Stochastic 第4页

1-Bit Stochastic Gradient Descent and its Application to Data-Parallel Distributed Training of Speech

1.AbstractAtnoornearlynolossofaccuracy,quantizethegradientsaggressively—tobutonebitpervalue—ifthequantizationerroriscarriedforwardacrossminibatches(errorfeedback).对gradient进行量化，不会带来精确度的下降，只要本minibatch

世间五彩我执纯白·2020-04-05 08:36

下降的阶梯（二）：神说要有光

噬菌体/来源见水印理论极限下进行突破需要新思路，其中的佼佼者STORM(Stochastic

初九简书·2020-03-27 10:28

Stochastic Gradient Descent vs Batch Gradient Descent vs Mini-batch Gradient Descent

梯度下降是最小化风险函数/损失函数的一种经典常见的方法，下面总结下三种梯度下降算法异同。1、批量梯度下降算法（Batchgradientdescent）以线性回归为例，损失函数为BGD算法核心思想为每次迭代用所有的训练样本来更新Theta，这对于训练样本数m很大的情况是很耗时的。BGD算法表示为或者表示为其中X(m*n)为训练样本矩阵，α为学习速率，m为样本数，y(m*1)为样本结果标签向量，Th

入海遥·2020-03-21 21:50

Stochastic Optimization of PCA with Capped MSG

从这里回溯到此文章，这篇文章得作者是之前那篇文章的第三作者，里头提到的算法也及其相似，所以算是前者的基础吧。Problem这篇文章同样是关于PCA（在线或者说随机），试图寻找一个合适的维的子空间去压缩数据。普通的PCA，是下面的这种形式：在这里插入图片描述但是因为这是一个非凸的问题，所以并不容易求解（特征分解然后去前k个主向量忽略，因为这时在线的或者说随机的）。论文将这个问题进行了第一步放缩：在这

馒头and花卷·2020-03-09 22:14

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent ）

系数比之前多了一个分母m批量梯度下降法，同上一篇方法，下面看随机梯度法，随机梯度通过一个样本更新所有w，类似笔记一importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-data

14142135623731·2020-03-03 08:57

图片

IMG_1763.JPGIMG_1762.JPGPaste_Image.pngp167页面提取自－cropChung－_Elementary_Probability_Theory_with_Stochastic_Processes_and_an_Introduction_to_Mathematical_Finance

菽不知·2020-02-28 02:30

读论文Learning Continuous Control Policies by Stochastic Value Gradients

论文提出了一个统一框架来处理通过后向传播来学习连续的控制策略，通过在bellman等式的确定性函数中增加噪声因素来支持策略的随机性，论文的算法覆盖范围很广，包括基于model-free或者model-based。大多数的策略梯度的算法基本上都是通过likelihoodratio的方法（公式我们见过很多次了，几乎所有的策略梯度的论文都是用这个公式打头的）来估算，估算方法除了需要大量的采样外，也有很高

吕鹏_hunhun·2020-02-26 01:47

NLP阅读理解之Stochastic Answer Network (SAN)

今天终于开始技术博客的第一章，从阅读理解的非预训练model开始，第一篇SANforSQUAD2.0阅读理解系列之StochasticAnswerNetwork(SAN)一、摘要SANforSQUAD2.0主要包含两个组件：aspandetectorandabinaryclassifierforjudgingwhetherthequestionisunanswerable，andbothcompo

cn_boop·2020-02-13 23:14

【Siggraph 2015】Stochastic Screen-Space Reflections

代出自蓟北门行[南北朝][鲍照]羽檄起边亭，烽火入咸阳。征师屯广武，分兵救朔方。严秋筋竿劲，虏阵精且强。天子按剑怒，使者遥相望。雁行缘石径，鱼贯度飞梁。箫鼓流汉思，旌甲被胡霜。疾风冲塞起，沙砾自飘扬。马毛缩如蝟，角弓不可张。时危见臣节，世乱识忠良。投躯报明主，身死为国殇。今天给各位分享的是寒霜引擎在Siggraph2015上的StochasticScreen-SpaceReflections算法实

残编断简·2020-02-10 13:48

PP: Robust Anomaly Detection for Multivariate Time Series through Stochastic Recurrent Neural Network

PROBLEM:anomalydetectioninput:multivariatetimeseriestoRNN------>capturethenormalpatterns----->reconstructinputdatabytherepresentations------>usethereconstructionprobabilitiestodetermineanomalies.INTRO

keeps_you_warm·2020-01-30 00:00

Greedy Step Averaging A parameter-free stochastic optimization method

Fregdatahttps://github.com/TalkingData/FregataCombiningFeaturesLogisticRegressiondataincludingage,gender,maritalstatus...dataincludinginternetbehavior...dataincludingphonebrand...dataincludingAPPinsta

kiminh·2020-01-08 06:57

Mini-batch Stochastic Gradient Descent

实现源自neuralnetworksanddeeplearning第二章，详情请参考本书。实现一个基于SGD学习算法的神经网络，使用BP算法计算梯度。Network类定义classNetwork():初始化方法def__init__(self,sizes):"""Thelist``sizes``containsthenumberofneuronsintherespectivelayersofthe

朱小虎XiaohuZhu·2020-01-06 00:36

随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）

BGD(Batchgradientdescent)批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本（样本量小)Mold一直在更新SGD（Stochasticgradientdescent）随机梯度下降法：每次迭代使用一组样本（样本量大）Mold把一批数据过完才更新一次针对BGD算法训练速度过慢的缺点，提出了SGD算法，普通的BGD算法是每次迭代把所有样本都过一遍，每训练一组样本就把梯度更新一次。而SGD算法

末日搭车指南·2020-01-05 22:00

[强化学习论文笔记(7)]:DPG

DeterministicPolicyGradientAlgorithms论文地址DPG笔记出发点首先最开始提出的policygradient算法是stochastic的。

木子士心王大可·2020-01-03 19:00

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

本文知识点：什么是mini-batch梯度下降mini-batch梯度下降具体算法为什么需要mini-batch梯度下降batch，stochastic，minibatch梯度下降的比较如何选择minibatch

不会停的蜗牛·2020-01-02 14:13

bandit-stochastic bandit的UCB策略

对于stochasticbandit问题，我们有K个armX_1,...,X_K，每拨动一个armi所产生的reward服从分布P_i，则在进行n-1步之后，要如何进行第n步的选择呢？是选择迄今为止被拨动次数较少的arm，以此来提高它的reward均值的可信度呢，还是选择迄今为止reward均值最大的arm呢？前者称为exploration(探索)，后者称为exploitation(开发)，ban

三余寻真·2019-12-28 04:33

My understanding of a basic concept in Stochastic Calculus

RecentlyIhavere-takethecourseStochasticCalculusbecauseitmustbeveryusefulandIwanttocompensateformyfailure3yearsagosinceIdidn'tacquiretheknowledgeofthiscourseatthattime.Afterspendingsometimereadingthema

鹏抟九万·2019-12-26 13:51

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）

manifold可以称之为流形数据。像绳结一样的数据，虽然在高维空间中可分，但是在人眼所看到的低维空间中，绳结中的绳子是互相重叠的不可分的。t-SNEt-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可以通过t-SNE投影到2维或者3维的

衣介书生·2019-12-15 17:45

On variance reduction in stochastic gradient descent and its asynchronous variants

1.Abstract基于variancereduction(VR)的SGD算法，比SGD更好，不论是theoreticallyandempirically，但是异步版本没有被研究。本文为很多VR算法提供了一个unifyingframework，然后在这个框架中提出了一种异步算法，并证明了很快的收敛速度。对于通用的稀疏的机器学习问题，能够达到线性的加速。2.Introduction在强凸假设下，VR

世间五彩我执纯白·2019-11-07 21:40

数学基础-均值估计

当然普遍来讲，对于均值的准确有效估计是一个很基本的问题，在各种stochastic问题中都有它的

三余寻真·2019-11-05 03:51

MATLAB实例：对称双随机矩阵

MATLAB程序functionA=doubly_stochastic(n)%产生n阶双随机矩阵AA(1,1)=rand;fori=2:n-1d=1-sum(A(1,1:i-1)

凯鲁嘎吉·2019-10-23 20:00

零基础机器学习-----tensorflow里池化Pooling详解

池化Poolingmax-poolingmean-Pooling（平均池化）stochastic-pooling（随机池化）如图最常见的是，步长为二的窗口我们一起来看图片中的左上角，1、8、7、1的最大值为

handsome programmer·2019-10-04 17:11

STOCHASTIC ANALYSIS OF DELAYED MOBILE OFFLOADING IN HETEROGENEOUS NETWORKS

概要通过网络通讯，将大量计算任务从移动设备迁移到功能强大的云服务器上，这一种移动云计算迁移技术可以降低设备的硬件限制，从而提供更高的性能并且节约能源。不同的应用对耗时和能耗的关注度各不相同。如果一个对延迟可容忍的作业被推迟到给定的时限，或者一个高效节能的网络可用，传输时间都将延长。通讯信道可以变得更加节能、计算平台的资源受限越来越少，这些改变都可以节约能耗。但是，如果节省下来的时间无法弥补额外的等

一梦换须臾_·2019-08-05 22:58

Deep Learning三种梯度下降方式：批量batch，随机stochastic，小批量mini-batch

批量梯度下降法（BatchGradientDescent）在每次更新参数时都会将全部数据集计算一遍。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，计算量开销大，不支持在线学习。随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）每计算一个样本就更新一次参数。如果样本量很大的情况（例如几十万），那么可能只用其中几万条或

Carina_Cao·2019-07-29 18:12

感知机官方文档from sklearn.linear_model import perceptron

#Author:MathieuBlondel#License:BSD3clausefrom.stochastic_gradientimportBaseSGDClassifierclassPerceptron

进阶女学霸·2019-07-06 17:25

ML笔记：随机梯度下降法(Stochastic gradient descent, SGD)、BGD、MSGD+python实现！

随机梯度下降法(Stochasticgradientdescent,SGD)+python实现！文章目录一、设定样本二、梯度下降法原理三、BGD:批量梯度下降法3.1、python代码实现：3.2、损失函数值曲线3.3、BGD总结四、SGD:随机梯度下降法4.1、python代码实现：4.2、损失函数值曲线4.3、SGD总结五、MBGD:小批量梯度下降5.1、python代码实现：5.2、损失函数

炊烟袅袅岁月情·2019-06-04 19:09

池化方法(1)：General / Mean / Max / Stochastic / Overlapping / Global Pooling

池化方法(1)：General/Mean/Max/Stochastic/Overlapping/GlobalPoolingCNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。

clover_my·2019-05-29 11:38

【机器学习】'Stochastic' Gradient Descent随机梯度下降

随机梯度下降：指的是每下降一步，使用一条训练集来计算梯度值#-*-coding:utf-8-*-#@Time:4/18/199:35PM#@Author:CIGA#@Filename:03_stochastic_gradient_descent.py

dodobibibi·2019-04-18 21:57

【PyTorch学习笔记】16：Early Stop,Dropout,Stochastic Gradient Descent

EarlyStop如果一直训练，训练集上的性能可以一直上升，但验证集上的性能在经过某个点之后就可能开始下降，这时就是模型出现了over-fitting，提前停止就是用来克服over-fitting的。但是没训练完怎么知道哪个点是最大值点呢？可以用经验来判断，比如当连续多个epoch上的验证集Acc.在下降时就停止训练。Dropout简述为每个连接设置一个probability的属性，以这个概率让其

刘知昊·2019-03-28 19:05

批量（batch）、随机（stochastic）和小批量（mini-batch）梯度下降法

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

Ethiopia1024·2019-03-13 11:33

批量（batch）、随机（stochastic）和小批量（mini-batch）梯度下降法

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

Ethiopia1024·2019-03-13 11:33

ml p5-p7:learning rate，Adagrad，Stochastic Gradient Descent ，Feature Scaling，游戏模拟

概览p5:learningrate，Adagrad，StochasticGradientDescent，FeatureScalingp6:使用游戏模拟做梯度下降的感觉，局部最低点和全局最低点p7:使用游戏来模拟为什么loss有时会不降反增。疑问笔记B站19年李宏毅P51.GradientDescentGradientDescentGradientDescent2.LearningRate三个参数以

叫兽吃橙子·2019-01-13 10:06

logistic regression using Theano and stochastic gradient descent

本文是学习Theno教程做的网页版笔记！后续的学习过程中会重点关注如下的网站：http://deeplearning.net/tutorial/logreg.htmlhttps://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pd

jp_zhou256·2018-12-22 16:05

吴恩达机器学习（十五）大规模机器学习（Batch、Stochastic、Mini-batch gradient descent、MapReduce）

目录0.前言1.StochasticGradientDescent2.Mini-batchGradientDescent3.MapReduce4.在线学习（onlinelearning）学习完吴恩达老师机器学习课程的大规模机器学习，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注喔~我会非常开心的~0.前言已知梯度下降算法，当数据集很大时，每

I can丶·2018-10-13 16:38

Machine Learning-Andrew Ng 课程第一、二周——梯度下降法（单变量、多变量）

目录1.SimultaneousUpdate2.梯度下降法中的减号3.批(Batch)梯度下降和随机(Stochastic)梯度下降4.NormalizedFeatures5.

Dr_destiny·2018-09-18 16:20

Coursera机器学习课程笔记（十）

Coursera机器学习课程笔记（十）1、不同的梯度下降算法课程中介绍了三种不同的梯度下降算法，分别是批量(batch)梯度下降算法，小批量(mini-batch)梯度下降算法，随机(stochastic

严格性戒奶戒糖者·2018-09-14 14:53

深度学习模型之——Stochastic depth（随机深度）

前言：随机深度文章是发表于ECCV2016，这篇文章早于DenseNet.，DenseNet也是因为随机深度网络受到启发，才提出来。DeepNetworkwithStochasticdepth，在训练过程中，随机去掉很多层，并没有影响算法的收敛性，说明了ResNet具有很好的冗余性。而且去掉中间几层对最终的结果也没什么影响，说明ResNet每一层学习的特征信息都非常少，也说明了ResNet具有很好

搞视觉的张小凡·2018-09-01 11:47

Chapter 9 On-policy Prediction with Approximation

ReinforcementLearning:AnIntroduction》读书笔记9.1Value-functionApproximation9.2ThePredictionObjective(VE¯¯¯¯¯¯¯¯VE¯)9.3Stochastic-gradientandSemi-gradientMethods9.4LinearMethods9.5FeatureConstructionfo

滑稽树·2018-07-08 14:13

深度学习常见网络结构

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

北海尚易·2018-07-03 16:43

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

bboysky45·2018-07-02 14:07

随机加权平均 -- 在深度学习中获得最优结果的新方法

翻译|龙翔整理|孔令双原文链接：https://towardsdatascience.com/stochastic-weight-averaging-a-new-way-to-get-state-of-the-art-results-in

·2018-06-21 16:00

Attention机制论文阅读——Soft和Hard Attention

论文：Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention提出了attention-basedmodel的变种：Stochastic"Hard"Attention

电子楼战地记者·2018-06-03 21:53

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

DemonHunter211·2018-05-18 14:50

Stochastic average gradient(SAG) 算法

SAG中的S是随机（Stochastic），A是平均（average），G是梯度（gradient）的意思。可以看到SAG是一种加速版本的SGD。

Lem3101·2018-05-11 21:00

随机系统(stochastic systems)——以随机游走为例

目录文章目录一杯咖啡是随机的吗？随机游走与扩散扩散定律是普适的摩擦与扩散是一对双胞胎——爱因斯坦关系爱因斯坦关系溯源——涨落耗散定理一杯咖啡是随机的吗？生活中有许多例子是牛顿力学基本能完全描述的：苹果落地，炮弹轨迹等。这些简单的过程可以由微分方程和初始条件唯一确定。比如知道了炮弹的初始速度和角度，那么后续的轨迹就能用牛顿第二定律唯一解出来。但是生活中还有一些其他的例子，虽然也由牛顿力学控制，但是由

doublehhcc·2018-03-01 22:25

深度学习—加快梯度下降收敛速度（一）：mini-batch、Stochastic gradient descent

在深层神经网络那篇博客中讲了，深层神经网络的局部最优解问题，深层神经网络中存在局部极小点的可能性比较小，大部分是鞍点。因为鞍面上的梯度接近于0，在鞍面上行走是非常缓慢的。因此，必须想办法加速收敛速度，使其更快找到全局最优解。本文将介绍mini-batch与Stochasticgradientdescent方法。1.mini-batch之前的梯度下降法是将训练集所有的梯度计算之后，再更新参数，这样大

秋风05·2017-12-21 15:17

CS231N学习笔记4 Optimization: Stochastic Gradient Descent

OptimizationistheprocessoffindingthesetofparametersWWthatminimizethelossfunction.Visualizingthelossfunction从上一个chapter,得到lossfunction如下:换一种写法:其中wj是类j的权重向量.可以发现,L其实是wj的一个线性函数的和.假设现在每张图xi只有一个维度,给三个图,他们的

dancinglikelink·2017-11-02 20:59

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OptimizationistheprocessoffindingthesetofparametersWWthatminimizethelossfunction.Visualizingthelossfunction从上一个chapter,得到lossfunction如下:换一种写法:其中wj是类j的权重向量.可以发现,L其实是wj的一个线性函数的和.假设现在每张图xi只有一个维度,给三个图,他们的

dancinglikelink·2017-11-02 20:59

ML实战-Adaline with stochastic gradient descent

原理stochasticgredientdescent初版的Adaline的最大缺点是需要x,y的全集来进行计算weight,但是在实际的大数据应用场景中，这是不可能的。因为在网络中，数据是指数增长的，有新的数据源源不断地添加。所以需要引入“批处理的梯度下降算法”这个概念。以下是前一章初级gradientdescent过程：将全部的x放入神经网中训练.foriinrange(self.n_iter

hallao0·2017-07-10 11:55

ASPLOS'17论文导读——SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing.

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，

weixin_30911809·2017-05-30 22:00

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