reluortanh加速神经网络训练StochasticGradientDescent(SGD
jiandanjinxin·2017-06-16 11:00

《Learning multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking》论文笔记

1，Multi-DomainNetwork网络结构网络比较精简，3卷积（继承自VGG-M）+2全连接（ReLU+dropouts），共五层，最终由k个branch（对应k个domain）训练SGD（StochasticGradientDescent
DADADA开飞机的DATA·2017-06-15 23:56

机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法

本节主要介绍的是libFM源码分析的第五部分之一——libFM的训练过程之SGD的方法。
zhiyong_will·2017-06-15 18:28

机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法

本节主要介绍的是libFM源码分析的第五部分之一——libFM的训练过程之SGD的方法。
google19890102·2017-06-15 18:00

Spark机器学习(2)：逻辑回归算法

MLLib的逻辑回归类有两个：LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS，前者基于随机梯度下降，只支持2分类，后者基于LBFGS优化损失函数
MSTK·2017-06-15 17:00

如何选择优化器 optimizer

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
aliceyangxi1987·2017-06-14 12:00

机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程概述

4.1、libFM中训练过程的实现在FM模型的训练过程中，libFM源码中共提供了四种训练的方法，分别为：StochasticGradientDescent（SGD），AdaptiveSGD（ASGD）
zhiyong_will·2017-06-13 19:23

机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程概述

4.1、libFM中训练过程的实现在FM模型的训练过程中，libFM源码中共提供了四种训练的方法，分别为：StochasticGradientDescent（SGD），AdaptiveSGD（ASGD）
google19890102·2017-06-13 19:00

Spark机器学习(1)：线性回归算法

1.梯度下降法线性回归可以使用最小二乘法，但是速度比较慢，因此一般使用梯度下降法(GradientDescent)，梯度下降法又分为批量梯度下降法(BatchGradientDescent)和随机梯度下降法
MSTK·2017-06-13 18:00

[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

[MachineLearning]梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD阅读目录1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练
CV_adventurer·2017-06-07 17:30

[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

[MachineLearning]梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD阅读目录1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练
CV_adventurer·2017-06-07 17:30

python实现房价预测，采用回归和随机梯度下降法

fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitimportnumpyasnp;X=boston.datay=boston.targetX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,
UESTC_C2_403·2017-06-02 23:06

参数更新方法

https://github.com/hsmyy/zhihuzhuanlan/blob/master/momentum.ipynb1、梯度下降法加大梯度下降的步长继续加大步长2、动量更新Momentum改进自SGD
fffupeng·2017-05-26 16:44

Deep Learning 最优化方法之SGD

本文是DeepLearning之最优化方法系列文章的SGD方法。主要参考DeepLearning一书。
BVL10101111·2017-05-21 22:00

神经网络与深度学习的阅读笔记

，从最简单的神经元模型感知机讲起，感知机的激活函数是阶跃函数，不能很好地反应代价函数下降的变化量，由此引入sigmoid激活函数，介绍了BP网络的梯度下降法，使代价函数始终朝自变量负梯度方向下降，采用随机梯度下降提升学习效率
迅速傅里叶变换·2017-05-21 16:03

[torch]optim.sgd学习参数

https://github.com/torch/optim/blob/master/doc/intro.mdhttps://stats.stackexchange.com/questions/29130/difference-between-neural-net-weight-decay-and-learning-ratehttp://cs231n.github.io/neural-networ
三枚目·2017-05-19 15:40
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