Stochastic 第5页

随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）和批量梯度下降法（Batch Gradient Descent ）总结

公式来源于：http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/8973972参考知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735梯度下降法常用于最小化风险函数或者损失函数，分为随机梯度下降（StochasticGradientDescent）和批量梯度下降（BatchGradientDescent）。除此之外，还有

code_caq·2017-04-13 19:52

变分贝叶斯推断(Variational Bayes Inference)简介

一般根据近似解的求解方式可以分为随机(Stochastic)近似方法（代表是MCMC，在上一篇中我们提到的利用GibbsSampling训练LD

Carl-Xie·2017-02-25 16:02

TensorFlow深度学习笔记 Stochastic Optimization

转载请注明作者：梦里风林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载实践中大量机器学习都是通过梯度算子来求优化的但有一些问题，最大的问题就是，梯度很难计算我们要计算trainloss，这需要基于整个数据集的数据做一个计算而计算使trainloss下降最快的调整方向需要的时间是计算

梦里茶·2016-05-21 19:26

Google深度学习笔记 Stochastic Optimization

转载请注明作者：梦里风林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载实践中大量机器学习都是通过梯度算子来求优化的但有一些问题，最大的问题就是，梯度很难计算我们要计算trainloss，这需要基于整个数据集的数据做一个计算而计算使trainloss下降最快的调整方向需要的时间是计算

u011453773·2016-05-21 19:00

Optimization：Stochastic Gradient Descent

原文地址：http://cs231n.github.io/optimization-1/########################################################################3内容列表：１．介绍２．可视化损失函数３．最优化3.1．策略１：随机搜索3.2．策略２：随机局部搜索3.3．策略３：跟随梯度４．计算梯度４.1．有限差分（Numeric

u012005313·2016-05-05 16:00

神经网络基本概念

使所有点或数据到它的距离最短之类的回归是分类的一种特殊形式注意的地方没有数学模型或模型特别复杂时可以考虑神经网络要求系统100%准确时不能用神经网络网络的类型Determinstic去往所有下一状态的概率相同Stochastic

·2016-04-07 09:00

Stochastic Gradient Descent (SGD)

Optimization:StochasticGradientDescentOverviewBatchmethods,suchaslimitedmemoryBFGS,whichusethefulltrainingsettocomputethenextupdatetoparametersateachiterationtendtoconvergeverywelltolocaloptima.Theyar

Danieljf24·2015-11-29 18:06

Stochastic Gradient Descent (SGD)

Optimization:StochasticGradientDescentOverviewBatchmethods,suchaslimitedmemoryBFGS,whichusethefulltrainingsettocomputethenextupdatetoparametersateachiterationtendtoconvergeverywelltolocaloptima.Theyar

Daniel_djf·2015-11-29 18:00

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

u010025211·2015-11-23 15:00

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。

·2015-11-13 02:36

Reading papers_1(与kalman filter相关,ing...)

“Stochastic Models, Estimation, and Control, Volume 1”, Academic Press, Inc. 　　

·2015-11-12 18:53

待读论文

Generalized Stochastic Block Model[Jamali et al. 2011]• Social influence and selection lead toformation

·2015-11-11 19:56

Gambler's Ruin Problem and 3 Solutions

In my stochastic processes class, Prof Mike Steele assigned a homework problem to calculate the ruin

·2015-11-11 15:47

梯度下降与随机梯度下降的区别

随机梯度下降法stochastic gradient descent，也叫增量梯度下降由于梯度下降法收敛速度慢，而随机梯度下降法会快很多 –根据某个单独样例的误差增量计算权值更新，得到近似的梯度下降搜索

·2015-11-11 10:24

[DL] 基于theano.tensor.dot的逻辑回归代码中的SGD部分的疑问探幽

在Hinton的教程中, 使用Python的theano库搭建的CNN是其中重要一环, 而其中的所谓的SGD - stochastic gradient descend算法又是如何实现的呢?

·2015-11-11 03:58

petri网学习笔记--stochastic petri net分类

SPN 给P/T网的每个transition关联一个实施速率(firing rate)而得到的模型 GSPN Generalized stochastic

·2015-11-10 23:49

stochastic petri net 学习笔记1

一网与子网 definition 1：网 N = (S,T;F) 1）S_元，库所，位置　　-> place ->　圆圈 2）T_元，变迁　　　　　->　transition -> 矩形

·2015-11-10 23:48

Dynamic Power Management of Complex Systems Using Generalized Stochastic Petri Nets

Abstract 在本文中，我们将介绍一种新技术，建模和求解具有复杂行为特征的系统的动态电源管理问题（dynamic power management），如并发，同步，相互排斥和冲突问题。我们将具有分布式电源管理的计算机系统建模为一个可控的广义随机Petri网（GSPN）。得到的GSPN模型自动转换为等效的连续时间markov决策过程。由于延迟的

·2015-11-10 23:47

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

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

·2015-11-05 08:42

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

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

·2015-11-02 15:21

Initialization of deep networks

24 Feb 2015Gustav Larsson As we all know, the solution to a non-convex optimization algorithm (like stochastic

·2015-11-01 10:49

并行随机梯度下降

Lab）合作的论文 Parallelized Stochastic Gradient Descent 中给出了一种适合于 MapReduce 的并行随机梯度下降法，并给出了对应的收敛性分析。

·2015-11-01 09:02

stanford机器学习实验1.2

(如下，每次扫描所有m个试验点) 另外一种是stochastic gradient deseent 扫描每个点的时候就决定了参

·2015-10-30 12:24

最小均方算法（LMS Algorithm）理论及DSP实现

本文主要对LMS（Least Mean Square）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matla

·2015-10-28 09:37

随机过程(原书第2版)

《随机过程(原书第2版)》基本信息原书名： Stochastic Processes (Wiley Series in Probability and Statistics) 原出版社：

·2015-10-28 08:25

Deep learning：四十七(Stochastic Pooling简单理解)

　　CNN中卷积完后有个步骤叫pooling, 在ICLR2013上，作者Zeiler提出了另一种pooling手段(最常见的就是mean-pooling和max-pooling)，叫stochastic

·2015-10-27 11:07

Stochastic Gradient Descent收敛判断及收敛速度的控制

　　要判断Stochastic Gradient Descent是否收敛，可以像Batch Gradient Descent一样打印出iteration的次数和Cost的函数关系图，然后判断曲线是否呈现下降且区域某一个下限值的状态

·2015-10-26 15:17

Performance analysis of composite web service 笔记

," presented at 2008 IEEE International Conference on Granular Computing, GRC 2008 使用Stochastic

·2015-10-21 11:56

batch gradient descent和stochastic/incremental gradient descent

题目：batchgradientdescent和stochastic/incrementalgradientdescent 由于斯坦福机器学习公开课的影响力，网上已有各种解析文章，但当我想找个程序时却没有搜索到

jbb0523·2015-10-05 16:00

随机优化工具 Stochastic Optimization Techniques

@(Papersummaries)[NeuralNetworks|Optimization]应用场景：训练集很大。好处：避免取到局部最优解。StochasticGradientDescentMomentumNesterovsAcceleratedGradientAdagradRMSPropAdadeltaAdamESGDAdasecantvSGDRpropNeuralnetworksareofte

chiechie·2015-09-29 09:50

使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习

本文转自：http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/12217535使用SGD(StochasticGradientDescent)进行大规模机器学习 1基于梯度下降的学习对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数,它描述了预测值和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中

Sunshine_in_Moon·2015-09-20 11:00

Stochastic gradient descent与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，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。梯度下降法函数function[kender]=steepest(f,x,e)，需要三个参数f、x和e,其中f为目标函数，x为初始点,e为终止

langb2014·2015-09-07 17:00

stochastic noise and deterministic noise

在机器学习中，导致overfitting的原因之一是noise，这个noise可以分为两种，即stochasticnoise，随机噪声来自数据产生过程，比如测量误差等，和deterministicnoise，确定性噪声来自addedcomplexity，即modeltoocomplex。这两种类型的造成来源不同，但是对于学习的影响是相似的，largenoise总会导致overfitting。Thi

LG1259156776·2015-08-27 15:00

[詹兴致矩阵论习题参考解答]习题6.13

(Sinkhorn) 设 $A$ 是一个方的正矩阵, 则存在对角元素为正数的两个对角矩阵 $D_1$ 和 $D_2$ 使得 $D_1AD_2$ 为双随机矩阵 (doubly stochastic matrix

·2014-11-12 09:00

使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习

1基于梯度下降的学习对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数,它描述了预测值和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中选择一个以w为参数的函数的到的预测结果。我们的目标是寻找这样的函数,能够在训练集中最小化平均损失函数由于我们不知道数据的真实分布，所以我们通常使用来代替经验风险用来衡量训练集合的效果。期

wenyusuran·2014-11-03 10:00

【Machine Learning实验1】batch gradient descent（批量梯度下降）和 stochastic gradient descent（随机梯度下降）

转自：http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6998517批量梯度下降是一种对参数的update进行累积，然后批量更新的一种方式。用于在已知整个训练集时的一种训练方式，但对于大规模数据并不合适。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。详细参见：AndrewNg的

WitsMakeMen·2014-06-09 12:00

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

pipisorry·2014-04-12 20:00

batch gradient descent（批量梯度下降）和 stochastic gradient descent（随机梯度下降）

批量梯度下降是一种对参数的update进行累积，然后批量更新的一种方式。用于在已知整个训练集时的一种训练方式，但对于大规模数据并不合适。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。详细参见：AndrewNg的MachineLearning的课件（见参考1）可能存在的改进1）样本可靠度，特征完备性的验证例如可能存在一些

pipisorry·2014-04-12 16:00

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（

zhaole524·2014-01-06 23:00

MATLAB遗传算法之无放回式随机余数选择算子（remainder stochastic sampling with replacement）最新版

MATLAB遗传算法之无放回式随机余数选择算子（remainderstochasticsamplingwithreplacement）最新版functionpop=SelectionFunction(pop,fitness_value,ObjV) [n,m]=size(pop); num_expectation=zeros(n,1); fori=1:1:n num_expectation(i)

yangzl2008·2013-12-27 14:00

[zz]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 (Understand completely

http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/8973972随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，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者几千条的样本，就已经将theta迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降(batchgradientdescent)，迭代一次需要用到十几万训练样本，一次迭代不可能最优，如果迭代10

杰·2013-12-06 12:00

Deep learning：四十七(Stochastic Pooling简单理解)

CNN中卷积完后有个步骤叫pooling,在ICLR2013上，作者Zeiler提出了另一种pooling手段(最常见的就是mean-pooling和max-pooling)，叫stochasticpooling，在他的文章还给出了效果稍差点的probabilityweightedpooling方法。stochasticpooling方法非常简单，只需对featuremap中的元素按照其概率值大小

tornadomeet·2013-11-19 19:00

batch gradient descent（批量梯度下降）和 stochastic gradient descent（随机梯度下降）

批量梯度下降是一种对参数的update进行累积，然后批量更新的一种方式。用于在已知整个训练集时的一种训练方式，但对于大规模数据并不合适。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。详细参见：AndrewNg的MachineLearning的课件（见参考1）可能存在的改进1）样本可靠度，特征完备性的验证例如可能存在一些

yueyedeai·2013-11-11 17:00

基于baseline、svd和stochastic gradient descent的个性化推荐系统

文章主要介绍的是koren08年发的论文[1], 2.3部分内容（其余部分会陆续补充上来）。koren论文中用到netflix数据集，过于大，在普通的pc机上运行时间很长很长。考虑到写文章目地主要是已介绍总结方法为主，所以采用Movielens数据集。变量介绍部分变量介绍可以参看《基于baseline和stochasticgradientdescent的个性化推荐系统》文章中，将介绍两种方法实现的

wxx634897019·2013-10-04 18:00

基于baseline和stochastic gradient descent的个性化推荐系统

文章主要介绍的是koren08年发的论文[1], 2.1部分内容（其余部分会陆续补充上来）。 koren论文中用到netflix数据集，过于大，在普通的pc机上运行时间很长很长。考虑到写文章目地主要是已介绍总结方法为主，所以采用Movielens数据集。要用到的变量介绍：Baselineestimates objectfunction:梯度变化（利用stochasticgradientdesc

wxx634897019·2013-10-04 18:00

使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习

使用SGD(StochasticGradientDescent)进行大规模机器学习博客分类： MachineLearningsgdmachinelearninglarge-scale 使用SGD(StochasticGradientDescent)进行大规模机器学习 1基于梯度下降的学习对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。

pi9nc·2013-10-01 10:00

TA-Lib：技术分析库简介

包括200项指标，如ADX，MACD，RSI，Stochastic，BollingerBands等..

anikaka·2013-08-08 15:00

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

xiahouzuoxin·2013-08-04 21:00

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

lilyth_lilyth·2013-05-25 21:00

使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习

1基于梯度下降的学习对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数,它描述了预测值和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中选择一个以w为参数的函数的到的预测结果。我们的目标是寻找这样的函数,能够在训练集中最小化平均损失函数由于我们不知道数据的真实分布，所以我们通常使用来代替经验风险用来衡量测试集合的效果。期望风险E(f)描

denghp83·2013-05-23 12:29

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