SGD随机梯度下降

【深度学习】VGGNet的tensorflow实现code

输入数据集定义（因为使用随机梯度下降，所以使用placeholder定义训练数据）：tf_train_data=tf.placeholder(tf.f
原来zz·2017-05-17 13:37

RNN 的训练

那这篇Blog就是专为那些已经会forward-pass,backward-pass,和SGD但不太理解BPTT的朋友准备的。注意：在本文中所有RNN均指代VanillaRecurrentNuero
nezha92·2017-05-13 10:45

深度学习面试

逻辑回归和线性回归:目标函数为最大似然函数，写出最大似然函数（二分类，结果的sigmoid，这里有一个概率表示的trick，就是用上标表示，多分类用softmax）3、梯度下降法对LR的训练，列举所知的优化器：SGD
jjkke88·2017-05-12 07:36

梯度下降法与随机梯度下降法

最近在复习机器学习，基础知识还是需要掌握的原文链接这里也有一个讲梯度下降的随机梯度下降在深度学习了用的很多，关键就是将梯度下降需要遍历所有样本才能更新一次的缺点改为对每一个单一样本都能进行一次更新梯度下降法先随机给出参数的一组值
SelForcemiles·2017-05-10 15:44

MXNet学习7——Logistic Regression

importnumpyasnpimportmxnetasmximportrandom机器学习实战逻辑回归部分代码在mxnet上的实现其中LogisticRegressionOutput部分并不确定是如何实现的梯度下降，随机梯度下降等并没有进行区分
bleuHY·2017-05-07 21:48

优化方法的总结

最近在看Google的DeepLearning一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum
qq_34420188·2017-05-03 11:37

梯度下降法(BGD,SGD,MSGD)python+numpy具体实现

梯度下降是一阶迭代优化算法。为了使用梯度下降找到函数的局部最小值，一个步骤与当前位置的函数的梯度（或近似梯度）的负值成正比。如果相反，一个步骤与梯度的正数成比例，则接近该函数的局部最大值;该程序随后被称为梯度上升。梯度下降也被称为最陡峭的下降，或最快下降的方法。（fromwikipad)首先，大家要明白它的本质：这是一个优化算法！！！它是可以用来解决很多问题的，一般学习机器学习的朋友都会在线性回归
PJZero·2017-05-01 23:31

随机梯度下降

随机梯度下降算法是为了解决深度学习中多元目标函数的最优值问题，已经有很多该算法的变种算法。那么在深度学习中，针对实际问题，我们首先需要建立一个模型，然后确定一个目标函数。
Wei-L·2017-05-01 11:02

数据清洗和特征选择：特征放缩与One Hot编码

特征放缩FeatureScaling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，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
哈劳斯军士·2017-04-20 16:37

[python]感知机学习算法实现

损失函数并将损失函数最小化感知机的学习策略是基于误分类点到超平面的距离之和经验损失函数如下：L(w,b)=−∑xi∈Myi(ω⋅xi+b)其中M为误分类点的集合，学习算法感知器算法是误分类驱动的，具体采用随机梯度下降法
VictorLeeLk·2017-04-19 20:12

自动微分(Automatic Differentiation)简介

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。
Carl-Xie·2017-04-18 15:14

随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）和批量梯度下降法（Batch Gradient Descent ）总结

lilyth_lilyth/article/details/8973972参考知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735梯度下降法常用于最小化风险函数或者损失函数，分为随机梯度下降
code_caq·2017-04-13 19:52

深度学习各种优化函数详解

深度学习中有众多有效的优化函数，比如应用最广泛的SGD，Adam等等，而它们有什么区别，各有什么特征呢？
樱夕夕·2017-04-12 19:00

深度学习超参数简单理解------>learning rate,weight decay和momentum

最新人工智能论文：http://paperreading.club说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！
算法学习者·2017-04-07 19:11

tensorflow07 《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记-04-05滑动平均模型

深层神经网络#win10Tensorflow1.0.1python3.5.3#CUDAv8.0cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1#filename:ts04.05.py滑动平均模型#在采用随机梯度下降法训练神经网络模型时
longji·2017-04-07 11:12

epoch、 iteration 和 batchsize 的理解

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
会飞行的小蜗牛·2017-04-06 21:49

感知机（perceptron）算法与MATLAB实现

xmu_jupiter/article/details/21884501感知机策略：选取w和b，使得误分类点到分类超平面S的总距离最小，即minL(w,b)=-∑yi*(wi+b)（误分类点的和）感知机算法：采取随机梯度下降法
code_caq·2017-04-06 15:49

感知机随机梯度和梯度下降法区别

一、随机梯度下降的随机近似【背景】：既然是随机近似，则顾名思义，肯定是用近似方法来改善梯度下降时候的时间复杂度问题。
老司机的诗和远方·2017-04-03 21:08

tensorflow optimizer 总结

上的优化函数:下面图像来源:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/ML-intro/3-06-speed-up-learning/SGD
跬步达千里·2017-04-01 17:57

几个优化方法

常见的几类优化算法有：梯度下降法(GD)、批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、Adadelta
BojackHorseman·2017-04-01 11:55

Machine Learning-线性回归算法分析

目录机器学习及人工智能机器学习分类有监督学习无监督学习线性回归算法线性回归代价函数数学模型最小二乘法算法介绍数学原理高斯分布算法局限性梯度下降算法方向导数梯度数学原理单元算法实现多元算法实现矩阵迹算法随机梯度下降算法高斯
erixhao·2017-03-31 22:04

梯度下降算法总结

基本梯度下降法随机梯度下降批梯度下降法Momentum梯度下降法NesterovMomentum梯度下降法AdaGradRMSpropAdaDeltaAdam机器学习中，求解的问题常常变为最优化问题，求解最优化问题
KangRoger·2017-03-30 21:43

深度学习小白——神经网络5（参数更新）

一、参数更新1.随机梯度下降及各种更新方法【普通更新】：沿着负梯度方向改变参数x+=-learning_rate*dx其中学习率是一个超参数，它是一个固定的常量。
MargaretWG·2017-03-30 15:49

深度学习小白——神经网络5（参数更新）

一、参数更新1.随机梯度下降及各种更新方法【普通更新】：沿着负梯度方向改变参数x+=-learning_rate*dx其中学习率是一个超参数，它是一个固定的常量。
MargaretWG·2017-03-30 15:49

浅谈机器学习中的特征缩放

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
King_Howe·2017-03-28 16:49

深度学习优化算法记录

Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithmshttp://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/2.各种优化方法总结比较（sgd
upDiff·2017-03-27 15:38

随机梯度下降算法

随机梯度下降算法1.损失函数在线性回归分析中，假设我们的线性回归模型为：样本(X_1,X_2,…,X_n)对应的正确的值为：(y_1,y_2,…,y_n)。
爱嘉牛LA·2017-03-25 15:40

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

深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）ycszen7个月前前言（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较
c2a2o2·2017-03-24 17:56

Python与人工神经网络（5）——交叉熵成本函数

在这个过程中我们主要使用了随机梯度下降算法和反向传播算法，并且从原理到实现，都走了一遍。
诗酒趁养狗·2017-03-19 14:04

optimizer优化算法总结

优化方法总结参考深度学习最全优化方法总结比较Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms目录优化方法总结SGD1Batchgradientdescent2Stochasticgradientdescent3Mini-batchgradientdescent
sherine·2017-03-17 00:01

[机器学习库]机器学习库Sklearn详解

scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression章节1.广义线性模型2.线性与二次判别分析3.核岭回归4.支持向量机5.随机梯度下降
BaiHuaXiu123·2017-03-16 17:00

Python与人工神经网络（3）——随机梯度下降算法

这就会用到我们题目中提到的随机梯度下降算法。在介绍这个算法之前，先介绍一些必要的东西。首先，我们说人工神经网络是让计算机从训练数据中学习，所以第一步就是数据了。
诗酒趁养狗·2017-03-08 23:34

[机器学习篇]机器学习知识总结篇

#1、机器学习的数学基础1-数学分析机器学习的一般方法和横向比较数学是有用的：以SVD为例机器学习的角度看数学复习数学分析直观解释常数e导数/梯度随机梯度下降Taylor展式的落地应用gini系数凸函数
刘玉刚·2017-03-08 22:48

SGD, AdaDelta, Ada-Grad, Adam, NAG, RMSprop 六种梯度下降方法横向对比

转载自：原文第一节SGD随机梯度下降Stochasticgradientdescent利用负梯度方向来更新权重W：加入了动量momentumμ后：第二节AdaDelta出自M.Zeiler-ADADELTA
Yingying_code·2017-03-05 21:51

关于XGBOOST疑问和解决

我有两个特征，一个是(0,1)的，一个是(0,10000)的，这样运用梯度下降时候，损失等高线是一个椭圆的形状，这样我想迭代到最优点，就需要很多次迭代，但是如果进行了归一化，那么等高线就是圆形的，那么SGD
快乐的小飞熊·2017-03-04 22:15

5种控制变量可学习性的方法(PyTorch)

2.optimoptim包里面的优化器像SGD等的第一个参数，就设置了要学习的参数变量。
i瓜子·2017-03-04 10:01

感知机实现Python

1.2原始学习算法——非对偶例2.1（采用随机梯度下降）#!
相国大人·2017-03-04 09:48

LSTM的Encoder-Decoder模式

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
Modozil·2017-03-01 15:55

基于机器学习方法通过BBC新闻头条进行道琼斯指数DJIA的预测

预测的实现借助了Keras和Sklearn等Python的机器学习库，具体算法有逻辑回归LR，朴素贝叶斯NB，随机森林RF，梯度推进机GBM，随机梯度下降SGD，朴素贝叶斯支撑向量机NBSVM，多层感知机
lseiyjg·2017-02-24 20:26

python实现随机梯度下降(SGD)

使用神经网络进行样本训练，要实现随机梯度下降算法。
芳草碧连天lc·2017-02-24 14:42

ftrl 个人笔记

sgd是onlinelearning最基本的模式。因为sgd的训练出来的特征参数不具有稀疏性，从工程的角度占用内存过大。很多特征的权重其实很小，但因为是非0的也会占用内存空间。
ddongjian0000·2017-02-23 00:00

划重点

机器学习：几种范数的区别、一范数的稀疏批量、随机梯度下降PCA主成分分析支持向量机推倒精确度、召回率和F1、ROC曲线、AUC神经网络推倒朴素贝叶斯推倒逻辑回归（重点）推倒频率学派和贝叶斯学派生成方法和判别方法
hustlx·2017-02-22 19:13

随机梯度下降算法学习心得

不同的地方在于，最小二乘法直接得到结果，而随机梯度下降算法通过迭代。
Limitedapm·2017-02-21 17:26

卷积神经网络论文学习（Lecun1998）

B.梯度学习算法随机梯度下降：。C.梯度反向传播将如此简单的算法应用到复杂的机器学习问题的原因：1.
qq229873466·2017-02-17 17:10

常见优化算法 (tensorflow对应参数)

转载出处：http://www.2cto.com/kf/201612/572613.html常见算法SGD?
技术年轻人·2017-02-16 11:30

推荐系统系列---基于movielens数据集的KNN算法与矩阵分解算法比较

理论部分1.隐因子模型的推荐算法：使用奇异值分解或者随机梯度下降等方法将用户的评分矩阵分解为用户和产品的特征矩阵；2.提出一种对推荐效果新的评估方法：3.Movielens数据集：（1）100k，包括1000
hehuanlin123·2017-02-14 10:49

机器学习笔记（一）：梯度下降算法，随机梯度下降，正规方程

一、符号解释M训练样本的数量x输入变量，又称特征y输出变量，又称目标(x,y)训练样本，对应监督学习的输入和输出表示第i组的x表示第i组的yh(x)表示对应算法的函数是算法中的重要参数（向量）表示参数为的函数，以下考虑线性回归，所以表述为：二、梯度下降算法用表示函数计算输出的结果，用y表示期望的输出值则-y表示误差，若我们有m组训练样本，在训练过程中，我们希望误差越小越好，所以来调整参数使得其中二
Qer_·2017-02-13 23:26

SGD，Adagrad，Adadelta，Adam等优化方法总结和比较

翻译总结：http://ycszen.github.io/2016/08/24/SGD%EF%BC%8CAdagrad%EF%BC%8CAdadelta%EF%BC%8CAdam%E7%AD%89%E4%
huxcai·2017-02-09 09:00

ADADELTA- AN ADAPTIVE LEARNING RATE METHOD

这种方法仅仅使用一阶导数信息，具有良好的动态适应性，并且与原始随机梯度下降算法相比具有更小的计算开销。
LVLV苗·2017-02-06 16:21

SGD的batch size多大是合适的?

B.Thebatchsizeparameterisjustoneofthehyper-parametersyou'llbetuningwhenyoutrainaneuralnetworkwithmini-batchStochasticGradientDescent(SGD
ericliu2017·2017-01-27 23:39
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