Stochastic

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

Optimization: Stochastic Gradient Descent

introductionvisualizingthelossfunctionoptimizationrandomsearchrandomlocalsearchfollowingthegradientcomputingthegradientnumericallywithfinitedifferencesanalyticallywithcalculusgradientdescentintroducti
qq_35085277·2020-09-15 20:00

Stochastic Screen Space Reflections(三):实现与优化

必须在延迟管线下渲染，且在不透明后，半透明前渲染本文在Xerxes1138的基础上进行改进实现Xerxes1138的实现比Siggraph2015的步骤省略了不少内容少了Tile分类和Hi-ZTrace首先逐个pass来看他的实现过程RecursivePass//uv-速度(回到上一帧uv)float2prevUV=uv-velocity;//上一帧渲染结果float4sceneColor=SAM
wolf96·2020-09-13 03:39

9. 基于近似的在线策略预测方法--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录基于近似的在线策略预测方法前言1.值函数近似2.预测目标VE‾\overline{VE}VE3.随机梯度和半梯度方法stochastic-gradientandsemi-gradient4.线性方法
EdenJin·2020-09-12 15:06

python3.6中在sklearn.linear_model模块出现FutureWarning错误

错误类型：FutureWaringD:\software\python3.6\lib\site-packages\sklearn\linear_model\stochastic_gradient.py:
浆果吖·2020-09-12 06:33

【实验操作】关于深度学习中的批处理数据的问题——epochs，batch_size，iterations

特点：每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习2、随机梯度下降（SGD——stochastic
weiwanshu·2020-08-23 07:46

Task 2: Word Vectors and Word Senses （附代码）（Stanford CS224N NLP with Deep Learning Winter 2019）

目录Task2:WordVectorsandWordSenses一、词向量计算方法1回顾word2vec的计算2word2vec中计算方法详解3高频词(the)引起的问题二、优化基础1梯度下降2随机(stochastic
南有芙蕖·2020-08-22 04:16

多种梯度下降变体的对比：Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent

文章目录一.批量梯度下降（Batchgradientdescent）二.随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）三.小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent）四.梯度下降优化器一.批量梯度下降（Batchgradientdescent）批量梯度下降（Batchgradientdescent），是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数
66Kevin·2020-08-18 06:37

零基础入门深度学习三：梯度下降优化

tuning美['tjunɪŋ]:调整learningrate美[ˈlɚnɪŋret]:学习速率stochastic美[stə'kæstɪk]：随机的batch美[bætʃ]:一批dimension美[
wind_liang·2020-08-17 17:28

关于Stochastic Gradient Descent和机器学习的优化问题

给定一个问题以及相应的data(是一个samplepair（x，y）)，若采用机器学习的手段来解决，那么要分两步走：1.模型选择：即选定一族函数F，这个大F可以是SVM，linearregression，boosting，或者nerualnetworks（neuralnetwork就是一个funcitonapproximator）等等。2.模型参数估计：选定了模型即选定了之后,现在要做的就是通过优
Trasper1·2020-08-17 11:13

Large-Scale Matrix Factorization with Distributed Stochastic Gradient Descent 阅读报告 矩阵分解的分布式SSGD优化

刘平2019年9月4日核心思想基于DSGD对NMF非负矩阵分解算法进行优化。DSGD指通过对训练数据集进行一定的划分，在划分的每个数据子集里运行SSGD，通过每个子结果得到整个训练数据的结果。算法流程和感想NMF非负矩阵分解：Vn×m=Wm×kHk×nV_{n\timesm}=W_{m\timesk}H_{k\timesn}Vn×m=Wm×kHk×nNMF矩阵分解常采用的损失函数是：1.平方距离：
Hagtaril·2020-08-17 11:03

Distributed Stochastic Gradient Descent with Event-Triggered Communication

DistributedStochasticGradientDescentwithEvent-TriggeredCommunicationhttps://github.com/akamaster/pytorchresnetcifar10AbstractWedevelopaDistributedEvent-TriggeredStochasticGRAdientDescent(DETSGRAD)algo
Adam坤·2020-08-17 11:17

Distributed Stochastic Gradient Method for Non-Convex Problems with Applications in Supervised Learn

DistributedStochasticGradientMethodforNon-ConvexProblemswithApplicationsinSupervisedLearningAbstractWedevelopadistributedstochasticgradientdescentalgorithmforsolvingnon-convexoptimizationproblemsunder
Adam坤·2020-08-17 11:17

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降（Batch 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，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对两者进行分析，如有哪个方面写的不对，希望网友纠正。下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)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(theta)就出来了。其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数。1、批量梯度下降的求解思路
繁小华·2020-08-17 02:50

CNN结构模型一句话概述：从LeNet到ShuffleNet

可视化和理解卷积网络VGGNet：用于大规模图像识别的非常深的卷积网络NiN：网络中的网络GoogLeNet：卷入更深入Inception-v3：重新思考计算机视觉的初始架构ResNet：图像识别的深度残差学习Stochastic_Depth
KevinUSTC·2020-08-11 10:47

最小均方算法（LMS Algorithm）理论及DSP实现

本文主要对LMS（LeastMeanSquare）算法进行简单的整理，包括内容：（1）理论上介绍基于LMS的梯度下降算法（包括BACH/STOCHASTIC），给出一个matlab的实现（2）DSP上的实现
iteye_4195·2020-08-04 14:05

Robust Optimization VS Stochastic Optimization

1.Robustoptimizationaddressesoptimizationproblemswithuncertainparametersthatarenotdescribedusingprobabilitydistributionsbutuncertaintysets.2.Arobustoptimizationproblemseekstodetermineasolutiontoanopti
Ssure·2020-08-04 12:45

批梯度下降法(Batch Gradient Descent )，小批梯度下降 (Mini-Batch GD)，随机梯度下降 (Stochastic GD)

一、梯度下降法在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，接下来便是通过优化算法对损失函数进行优化，以便寻找到最优的参数。在求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(GradientDescent,GD)。梯度下降法有很多优点，其中，在梯度下降法的求解过程中，只需求解损失函数的一阶导数，计算的代价比较小，这使得梯度下降法能在很多大规模数据集上得到应
cs24k1993·2020-08-03 16:25

Stochastic Computing + Quantization

文章目录大佬们的Google学术主页1.ConferencePapers:神经网络压缩算法及其硬件加速器1.1深度压缩及其硬件实现1.2ConferencePapers2018DAC2.ConferencePapers:SC-BasedNeuralNetwork2018:DAC,ASP-DAC,DATE,2017:ASLPOS,ICCD,DAC,DATE,ASP-DAC,ICCAD2016:DAC
爱搬砖的小妖精·2020-08-03 02:57

寻书： Handbook of Stochastic Methods: For Physics, Chemistry and the Natural Sciences

HandbookofStochasticMethods:ForPhysics,ChemistryandtheNaturalSciencesHandbookofStochasticMethodscoversthefoundationsofMarkovsystems,stochasticdifferentialequations,Fokker-Planckequations,approximation
szwiphy·2020-08-01 00:25

Pooling

当然还有Mean-Pooling和stochastic-Pooling.Pooling的意义：1.减少参数，通过对featuremap降
叨逼叨小马甲·2020-07-31 21:06

t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)

之所以谈及t-SNE，主要是因为在深度学习的测试中需要可视化来分析数据的特点，以便于在分类任务中能够知道相似类别之间是否间隔够小，不同类别之间是否间隔够大。从而知道数据是否具有可分性，这是一种无监督的方法，是一种聚类，个人认为在众多不同类型的算法中，包括图像预处理balabala，聚类算法是总重要的，对最终的性能影响也最大。那么在提到t-SNE时，首先应该了解SNE的思路，SNE其实就是将高维的数
lanmengyiyu·2020-07-16 01:15

【转】ASPLOS'17论文导读——SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Comput

今年去参加了ASPLOS2017大会，这个会议总体来说我感觉偏系统和偏软一点，涉及硬件的相对少一些，对我这个喜欢算法以及硬件架构的菜鸟来说并不算非常契合。中间记录了几篇相对比较有趣的paper，今天简单写一篇。SC-DCNN:Highly-ScalableDeepConvolutionalNeuralNetworkusingStochasticComputing单位作者：我们知道在神经网络计算中，
黑麦威士忌·2020-07-14 05:10

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）

总目录一、凸优化基础（ConvexOptimizationbasics）凸优化基础（ConvexOptimizationbasics）二、一阶梯度方法（First-ordermethods）梯度下降（GradientDescent）次梯度（Subgradients）近端梯度法（ProximalGradientDescent）随机梯度下降（Stochasticgradientdescent）待更新。
JimmyCM·2020-07-13 23:15

机器学习 线性回归----Sklearn & fit方法（多种梯度下降方法）

4.线性回归拟合原理(fit方法)（1）损失函数（2）梯度下降法（3）梯度下降的分类1>“Batch”GradientDescent批梯度下降2>“Stochastic”GradientDescent随机梯度下降
biggirler·2020-07-13 21:35

随机梯度下降分类SGDClassifier(Stochastic Gradient Descent)

随机梯度下降（SGD）是一种用于在线性分类器下的线性分类器的判别学习方法，例如（线性）支持向量机和Logistic回归。尽管SGD长期以来一直在机器学习社区中出现，但最近在大规模学习的背景下它已经受到了相当多的关注。SGD主要用于大规模稀疏机器学习问题随机梯度下降的优点是：高效。易于实施（许多代码调整的机会）。随机梯度下降的缺点包括：SGD需要许多超参数，例如正则化参数和迭代次数。SGD对功能扩展
Shaw✏️·2020-07-13 19:31

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降（Batch gradient descent ）的公式对比、实现对比

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，下面从公式和实现的角度对两者进行分析，如有哪个方面写的不对，希望网友纠正。下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)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(theta)就出来了。其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数。1、批量梯度下降的求解思路
玉心sober·2020-07-13 07:30

学习笔记13：随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）

假设我们提供了这样的数据样本（样本值取自于y=3*x1+4*x2）：x1x2y1419252651194229x1和x2是样本值，y是预测目标，我们需要以一条直线来拟合上面的数据，待拟合的函数如下：我们的目的就是要求出θ1和θ2的值，让h(θ)尽量逼近目标值y。这是一个线性回归问题，若对线性回归有所了解的同学就知道：利用最小二乘法则和梯度下降法可以求出两个参数，而深度学习也同样可以利用这两种方法求
Softdiamonds·2020-07-13 01:38

Python 随机梯度下降 SGD 代码实现 笔记

回顾梯度下降流程#1初始化θ\thetaθ#2求gradient#3θt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•g#4ggg收敛随机梯度下降SGD随机：Stochastic
Lu君·2020-07-12 13:24

醉汉随机行走/随机漫步问题（Random Walk Randomized Algorithm Python）

世界上有些问题看似是随机的（stochastic），没有规律可循，但很可能是人类还未发现和掌握这类事件的规律，所以说它们是随机发生的。
weixin_34397291·2020-07-12 10:40

几种梯度下降方法对比（Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent）

几种梯度下降方法对比（Batchgradientdescent、Mini-batchgradientdescent和stochasticgradientdescent）我们在训练神经网络模型时，最常用的就是梯度下降，这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种（mini-batchgradientdescent和stochasticgradientdescent），关于Batchgradientdesce
天泽28·2020-07-12 02:40

机器学习: t-Stochastic Neighbor Embedding 降维算法 (二)

上一篇文章，我们介绍了SNE降维算法，SNE算法可以很好地保持数据的局部结构，该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性，通过最小化条件概率pj|i与pi|j之间的KL-divergence，将数据从高维空间映射到低维空间。SymmetricSNESNE算法利用的是条件概率，我们也可以利用联合概率，衡量两个空间与的联合概率分布的KL-divergence，假设高维空间的联合概率分布为Pi，低
Matrix_11·2020-07-11 22:17

【论文阅读笔记】Learning Accurate Low-Bit Deep Neural Networks with Stochastic Quantization

全文概要  SQ是一种增量量化的方法，其大概思路和INQ一样，选择部分参数进行量化，其他保持全精度。即该方法只针对权重进行。  SQ通过给定的一系列量化比例r，选择一层中的r比例卷积核进行量化。衡量每个卷积核的量化误差，依据量化误差得到该卷积核被选为量化卷积核的概率(虽然最后发现均匀概率函数效果最好)。通过逐渐增加r的大小（从50%→75%→87.5%→100%50\%\rightarrow75\
时光机ﾟ·2020-07-11 15:59

慢速随机指标Slow Stochastic

SlowStochastic:慢速随机指标通过差值平均过滤了短期的波动，使每次买卖点的趋势反应避免了不必要的失误。通常设SLOWKD参数为（36，5）应用:1.筑底阶段：SLOWKD在20以下多次的反复金叉后重新站在20以上，代表股票的筑底阶段完成，可以第一时间介入。注意:有些投资者能够判断底部行情，但是总是过早的介入，从而浪费了许多的时间成本。其实筑底的阶段是最反复，最熬人的，也是主力大规模动荡
iteye_13422·2020-07-11 08:21

deep learning 优化方法(未完成待编辑）

ConjungateGradient)LBFGS(Limited-memoryBroyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)SGD随机梯度下降（ref:https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_g
chouyun1991·2020-07-11 03:20

(16)[ICLR15] ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION

计划完成深度学习入门的126篇论文第十六篇，多伦多大学JimmyLeiBa和OpenAI的IlyaDiederikP.Kingma合作研究一种在梯度下降过程中优化下降迭代速度的方式，结合AdaGradRMSProp，和属于AdaptiveLearning的一种。关联：Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adabound。ABSTRACT&INTRODUCTION摘要介绍了一种基于低阶
gdtop818·2020-07-08 18:47

深度学习中的batch、epoch、iteration的含义

另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic
kinghua23·2020-07-08 05:54

梯度下降（Gradient Decent）与随机梯度下降（Stochastic Gradient Decent）

梯度下降（GradientDecent）主要参考资料：台大李宏毅教授的机器学习课程B站视频与之前我有讲过的EM算法类似，梯度下降算法同样是一个优化算法。它所要解决的问题是：求得θ⋆=arg min⁡L(θ)\theta^{\star}=\argminL(\theta)θ⋆=argminL(θ)其中θ\thetaθ是待更新的参数，注意这可以包括多个参数，也就是说θ\thetaθ是一个向量，L(θ)L
Code_Tookie·2020-07-06 21:51

ADAM : A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION

文章目录概主要内容算法选择合适的参数一些别的优化算法AdaMax理论代码KingmaDP,BaJ.Adam:AMethodforStochasticOptimization[J].arXiv:Learning,2014.@article{kingma2014adam:,title={Adam:AMethodforStochasticOptimization},author={Kingma,Died
MTandHJ·2020-07-04 06:54

cs224n学习笔记L2:word vectors and word senses

学习笔记L1:自然语言处理简介文章目录一、课堂计划二、词向量计算方法2.1回顾word2vec计算2.2word2vec中计算方法详解2.3高频词(the)引起的问题三、优化基础3.1梯度下降3.2随机(stochastic
geek_hch·2020-07-01 02:04

深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）

1，批量梯度下降法（BatchGradientDescent）：在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢。2，随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）：在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本，更新很多次。如果样本量很大的情况（例如几十万
xiaotao_1·2020-06-30 01:10

深度学习基础--池化--Stochastic pooling(随机池化)

源地址https://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/11/19/3432093.htmlStochasticpooling(随机池化)计算过程  1）先将方格中的元素同时除以它们的和sum，得到概率矩阵；  2）按照概率随机选中方格；  3）pooling得到的值就是方格位置的值。  使用stochasticpooling时(即test过程)，其
whitenightwu·2020-06-29 22:05

ROBUST STOCHASTIC APPROXIMATION APPROACH TO STOCHASTIC PROGRAMMING

Abstract考虑优化问题，目标函数是期望的形式问题：高维积分很难准确地计算比较两种基于MonteCarlo采样的方法，SA(stochasticapproximation)和SAA(sampleaverageapproximation)一般认为，SAA能够有效地利用求解问题的特定结构(比如linear)；但是SA是一种粗粒度的梯度方法，在实际中性能较差本文证明，对于一类凸的随机问题，经过适当改
世间五彩我执纯白·2020-06-29 20:54

各种优化器Optimizer原理：从SGD到AdamOptimizer

GradientDescent）2.1.1数学公式：2.1.2优缺点：2.2批量梯度下降法（BGD,BatchGradientDescent）2.2.1数学公式：2.2.2优缺点：2.3随机梯度下降法（SGD，Stochastic
Memory逆光·2020-06-29 14:07

网上又一位牛人的Machine Learning实验笔记

实验6理解核函数machinelearning实验7矩阵求逆machinelearning实验7矩阵求逆【MachineLearning实验1】batchgradientdescent（批量梯度下降）和stochastic
莲花法相·2020-06-26 23:16

Stochastic Video Generation

parser.add_argument('--n_past',type=int,default=5,help='numberofframestoconditionon')parser.add_argument('--n_future',type=int,default=10,help='numberofframestopredictduringtraining')parser.add_argume
杨逸凡·2020-06-25 18:10

Stochastic Light Culling for VPLs on GGX Microsurfaces论文研读

前言好久没写博客了，今天来共享一下最近研读的一篇论文吧，文章中[***.pdf]为参考文献可自行谷歌学术下载。因为本人还是个图形学菜鸟，所以有什么问题希望大家多多指正。StochasticLightCullingforVPLsonGGXMicrosurfaces词汇解析VPLVPL-virtualpointlight虚拟点光源以虚拟的点光源为间接光提供光照。可以在场景中分布多个虚拟点光源，对每个点
麻豆_matou·2020-06-22 15:19

SGD(随机梯度下降)

之所以称为stochastic，是因为我们训练之前Random
JUAN425·2020-06-22 10:29

mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和global average pooling（全局平均池化）的区别简介

在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和globalaveragepooling
时光碎了天·2020-06-21 09:05

INTERSPEECH 2014 | 1-Bit Stochastic Gradient Descent and its Application to Data-Parallel Distributed

这篇文章之前也读过，不过读的不太仔细，论文中的一些细节并没有注意到。最近为了写开题报告，又把这篇论文细读了一遍。据笔者了解，这篇论文应该是梯度量化领域的开山之作，首次使用了梯度量化技术来降低分布式神经网络训练的通信开销。除此之外，这篇文章还提出了误差补偿机制，这种机制可以缓解梯度量化的负面影响，降低信息丢失所带来的模型精度损失。对于数据并行式训练来说，最佳节点数量\(\hat{K}\)能够使得节点
Litt1e0range·2020-04-10 21:00
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