SGD随机梯度下降

caffe学习笔记1 SGD solver

1.solver的作用及分类在caffe中封装的有以下几种solver：StochasticGradientDescent(type:“SGD”)AdaDelta(type:“AdaDe
CS蜗牛·2016-06-15 19:52

神经网络机器翻译Neural Machine Translation(5): Gradient-based Optimization Algorithms

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/u011414416/article/details/51567362本文将介绍近两年应用到端到端的神经网络模型中的一些参数优化方法，包括SGD
clear-·2016-06-02 15:08

梳理caffe代码adadelta、adagrad、adam、nesterov、rmsprop_solver（十六）

这节是新版caffesolver的5个求解方法：adagrad_solver.cpp：#include #include"caffe/sgd_solvers.hpp" namespacecaffe{
langb2014·2016-05-30 10:00

随机梯度下降法相关

在大规模机器学习问题中，很多算法最终都归结为一个这样的优化问题：minimizeω∈Rpg(ω):=1n∑i=1nfi(ω).其中p维向量ω是待优化的模型参数，fi(ω)=L(ω,xi,yi)是第i个样本(xi,yi)对应的损失函数。例如，在线性回归中fi(ω)=(yi−ωTxi)2,在逻辑回归中fi(ω)=−yiωTxi+log(1+exp(ωTxi)),λ为正则化系数。在SVM中fi(ω)=L
Marcus_XF·2016-05-28 21:18

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 3 最优化与随机梯度下降

上节中我们已经接触到了图像识别中的两部分scorefunction和lossfunction，这节将会引入对lossfunction的优化求解，也就是optimization。为了求解lossfunction我们首先将lossfunction可视化Visualizingthelossfunction一般来说在图像处理的时候我们结果的数据都是多维的，前面CIFAR-10的图片有3072维，一共10类
bea_tree·2016-05-25 17:00

梳理caffe代码sgd_solvers（十五）

那我们就先看看中介部分的sgd_solvers：头文件sgd_solvers.hpp：#ifndefCAFFE_SGD_SOLVERS_HPP_#defineCAFFE_SGD_SOLVERS_HPP_
langb2014·2016-05-24 21:32

梳理caffe代码sgd_solvers（十五）

那我们就先看看中介部分的sgd_solvers：头文件sgd_solvers.hpp：#ifndefCAFFE_SGD_SOLVERS_HPP_ #defineCAFFE_SGD_SOLVERS_HPP
langb2014·2016-05-24 21:00

《机器学习实战》--Logistic回归

Sigmoid函数梯度下降法随机梯度下降批梯度下降参考逻辑回归中的输入和输出是非线性关系，这样可以把输出限定在某一范围内。
KangRoger·2016-05-24 00:00

机器学习实践指南（五）—— GD/SGD/MSGD 伪代码演示

GD：梯度下降whileTrue:loss=f(params)d_loss_wrt_params=...params-=eta*d_loss_wrt_paramsif:returnparamsSGD：随机梯度下降逐样本训练
Inside_Zhang·2016-05-18 22:37

机器学习中使用的神经网络第六讲笔记

Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)GeofferyHinton教授的NeuronNetworksforMachineLearning的第六讲介绍了随机梯度下降法
MajorDong100·2016-05-16 21:00

Coursera_机器学习_week10_笔记

大数据集的梯度下降算法主要内容包括：-批量梯度下降法BatchGradientDescent（BSD）-*随机梯度下降Stochasticgradientdescent(SGD)*-小批量梯度下降Mini-BatchGradientDescent-onlinelearning-Map-reduce
cutie吖·2016-05-14 15:08

BP+SGD+激活函数+代价函数+基本问题处理思路

下例中，其激活函数为Sigmoid函数：   2.随机梯度下降法计算全过程   目标：更新权重和偏差。   
MyArrow·2016-05-13 16:00

2016.05.12回顾

1、梯度下降法，有批量梯度下降，有随机梯度下降，批量梯度下降就是按着梯度负方向在走，就是偏导，X矩阵是样本总体，但是我奇怪的是随机梯度下降法，是把X一条一条的使用，为什么这样也能收敛？
strwolf·2016-05-13 10:00

【CS231n winter2016 Lecture 3 （Linear classification II/loss function/optimization/SGD）】

一上课就说作业的截止日期只有7天，想起原来该课程还是有作业的，不做的话可能达不到效果，要不等到课程中段了或者看完整个课后再写吧。。另外自己在想找个时间把凸优化和乔丹推荐的书单开始学习了。Lecture3回顾上一讲，imageclassifierisatoughtask但是最新的技术已经能又快又好地解决这个问题了，这些都发生在过去3年里，课程结束后你们就是这个领域的专家了！今天的任务就是上面最后一张
qiusuoxiaozi·2016-05-12 20:00

深度学习基础（九）—— 深度学习中的优化方法

SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）References[1]deepautoencoderwithL-BFGS
lanchunhui·2016-05-09 10:00

caffe优化方法

负责处理模型优化过程，通过网络前向传播产生的loss和后向传播产生的梯度进行模型优化（更新模型中的权重）来降低loss.caffe中的solver有：StochasticGradientDescent(type:“SGD
foolsnowman·2016-05-08 15:00

数值最优化：理解L-BFGS

本文，我重点阐述L-BFGS算法求解无约束优化问题的过程，这也是目前解决机器学习优化问题的常用方法，同时，随机梯度下降也是比较流行的一种优化方法。最后，我也会
zhihua_bupt·2016-05-07 11:58

数值最优化：理解L-BFGS

本文，我重点阐述L-BFGS算法求解无约束优化问题的过程，这也是目前解决机器学习优化问题的常用方法，同时，随机梯度下降也是比较流行的一种优化方法。最后，
geekmanong·2016-05-07 11:00

神经网络更新参数的几种方法

梯度下降中，计算完各个参数的导数之后就需要更新参数值了，最常用的更新参数方法就是： 【SGD】：x += - learning_rate * dx   但是这种方法收敛速度非常慢，其实除了这个更新参数的方法
u010223750·2016-05-06 20:00

Android货币单位获取方法

=美元(USD)RUB=俄罗斯卢布(RUB)HKD=港元(HKD)EUR=欧元(EUR)JPY=日元(JPY)KRW=韩元(KRW)GBP=英镑(GBP)MOP=澳门元(MOP)TWD=台币(TWD)SGD
P_edestrian·2016-05-06 14:00

从导数的物理意义理解梯度下降

机器学习中常会用随机梯度下降法求解一个目标函数L(Θ)，并且常是最小化的一个优化问题：min L(Θ)我们所追求的是目标函数能够快速收敛或到达一个极小值点。
simple_the_best·2016-05-05 13:00

机器学习（五）--- FTRL一路走来，从LR -> SGD -> TG -> FOBOS -> RDA -> FTRL

本文会尝试总结FTRL的发展由来，总结从LR->SGD->TG->FOBOS->RDA->FTRL的发展历程。本文的主要目录如下：一、反思魏则西事件。
china1000·2016-05-02 19:34

深入浅出——搞懂卷积神经网络误差分析（一）

第一部分全连接网络的权值更新卷积神经网络使用基于梯度的学习方法进行监督训练，实践中，一般使用随机梯度下降（机器学习中几种常见的梯度下降方式）的版本，对于每个训练样本均更新一次权值，误差函数使用误差平方和函数
u010402786·2016-04-23 18:00

在线学习算法FTRL-Proximal原理

2.回顾SGD可以参考文章利用SGD方法训练FM模型地址定义：模型参数:第t个样本:自定义LossFunction然后可以利用随机梯度下降（SGD）得到参数更新值：进行迭代：其中,是learningr
雪伦_·2016-04-23 17:37

因子分解机FM原理及SGD训练

1.背景SteffenRendle于2010年提出FactorizationMachines（下面简称FM），并发布开源工具libFM。FM的提出主要对比对象是SVM，与SVM相比，有如下几个优势（1）对于输入数据是非常稀疏（比如自动推荐系统），FM可以，而SVM会效果很差，因为训出的SVM模型会面临较高的bias。（2）FMs拥有线性的复杂度,可以通过primal来优化而不依赖于像SVM的支持向
雪伦_·2016-04-22 11:47

浅谈机器学习中的特征缩放（feature scaling）

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
xlinsist·2016-04-21 22:00

Spark-MLlib实例——垃圾邮件分类

1、垃圾邮件分类，使用Spark-MLlib中的两个函数： 1）HashingTF：从文本数据构建词频（termfrequency）特征向量2）LogisticRegressionWithSGD：使用随机梯度下降法
kwu_ganymede·2016-04-17 23:00

随机梯度下降和批量梯度下降的简单代码实现

最近刚刚开始看斯坦福的机器学习公开课，第一堂课讲到了梯度下降，然后就简单实现了一下。本人学渣一枚，如有错误，敬请指出。/***CreatedbyAdministratoron2016/4/160016.*/publicclassGradientDescent{privatestaticdouble[][]data={{3.8,192.0314202},{3.5,194.1168421},{4,19
Alex267·2016-04-16 21:39

牛顿法,拟牛顿法,梯度下降,随机梯度下降

本文总结了牛顿法,拟牛顿法,梯度下降和随机梯度下降的概念和计算公式.牛顿法首先考虑一维问题.对于一个一维的函数,如果这个函数连续可微,并且导数可以计算,那么计算这个函数的最优解可以看成求解方程f′(x)
ghostlv·2016-04-15 22:00

线性模型(1) —— 多元线性回归

提纲：线性模型的基本形式多元线性回归的损失函数最小二乘法求多元线性回归的参数最小二乘法和随机梯度下降的区别疑问学习和参考资料1.线性模型的基本形式线性模型是一种形式简单，易于建模，且可解释性很强的模型，
JD_Beatles·2016-04-12 20:52

推荐系统学习05-libFM

libFM是一个实现以随机梯度下降stochasticgradientdescent(SGD)和可选择最小二乘alternatingleastsquares(ALS)optimization以及使用蒙特卡洛的贝叶斯推理
Lenskit·2016-04-06 12:09

推荐系统学习05-libFM

libFM是一个实现以随机梯度下降stochasticgradientdescent(SGD)和可选择最小二乘alternatingleastsquares(ALS)optimization以及使用蒙特卡洛的贝叶斯推理
chenKFKevin·2016-04-06 12:00

《机器学习（周志华）》 习题5.5答案

编程实现标准BP算法（sgd）和累积BP算法（fullbatch），在西瓜3.0上训练一个单隐层网络，并进行比较。需要先把字符串转成数字，这里用one-hot。
Wiking__acm·2016-04-05 20:00

梯度下降及logistic回归

随机梯度下降是一种对参数随着样本训练，一个一个的及时update的方式。常用于大规模训练集，当往往容易收敛到局部最优解。
fengsigaoju·2016-04-05 16:00

第六章 深度学习（下）

这一“下金蛋的”问题让我们深入理解了一些强大的想法：随机梯度下降，BP，卷积网络，正规化等等。但是该问题却也是相当狭窄的。
GarfieldEr007·2016-04-05 12:00

《机器学习（周志华）》 习题5.5答案

编程实现标准BP算法（sgd）和累积BP算法（fullbatch），在西瓜3.0上训练一个单隐层网络，并进行比较。需要先把字符串转成数字，这里用one-hot。
wiking__acm·2016-04-05 00:00

机器学习：贝叶斯总结_3：线性回归和贝叶斯回归

w0+∑M−1j=1wjϕj(x)ϕj(x)：是基函数基函数：多项式；高斯；sigmoid函数基函数还可以是傅里叶基函数最大似然与最小平方误差函数=高斯噪声下的最大似然解正则项是保证矩阵非奇异顺序学习(随机梯度下降
mijian1207mijian·2016-04-03 15:00

theano中的concolutional_mlp.py学习

 (1)evaluate_lenet5中的导入数据部分1#导入数据集，该函数定义在logistic_sgd中，返回的是一个list 2datasets=load_data(dataset) 3 4
tina_ttl·2016-04-01 10:00

神经网络凸优化

去年在做SGD加速，发现很多SGD算法的理论分析都是基于凸函数的。详见ZhangTong,LiMu这两年来的文章。这也就是我为什么想把神经网络凸化的背景。为了构建一个凸函数，那么从最基本的ANN出发。
linnanwang·2016-03-31 23:16

An overview of gradient descent optimization algorithms

1.随机梯度下降（SGD）2.小批量梯度下降（mini-batch）3.最优点附近加速且稳定的动量法（Momentum）4.在谷歌毛脸中也使用的自适应学习率AdaGrad5.克服AdaGrad梯度消失的
beihangzxm123·2016-03-28 10:51

pycnn add实例

frompycnnimport* importrandom hidden_size=8#隐层大小 iterations=5000#迭代次数 m=Model()#创建一个模型 sgd=SimpleSGDTrainer
happyyear1·2016-03-24 13:00

pycnn xor实例

frompycnnimport* hidden_size=8 iterations=500 m=Model() sgd=SimpleSGDTrainer(m) m.add_parameters('
happyyear1·2016-03-24 13:00

DeepLearning学习笔记-回归-分类-梯度下降

目录目录分类问题回归问题最小二乘法梯度下降法Logistic回归损失函数为什么要定义损失函数0-1损失函数Zero-OneLoss负对数似然损失NegativeLog-LikelihoodLossNLL梯度下降与随机梯度下降
taiji1985·2016-03-24 10:34

MLA Review之四：logistic回归

当然使用的方法也就最简单的梯度下降法，这里并没有使用之前神经网络的随机梯度下降法，也是为了简单起见。因为之前在神经网络里面使用过了，所以这篇文章就略微介绍下。 
u010223750·2016-03-23 20:00

优化算法基本原理

在Caffe现在的版本中，主要使用了三种优化算法SGD、AdaGrad、以及NAG，这三种算法快速、高效，缺点就是极容易收敛到局部极值点或者不容易收敛。
chengxingabc·2016-03-23 10:00

【机器学习实战】SGD 梯度下降

一、梯度下降简介http://baike.baidu.com/link?url=JRP2bhxuJzeawEEEXgqNRavoZBlGxbm4QW0EEoPz1epO4DFoTRnvssRAK0i2P95yMg8EBa_jf3qU_9u1JnQ1k_梯度下降法是一个最优化算法。是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一。例子：f(x)=x^2的最小值利用梯度下降的方法解题步骤：求梯度;grad
wilbur·2016-03-17 15:00

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

使用mini-batch计算梯度损失能够提升训练的质量，更有效，使用SGD需要细心的调整网络的参数，包括学习率
cv_family_z·2016-03-15 17:00

梯度下降法

2.选取梯度下降最快的方向，更新下一个迭代值3.当函数值没有明显变化或者两次迭代值没有明显变化的时候停止迭代随机梯度下降法每次随机选取下一步需要迭代的方向。效率高可能不是最优解书
山的那边是什么_·2016-03-13 21:05

Caffe中的优化方法

Caffe已经封装好了三种优化方法，分别是StochasticGradientDescent(SGD),AdaptiveGradient(ADAGRAD),andNesterov’sAccelerated
Losteng·2016-03-10 20:00

梯度下降，随机梯度下降，批量梯度下降，mini-batch 梯度下降

最近在看到一些神经网络优化的问题，再进行模型的训练的时候，总是希望得到一个能较好的反映实际的模型，在对模型训练的时候其实是在学习其中的参数，其中主要使用的损失函数来模拟我们的目标，只要使得损失函数可以达到最小或是比较小（可以满足对问题的求解）就行在对损失函数进行学习时，其实就是找出函数的全局最小解，在此由于问题的不同所产生的损失函数可以是不同的，常见无非就是凸函数和非凸函数之分。其中对凸函数一般是
losteng·2016-03-10 17:29
上一页 65 66 67 68 69 70 71 72 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他