Stochastic 第2页

Hyperopt中文文档:FMin

Hyperopt的工作是通过一组可能的参数找到标量值，possibly-stochasticfunction的最佳值（注意在数学中stochastic与random并

weixin_30617797·2023-01-19 16:22

【论文阅读】Stochastic Optimization of Text Set Generation for Learning Multiple Query Intent Representati

文章目录ForewordAbsIntroThePermutationInvariantNMIRLossFunctionPositionResetting:ExperimentStochasticOptimizationofTextSetGenerationforLearningMultipleQueryIntentRepresentationsForewordThisisashortpaperfr

长命百岁️·2023-01-17 13:08

ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION

核心Adam:一种基低阶矩的自适应估计的随机目标函数的一阶梯度优化算法，该方法实现简单**，计算效率高，内存需求很少**，对梯度的对角线重新缩放不变，并且非常适合于在数据或参数方面较大问题，该方法也适用于非平稳目标和具有非常有噪声的或稀疏梯度问题。数据大\参数多\数据大且参数多非平稳目标噪声\稀疏梯度\噪声和稀疏梯度.超参数具有直观的解释，通常不需要什么调整。讨论了Adam和灵感来源的相关算法之间

big_matster·2023-01-15 06:49

Deblurring via Stochastic Refinement 论文笔记

前言大部分的图像去模糊任务模型都是基于CNN或者当前的attention机制，也有少部分基于生成模型例如GAN的，但是存在一个很大的问题就是在论文中作者认为图像去模糊问题应该是一个不适定问题，即一个模糊的图像应该对应多个清晰图像的解，不应该是唯一的。然而，对于不管是CNN和GAN模型来说，当训练好模型后，一张模糊的图像就对应一张清晰的图像，是一个确定的过程，也就是说，现有的方法产生了对干净图像的确

Unsunshine_Bigboy_?·2023-01-11 10:25

【Machine Learning 学习笔记】Stochastic Dual Coordinate Ascent for SVM 代码实现

【MachineLearning学习笔记】StochasticDualCoordinateAscentforSVM代码实现通过本篇博客记录一下StochasticDualCoordinateAscentforSVM代码实现，数据集使用sklearn的breastcancer。DualrepresentationoftheoptimalhyperplaneDualSoft-MarginSVMKern

quintus0505·2023-01-11 07:20

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility）模型|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=16708最近我们被客户要求撰写关于随机波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值(VaR)甚至波动率本身也是一种金融工具，例如CBOE的VIX波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。相反，它通常被衡量

·2023-01-04 00:26

【Basis】变分推断以及VIEM

主要包括随机近似（stochastic）和确定性近似（d

板砖板砖我是兔子·2023-01-01 20:52

深度学习基础--各种Dropout--Stochastic Depth

#Drop-path 尽管ResNet在许多应用中已被证明很强大，但它的主要的缺点是，更深层的网络通常需要几周的时间进行训练，而这在实际应用中几乎不可行。为了解决这个问题，引入了一种在训练过程中随机丢弃图层的反直觉方法，同时使用完整的网络进行推理。作者使用残差块作为其网络的构建块，因此，在训练期间，当特定残差块被启用时，它的输入在身份近路和权重层流动，否则，输入只在身份近路流动。在训练时间内

whitenightwu·2023-01-01 12:00

stochastic masks——随机掩码

阅读不能停，保持日常输入大于输出【通过学习随机掩码来解释生物序列的神经网络】切入正题之前，去了解了一下“掩码”的概念。参考：浅析深度学习中的mask操作_guofei_fly的博客-CSDN博客_深度学习mask参考：图像中的掩膜(Mask)是什么_bitcarmanlee的博客-CSDN博客_掩膜mask（掩码、掩膜）是深度学习中的常见操作。简单而言，其相当于在原始张量上盖上一层掩膜，从而屏蔽或

QFIUNE·2022-12-24 19:02

小批量随机梯度下降(Mini-batch Stochastic Gradient Descent)

对于深度学习模型而言，人们所说的“随机梯度下降,SGD”，其实就是基于小批量（mini-batch）的随机梯度下降。小批量随机梯度是在梯度下降的基础上带有随机性在我们的全部样本中随机选取b个样本，把这些样本组成一个新样本，用于我们的梯度下降。步骤：时刻1时随机的取一个w；持续时间到模型收敛（发现目标函数在每个样本平均的损失不再下降；或者是其他的指标基本上趋向平衡）：在每一步里，在所有的样本中随机采

HowieHwong·2022-12-23 22:55

Batch\Stochastic\Mini-Batch 梯度下降法

梯度下降法存在一些变体，本文讨论三种，即vanilla(batch)，stochastic和mini-batch。不同之处在于，我们使用多少数据来计算目标函数的梯度。

Architect_0·2022-12-23 22:25

《PyTorch深度学习实践》自学记录第五讲用Pytorch实现线性回归

第五讲gradient_decent源代码和stochastic_gradient_decent源代码。

Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:33

论文解读1——Adam: A Method For Stochastic Optimization

目录1、优化算法到底是个啥2、几种经典的优化算法2.1梯度下降（GD）2.1.1批量梯度下降（BGD）2.1.2随机梯度下降（SGD）2.1.3小批量梯度下降（SBGD）2.2动量（momentum）2.3Nesterov动量（NAG）2.4AdaGrad2.5RMSprop3、文章贡献4、Adam优点5、Adam算法6、Adam更新规则7、初始化偏差修正8、收敛性分析9、实验分析10、扩展：Ad

对流层的酱猪肘·2022-12-20 17:07

python报错处理-No module named ‘sklearn.linear_model.stochastic_gradient‘

使用随机梯度下降分类时报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn.linear_model.stochastic_gradient'改代码#不行fromsklearn.linear_model.stochastic_gradientimportSGDClassifier

为你千千万万遍z·2022-12-20 09:56

Stochastic Image Denoising By Sampling from the Posterior Distribution (Paper reading)

StochasticImageDenoisingBySamplingfromthePosteriorDistribution(Paperreading)BahjatKawar,Haifa(Israel),ICCVWorkshop2021,Cited:22,Code:无,Paper.目录子StochasticImageDenoisingBySamplingfromthePosteriorDistri

努力学图像处理的小菜·2022-12-17 17:44

机器学习-支持向量机（SVM）

（nonlinearSVM）数值求解1.内点法（InteriorPointMethod,IPM）2.序列最小优化（SequentialMinimalOptimization,SMO）3.随机梯度下降（Stochastic

是DRR啊·2022-12-12 16:31

Stochastic Weight Averaging in PyTorch

StochasticWeightAveraginginPyTorchSWA为什么有效Figure1.IllustrationsofSWAandSGDwithaPreactivationResNet-164onCIFAR-100[1].Left:testerrorsurfaceforthreeFGEsamplesandthecorrespondingSWAsolution(averaginginwe

机器AI·2022-12-12 15:46

机器学习的Tricks:随机权值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA）

SWA：随机权值平均（StochasticWeightAveraging）每次学习率循环结束时产生的局部最小值趋向于再损失面的边缘域通过对这几个这样的点取平均,很有可能得到一个更低损失的全局化的通用解此trick不牺牲inferencelatencyhttps://arxiv.org/pdf/1803.05407.pdftorch中lrscheduler设置如下：optimizer=optim.S

zhaosuyuan·2022-12-12 15:46

随机权值平均优化器SWA(Stochastic Weight Averaging)简介

SWAisasimpleprocedurethatimprovesgeneralizationindeeplearningoverStochasticGradientDescent(SGD)atnoadditionalcost,andcanbeusedasadrop-inreplacementforanyotheroptimizerinPyTorch.SWAhasawiderangeofappli

Gallant Hu·2022-12-12 15:43

《SWALP：Stochastic Weight Averaging in Low-Precision Training》

摘要：这种方式可以使得所有数字均量化至8-bit，同时表示为SWALP任意收敛于二次目标的最优解，在强凸条件下使噪声球渐近小于低精度SGD。SWALP的处理将梯度累加模块也变为8-bit（StochasticWeightAveraging）SWA的介绍：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/84037946多次求平均值，SWA的方式可以采用高

王甜甜真厉害·2022-12-12 15:40

pytorch ： Stochastic Weight Averaging理解和用法

SWAhasbeenproposedinAveragingWeightsLeadstoWiderOptimaandBetterGeneralization.SGD倾向于收敛到loss的平坦的区域，由于权重空间的维度比较高，平坦区域的大部分都处于边界，SGD通常只会走到这些平稳区域的边界。SWA通过平均多个SGD的权重参数，使其能够达到平坦区域的中心，从而得到更优的解。就相当于在一个最优解的附近，梯

手口一斤·2022-12-12 15:07

SWA(Stochastic Weight Averaging)实验

有论文说swa能涨分，那么我来实验一下那么我将在cifar10数据集上进行实验原理论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.12645.pdfSGD倾向于收敛到loss的平稳区域平稳区域的大部分都处于边界，由于权重空间的维度比较高，SGD通常只会走到这些平稳区域的边界；SWA通过平均多个SGD的权重参数，使其能够达到平稳区域的中心.为什么要去中心化呢？trainloss最小的

AI大魔王·2022-12-12 15:36

Stochastic Weight Averaging (SWA) 随机权重平均

Elwin Wong·2022-12-12 15:35

Stochastic pooling随机池化代码实现

StochasticPooling(随机池化)随机池化StochasticPooling是Zeiler等人于ICLR2013提出的一种池化操作。随机池化的计算过程如下先将方格中的元素同时除以它们的和sum，得到概率阵按照概率随机选中方格pooling得到的值就是方格位置的值随机池化只需对特征图中的元素按照其概率值大小随机选择，即元素值大的被选中的概率也大，而不像max-pooling那样，永远只取

吃小花的魔王·2022-12-11 15:50

RL强化学习入门（python都不会的那种）

首先需要python2.7的版本导入gym库https://gym.openai.com/docs/导入numpy库https://numpy.org/"""Trainsanagentwith(stochastic

啥也不是的py人·2022-12-11 11:34

《PyTorch深度学习实践》自学记录第四讲反向传播

第三讲gradient_decent源代码和stochastic_gradient_decent源代码。

Mr.Steel Penny·2022-12-08 18:36

《PyTorch深度学习实践》自学记录第三讲梯度下降算法

第三讲gradient_decent源代码和stochastic_gradient_decent源代码。

Mr.Steel Penny·2022-12-08 18:34

Fast and Scalable Adversarial Training of Kernel SVM via Doubly Stochastic Gradients

基于双重随机梯度的核支持向量机快速可扩展对抗性训练本文针对核支持向量机，提出了adv-SVM，通过对抗训练来提高其对抗鲁棒性。具体而言：首先建立原始空间和核空间之间样本扰动的连接，然后基于该连接给出核支持向量机对抗性训练的简化和等价公式；接下来，基于两个无偏随机近似（即一个在训练点上面，一个在随即特征上）的双随机梯度被应用于更新目标函数的解；最后，我们证明我们的DSG优化算法在恒定步长和递减步长下

你今天论文了吗·2022-12-05 18:08

随机规划及其Recourse(追索/补偿）问题

本文主要参考了“https://neos-guide.org/content/stochastic-li

张舒政·2022-12-02 22:27

【强化学习】随机策略梯度算法（stochastic-policy-gradient）

策略搜索方法相对于值函数法有如下优缺点优点：直接策略搜索方法是对策略π\piπ进行参数化表示，与值函数方中对值函数进行参数化表示相比，策略参数化更简单，有更好的收敛性。利用值函数方法求解最优策略时，策略改进需要求解argmaxaQθ(s,a)argmax_aQ_\theta(s,a)argmaxaQθ(s,a)，当要解决的问题动作空间很大或者动作为连续集时，该式无法有效求解。直接策略搜索方法经常采

贰锤·2022-12-02 13:07

Learning and Meta-Learning of Stochastic Advection-Diffusion-Reaction Systems from Sparse Measuremen

论文信息题目：LearningandMeta-LearningofStochasticAdvection-Diffusion-ReactionSystemsfromSparseMeasurements（对流扩散响应）作者：XiaoliChen(a,b),JinqiaoDuan©,GeorgeEmKarniadakis(b,d)期刊、会议：computationalphysics单位：aCenter

pinn山里娃·2022-11-25 14:12

论文阅读|Nash Q-Learning for General-Sum Stochastic Games基于强化学习的多智能体研究（附代码）

论文：NashQ-learningforgeneral-sumstochasticgames链接：http://www.jmlr.org/papers/volume4/hu03a/hu03a.pdfAbstract：WeextendQ-learningtoanoncooperativemultiagentcontext,usingtheframeworkofgeneral-sumstochasti

kaohoooo·2022-11-25 08:03

三种梯度下降法对比（Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent）

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(stochasticgradientdescent)、批量梯度下降(Batchgradientdescent)和mini-batch梯度下降(Mini-batchgradientdescent)是三种迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对三者进行分析。下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要

StephenBarrnet·2022-11-23 13:34

论文笔记 SCAFFOLD Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

论文题目：《SCAFFOLDStochasticControlledAveragingforFederatedLearning》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.06378.pdfAbstractFedAvg：简单、低通行成本-->联邦学习首选算法But！数据异构（non-IID）时，FedAvg会遭受“客户端漂移”，从而导致收敛不稳定和缓慢。解决方案：新算法SCAF

Limeym·2022-11-20 10:26

炼丹系列2: Stochastic Weight Averaging (SWA) & Exponential Moving Average(EMA)

这个系列将记录下本人平时在深度学习方面觉得实用的一些trick，可能会包括性能提升和工程优化等方面。该系列的代码会更新到Github炼丹系列1:分层学习率&梯度累积炼丹系列2:StochasticWeightAveraging(SWA)&ExponentialMovingAverage(EMA)ExponentialMovingAverage(EMA)介绍EMA（ExponentialMoving

我就算饿死也不做程序员·2022-11-12 04:54

【Stochastic Depth】《Deep Networks with Stochastic Depth》

ECCV-2016文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4DeepNetworkswithStochasticDepth5Experiments5.1Datasets5.2Results6Conclusion（own）1BackgroundandMotivation网络做深了，看起来拟合能力增强了，实际，面

bryant_meng·2022-10-21 07:37

机器学习笔记——大规模机器学习（large scale machine learning）

随机梯度下降我们在用梯度下降求解代价函数的最小值时我们每一次迭代都要让所有数据都参与一次运算，因此我们也将其叫做批梯度下降（batchgradientdesent），这样带来的运算量将会非常大为了解决这个问题，我们可以采用随机梯度下降（stochastic

Veropatrinica·2022-09-29 18:28

论文解读（GSAT）《Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention Mechanism》

论文信息论文标题：InterpretableandGeneralizableGraphLearningviaStochasticAttentionMechanism论文作者：SiqiMiao,MiaLiu,PanLi论文来源：2022,ICML论文地址：download

关注我更新论文解读·2022-08-01 21:00

梯度下降法详解+代码：批量梯度下降(Batch GD)、小批量梯度下降(Mini-batch GD)、随机梯度下降(Stochastic GD)

一个简单的线性回归模型，有两种不同的训练方法来得到模型的最优解:直接使用封闭方程进行求根运算，得到模型在当前训练集上的最优参数(即在训练集上使损失函数达到最小值的模型参数)。使用迭代优化方法:梯度下降(GD)，在训练集上，它可以逐渐调整模型参数以获得最小的损失函数，最终，参数会收敛到和第一种方法相同的的值。梯度下降的变体形式:批量梯度下降(BatchGD)、小批量梯度下降(Mini-batchGD

Sany 何灿·2022-07-14 07:48

论文翻译：A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networks——一种用于深度网络随机优化的PID控制器方法

AbstractDeepneuralnetworkshavedemonstratedtheirpowerinmanycomputervisionapplications.State-of-the-artdeeparchitecturessuchasVGG,ResNet,andDenseNetaremostlyoptimizedbytheSGD-Momentumalgorithm,whichupda

疯狂的兔子Philip·2022-07-01 07:26

对抗攻击与防御 (2)：对抗样本的反制策略

文章目录1引入2梯度屏蔽/混淆2.1防御性蒸馏(defensivedistillation)2.2散布梯度(shatteredgradients)2.3随机梯度(stochastic/randomizedgradients

因吉·2022-04-28 13:13

Windows系统下安装TA_Lib教程

涵盖200多个指标，包括股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MA(均线)、Bollingerband(布林带)、Stochastic等。今天给大家介

码力十足学量化·2022-04-28 07:49

机器学习笔记——深入梯度下降细节

机器学习笔记——梯度下降一、梯度下降回顾二、学习率的调整1.学习率对梯度下降的影响2.Adagrad动态调整学习率三、随机梯度下降(Stochastic)四、特征缩放(FeatureScaling)五、

AgentSmart·2022-03-31 07:19

SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

背景传统的联邦学习在数据异构(non-iid)的场景中很容易产生“客户漂移”(client-drift)的现象，这会导致系统的收敛不稳定或者缓慢贡献提出了考虑到clientsampling和数据异构的一个更接近的收敛边界证明即便没有clientsampling，使用全批次梯度(fullbatchgradients)，传统的FedAvg依旧会因为client-drift而比SGD收敛速度更慢提出St

クズの本懐·2022-03-04 07:19

机器学习系列（十六）——随机梯度下降Stochastic Gradient Descent

随机梯度下降法StochasticGradientDescent在之前的梯度下降法解决线性回归问题中，梯度向量的每一项都要有所有样本参与运算，因此也称作批量梯度下降法BatchGradientDescent。但这显然带来一个问题，如果样本量m非常大，计算梯度是非常耗费时间的。于是提出了随机梯度下降法，虽然随机梯度下降法每次不一定朝着损失函数减小的方向更不能保证沿着减小速度最快的方向，当然也不能保证

Ice_spring·2022-02-09 22:15

R语言实现随机前沿分析SFA、数据包络分析DEA、自由处置包分析FDH和BOOTSTRAP方法

前沿分析方法根据是否已知生产函数的具体的形式分为参数方法和非参数方法，前者以随机前沿分析（Stochastic

·2021-09-08 17:55

Study note | Is happiness a stochastic phenomenon?

ContinuingtosharingmystudyofHarvardPositivePsychology.Intoday'slesson,ProfessorTalfirstemphasisedandelaboratethreemainreasonstolearnPositivePsychology.Inmywords,Isummarisedasfollows:Balancingthetiltpe

NerdSexy·2021-05-13 19:36

PyTorch深度学习实践 3.梯度下降算法--＞mini-batch stochastic gradient descent

分治法w1和w2假设横竖都是64横竖都分成4份，一共16份。第一次在这16份里，找出比较小的点，再来几轮，基本就OK了。从原来的16x16变成了16+16贪心法梯度下降法，局部最优，实际上，大家发现神经网络里并没有很多的局部最优点鞍点g=0，无法迭代了importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltxxl=0.01w=1.0#定义模型defforward(x)

qq斯国一·2021-01-19 17:34

UA MATH567 高维统计III 随机矩阵7 亚高斯矩阵的应用：Stochastic Block Model与社区发现问题描述

UAMATH567高维统计III随机矩阵7亚高斯矩阵的应用：StochasticBlockModel与社区发现我们来介绍亚高斯矩阵的一个应用：评估社区发现算法的效率。Communitydetectioninnetworks是一个比较重要的非监督学习问题，这一讲我们用StochasticBlockModel(SBM)来描述一个网络：假设这个网络有nnn个节点，网络中有两个社区，它们的规模相当，各拥有

一个不愿透露姓名的孩子·2021-01-01 05:56

目标检测之五：随机权值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA）---木有看懂

随机权值平均（StochasticWeightAveraging，SWA）随机权值平均只需快速集合集成的一小部分算力，就可以接近其表现。SWA可以用在任意架构和数据集上，都会有不错的表现。根据论文中的实验，SWA可以得到我之前提到过的更宽的极小值。在经典认知下，SWA不算集成，因为在训练的最终阶段你只得到一个模型，但它的表现超过了快照集成，接近FGE（多个模型取平均）。左图:W1、W2、W3分别代

看不见我呀·2020-09-16 11:43

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