SGD随机梯度下降

机器学习笔记一:感知机

具体采用随机梯度下降法。通过随机选择误分类点使梯度下降，直至算法收敛及分类完全正确。
atmosphere16·2017-01-11 20:01

机器学习之梯度下降、批量梯度下降与随机梯度下降

大多数的机器学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变以最小化或者最大化某个函数的任务。我们通常以最小化指代大多数优化问题。最大化可由最小化算法最小化来实现。我们把要最小化或者最大化的函数称为目标函数或准则。当我们对其进行最小化时，我们也把它称为代价函数、损失函数或者误差函数。注：第一二三节引用http://blog.csdn.net/wuyanyi/article/details/800394
u012507022·2017-01-07 21:15

批量梯度下降和随机梯度下降

（2）随机梯度下降---最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向，但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近。
Wangcy·2017-01-04 20:37

深度学习中优化方法总结

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
Donny-You·2017-01-03 12:43

cs231n系列1-3：优化:随机梯度下降

说明：本系列文章翻译斯坦福大学的课程：ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition的课程讲义原文地址：http://cs231n.github.io/。最好有Python基础（但不是必要的），Python的介绍见该课程的module0。本节的code见地址：https://github.com/anthony123/cs231n/tree/mast
Warren_Liu·2016-12-17 14:33

线性回归与梯度下降法[一]——原理与实现

本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路，随机梯度下降（Stochasticgradientdescent）和批量梯度下降（Batchgradientdescent）。以及他们在python中的实现
Fururur·2016-12-12 16:00

神经网络与深度学习（2）：梯度下降算法和随机梯度下降算法

原文链接：http://www.cnblogs.com/tsiangleo/p/6146911.html本文总结自《NeuralNetworksandDeepLearning》第1章的部分内容。使用梯度下降算法进行学习（Learningwithgradientdescent）1.目标我们希望有一个算法，能让我们找到权重和偏置，以至于网络的输出y(x)能够拟合所有的训练输入x。2.代价函数（cost
weixin_30642305·2016-12-10 22:00

随机梯度下降

随机梯度下降(stochasticgradientdescent)简单的介绍一下什么是随机梯度下降，为什么要用随机梯度下降这个方法。
为爱存在·2016-12-06 17:39

回归

线性回归线性回归**令x0=1,方程转化为向量的方式:**regression**损失函数或者错误函数：**regression**求最小值，我们常用的方法有两种：梯度下降（又有批梯度下降BGD和随机梯度下降
谜碌小孩·2016-12-05 23:31

libfm in python

使用自适应正则化作为一种学习方法，适应正规化训练模型参数时，自动使用随机梯度下降。详情，请参阅[2]。从libfm.org:"分解机(FM)是允许通过来模拟大多数分解模型的特征工程的泛型方法。
chloezhao·2016-12-05 16:18

libfm in python

使用自适应正则化作为一种学习方法，适应正规化训练模型参数时，自动使用随机梯度下降。详情，请参阅[2]。从libfm.org:"分解机(FM)是允许通过来模拟大多数分解模型的特征工程的泛型方法。
chloezhao·2016-12-05 16:18

常见优化算法 (caffe和tensorflow对应参数)

常见优化算法(caffe和tensorflow对应参数)算法可视化常见算法SGDx+=-learning_rate*dxMomentumMomentum可以使SGD不至于陷入局部鞍点震荡，同时起到一定加速作用
csyanbin·2016-12-05 02:37

Python神经网络

Keras中文文档OptimizersOptimizers包含了一些优化的方法，比如最基本的随机梯度下降SGD,另外还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、AdamObjectives这是目标函数模块
谁用了尧哥这个昵称·2016-12-04 13:07

梯度爆炸和梯度消失的本质原因

在本章中，我们尝试使用我们犹如苦力般的学习算法——基于反向传播随机梯度下降来训练深度网络。但是这会产生问题，因为我们的深度神经网络并不能比浅层网络性能好太多。
BYR_jiandong·2016-11-24 00:00

白话NMF（Non-negative Matrix Factorization）——Matlab 实现

方法一：在PMF中使用SGD【随机梯度下降】进行优化时，使用如下的迭代公式：其中P、Q分别代表原始矩阵R的两个维度的隐含矩阵，在推荐应用中，一般讲P看做用户矩阵、Q看做物品矩阵。
guomutian911·2016-11-19 11:11

深度学习损失函数

采用数学理论中的“链式法则”，求L(x,y|theta)关于参数theta的梯度；4、利用最优化方法（比如随机梯度下降法），进行参数更新；5、重复步骤3、4，直到收敛为止；在
Yaphat·2016-11-17 14:16

感知机模型

感知机模型1.模型概览方法：感知机模型适用问题：二分类模型特点：分离超平面模型类型：判别模型学习策略：极小化误分点到超平面距离损失函数：误分点到超平面距离学习算法：随机梯度下降法2.模型介绍感知机(perceptron
天空下的斌·2016-11-14 15:03

最大似然损失和交叉熵损失函数的联系

采用数学理论中的“链式法则”，求L(x,y|theta)关于参数theta的梯度；利用最优化方法（比如随机梯度下降法），进行参数更新；重复步骤3、4，直到收敛为止；在第2步中，我们通常会
diligent_321·2016-11-10 14:47

神经网络和深度学习（一）

这两天看了NeuralNetworksandDeepLearning网上在线书目的第一章的内容和斯坦福大学《机器学习》的公开课，学习了两种主要的神经网络结构和机器学习中重要的算法——随机梯度下降算法。
Michael_liangliang·2016-10-31 19:12

深度学习如何设置学习率

在通过SGD求解问题的极小值时，梯度不能太大，也不能太小。
mao_feng·2016-10-23 00:00

CNN处理图像的一点总结

针对CNN模型的主要难点其实分为两个方面，（1）深度网络，难以训练，使用随机梯度下降法在将误差往前传的过程中可能就变成0了，（2）网络初始值难以确定，没有一个合适的初始值，想要训练好一个网络几乎是不可能的
风过无虎·2016-10-21 16:25

机器学习小组知识点4&5:批量梯度下降法(BGD)和随机梯度下降法(SGD)的代码实现Matlab版

这里趁着脑子还清醒就把代码敲出来了：亲测是没有bug的，欢迎大家来找虫。clearallcloseallclc%%initialization%inputx&yx1=[132104];y1=400;x2=[131600];y2=330;x3=[132400];y3=369;x4=[121416];y4=232;x5=[143000];y5=540;X=[x1;x2;x3;x4;x5];Y=[y1;
Eric2016_Lv·2016-10-19 10:28

通往智慧之路：IBM认知计算课程体系

认知计算技术挑战人工智能发展简史机器学习与深度学习人工智能传奇人物机器学习什么是机器学习线性分类器目标函数设计和正则化技术随机梯度下降算法机器学习与大数
qq_23197447·2016-10-19 01:11

各种梯度优化算法介绍（SGD Loss剧烈波动）

注：之前用fasterrcnn和subcnn训练数据时，看到loss一直在波动，没有收敛的趋势，以为自己训练有问题，后来看了SGD的介绍，再了解这属于正常的，具体看下面介绍吧。
rookie_chenzhi·2016-10-18 17:14

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

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·2016-10-15 23:25

深度学习神经网络纯C语言基础版【转】

blog.csdn.net/Calcular/article/details/47031417/*深度学习神经网络V1.0madebyxyt2015/7/23使用语言:C本程序构建多层矩阵形神经网络多输入单输出学习策略:随机梯度下降激活函数
shareinfo2018·2016-10-14 12:35

感知器java实现简略版

/***感知器分类：随机梯度下降算法求解。*感知器是一个线性二分类器：y=(w)T·x+b最优化可以求解w和b。**损失函数：L(w,b)=求和（I(yi!
永永夜·2016-10-09 21:30

Factorization Machines with libFM

LIBFM是FM的软件实现，实现了随机梯度下降（SGD），交替最小二乘（ALS）和使用MCMC进行贝叶斯推断的方法（MCMC）。
CalumChambers·2016-10-08 21:08

深度学习笔记(五)：LSTM

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·2016-09-21 11:46

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(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·2016-09-18 10:28

深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数

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·2016-09-17 16:07

Caffe入门（6）——Solver求解器

CaffeSolver有以下几种：随机梯度下降法（StochasticGradientDescent,SGD）AdaDelta自适应梯度法（AdaptiveGradient,AdaGrad）AdamNes
WayBling·2016-09-14 19:53

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

SGD此处的SGD指小批量梯度下降，关于批量梯度下降，随机梯度下降，以及小批量梯度下降的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指小批量梯度下降。
麦晓宇·2016-09-12 09:13

Factorization Machines 学习笔记（四）学习算法

本文将对FM框架进行简单介绍，并对其训练算法—随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行详细推导。
kunlong0909·2016-09-10 18:31

累积梯度下降，随机梯度下降，基于mini-batch 的随机梯度下降

所以，这就引入了另外一种方法，随机梯度下降。2、随机梯度下降的求解思路如下：（1
Virtual_Func·2016-09-07 20:24

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。
Yingying_code·2016-09-06 15:25

cs231n-(3)最优化：随机梯度下降

介绍可视化loss函数优化随机搜索随机本地搜索沿着梯度计算梯度数值梯度分析梯度梯度下降Mini-batch梯度下降随机梯度下面StochasticGradientDescentSGD总结介绍上节介绍了图像分类中两个重要的组成部分：1、评价函数scorefunction2、损失函数lossfunction线性函数f(xi,W)=Wx，那么SVM的loss为:L=1N∑i∑j≠yi[max(0,f(x
KangRoger·2016-09-04 11:25

node2vec: 网络结构特征提取

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
qjgods·2016-08-10 21:17

node2vec: 网络结构特征提取

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
a358463121·2016-08-10 21:00

[action] deep learning 深度学习 tensorflow 实战(2) 实现简单神经网络以及随机梯度下降算法S.G.D

本文将阐述利用tensorflow创建一个简单的神经网络以及随机梯度下降算法。
matdodo·2016-08-04 17:19

随机梯度下降，批量梯度下降，牛顿法，拟牛顿法

details/8973972转载地址：http://blog.csdn.net/z5718265/article/details/51599175梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路
abcabsd·2016-08-04 16:44

梯度下降算法中的Adagrad和Adadelta

假设某次迭代时刻t，gt,i=∇θJ(θi)是目标函数对参数的梯度，普通的随机梯度下降算法，对于所有的θi都使用相同的学习率，因此迭代到第t次时，某一个参数向量θi的变化过程如下：θt+1,i=θt,i
joshuaxx316·2016-07-29 15:07

neural-networks-and-deep-learning network.py

feedforward：矩阵乘法＋偏置，将最后的结果进行返回SGD：使用mini_batch进行梯度下降算法，主要功能是对于mini_batch进行一个计算，然
hello_pig1995·2016-07-20 21:56

SOFTMAX 的python实现

这份代码采用SGD得到theta，有点麻烦的就是梯度公式如何计算，我觉得这里讲的还比较详细数据集以前看过一本NeuralNetworkandDeepLearning，这里面的例子使用的是mnist，并且作者已经写好
Alex267·2016-07-12 00:54

梯度下降算法、随机梯度下降算法scala实现

梯度下降和随机梯度下降是机器学习中最常用的算法之一。关于其具体的原理这里不多做介绍，网络上可以很方便的找到。
Shadow_mi·2016-07-04 20:14

梯度下降法和随机梯度下降法的区别

梯度下降法和随机梯度下降法的区别转载自：http://www.cnblogs.com/boqun1991/p/4063575.html这几天在看《统计学习方法》这本书，发现梯度下降法在感知机等机器学习算法中有很重要的应用
dulingtingzi·2016-06-29 15:53

数据预处理系列：（十七）用随机梯度下降处理回归

声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents博主简介：风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台，对数据、MachineLea
u013719780·2016-06-27 12:00

机器学习算法——梯度下降法

梯度下降法随机梯度下降mini-batch梯度下降梯度下降法随机梯度下降AdaGrad(Duchietal.,2011)mini-batch梯度下降
Vic时代·2016-06-26 23:13

深度学习之（十一）Deep learning中的优化方法：随机梯度下降、受限的BFGS、共轭梯度法

Deeplearning中的优化方法三种常见优化算法：SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）。
等待破茧·2016-06-22 17:12

Word2Vec学习笔记（五）——Negative Sampling 模型(续)

总的来说，就是将目标函数取最大似然，然后利用SGD方法求出词向量和最优参数。目标函数如下
_Kevin_Duan_·2016-06-21 15:00
上一页 64 65 66 67 68 69 70 71 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他