rmsprop 第13页

深度学习之momentum，RMSprop，Adam优化算法

momentum算法：除了batch/mini-batch/stochasticgradientdescent梯度下降法，还有一种算法叫做momentum梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的地图下降法，简而言之，基本的思想就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新权重，以下是batch/mini-batchgradientdescent以及momentum梯度下降法走势图。蓝线表示batch

物理小乾乾·2017-11-25 09:50

第三章（1.5）关于tensorflow优化器 optimizer 的选择

下面是TensorFlow中的优化器：详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad

两只橙·2017-10-26 16:01

LSTM中文评论情感分析（粗糙版）

fromkeras.callbacksimportEarlyStoppingfromkeras.preprocessingimportsequencefromkeras.optimizersimportSGD,RMSprop

芦金宇·2017-10-11 21:15

神经网络梯度下降优化算法及初始化方法小结

然而知道这些并没有什么用，平时多实验才是王道网络优化方法1SGD2Momentum3Nesterov4Adagrad5Adadelta6RMSprop7Adam8Ada

bea_tree·2017-10-09 18:53

神经网络中的优化算法

常用的SGD、Adam、RMSProp等基于梯度的优化算法都属于一阶优化算法。梯度gradie

dadadaplz·2017-09-12 11:47

tensorflow:提示找不到Adam或者RMSProp变量，Did you mean to set reuse=None in VarScope？

错误的完整信息Variablediscriminator/conv/weights/RMSProp/doesnotexist,orwasnotcreatedwithtf.get_variable().Didyoumeantosetreuse

Double_V_·2017-09-05 21:54

梯度下降算法变化率曲线

dikar·2017-08-28 22:00

十一、改变神经网络的学习方法（5）：随机梯度下降的变化形式(Adagrad、RMSProp、Adadelta、Momentum、NAG)

本篇博客主要内容参考图书《神经网络与深度学习》，李航博士的《统计学习方法》NationalTaiwanUniversity(NTU)李宏毅老师的《MachineLearning》的课程，在下文中如果不正确的地方请积极指出。如果喜欢请点赞，欢迎评论留言！o(￣▽￣)ブ在本小节主要对训练神经网络代价函数的梯度下降算法及其变形进行讲解。因为随机梯度只是将用整体数据改变为采用部分数据训练，其主体仍是梯

独孤呆博·2017-08-19 15:14

Keras的入门

,activation='relu',input_dim=100))model.add(Dense(10,activation='softmax'))model.compile(optimizer='rmsprop

Lefenger·2017-08-06 14:46

优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

1.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中，BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)\Theta=\Theta-\alpha\cdot\triangledown_\ThetaJ(\Theta)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数，能够保

Joe-Han·2017-08-06 10:40

关于深度学习优化器 optimizer 的选择，你需要了解这些

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

sooner高·2017-08-03 18:22

如何选择优化器 optimizer

下面是TensorFlow中的优化器，https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta

aliceyangxi1987·2017-06-14 12:00

神经网络优化算法综述

gradientchecksanitycheckothercheck一阶算法Adagradmomentumnagrmsprop总结二阶算法牛顿法拟牛顿法参考神经网络的训练有不同算法，本文将简要介绍常见的训练算法：adagrad、momentum、nag、rmsprop

Young_Gy·2017-05-23 00:10

Deep Learning 最优化方法之RMSProp

本文是DeepLearning之最优化方法系列文章的RMSProp方法。主要参考DeepLearning一书。

BVL10101111·2017-05-21 23:50

深度学习面试

目标函数为最大似然函数，写出最大似然函数（二分类，结果的sigmoid，这里有一个概率表示的trick，就是用上标表示，多分类用softmax）3、梯度下降法对LR的训练，列举所知的优化器：SGD、Adam，RMSProp4

jjkke88·2017-05-12 07:36

优化方法的总结

看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum,NesterovMomentum,AdaGrad,RMSProp

qq_34420188·2017-05-03 11:37

SGD, AdaDelta, Ada-Grad, Adam, NAG, RMSprop 六种梯度下降方法横向对比

转载自：原文第一节SGD随机梯度下降Stochasticgradientdescent利用负梯度方向来更新权重W：加入了动量momentumμ后：第二节AdaDelta出自M.Zeiler-ADADELTA:Anadaptivelearningratemethod.用一阶导去估计海森矩阵的方法，但是是来源于Ada-Grad方法，具有5个优点：1.自适应，省去了人工设定学习率的过程；2.只用到一阶信

Yingying_code·2017-03-05 21:51

LSTM的Encoder-Decoder模式

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp

Modozil·2017-03-01 15:55

深度学习中优化方法总结

看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD,Momentum,NesterovMomentum,AdaGrad,RMSProp

Donny-You·2017-01-03 12:43

Python神经网络

Keras中文文档OptimizersOptimizers包含了一些优化的方法，比如最基本的随机梯度下降SGD,另外还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、AdamObjectives这是目标函数模块

谁用了尧哥这个昵称·2016-12-04 13:07

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp

multiangle·2016-10-15 23:25

深度学习笔记(五)：LSTM

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp

multiangle·2016-09-21 11:46

深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释

深度学习笔记(一)：logistic分类深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp

multiangle·2016-09-18 10:28

深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数

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multiangle·2016-09-17 16:07

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

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、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop

clear-·2016-06-02 15:08

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

有一篇不错的blog描述梯度下降的方法。我前面有介绍solver的优化方法。这节是新版caffesolver的5个求解方法：adagrad_solver.cpp：#include #include"caffe/sgd_solvers.hpp" namespacecaffe{ #ifndefCPU_ONLY template voidadagrad_update_gpu(intN,Dtype*

langb2014·2016-05-30 10:00

优化算法动画演示Alec Radford's animations for optimization algorithms

AlecRadfordhascreatedsomegreatanimationscomparingoptimizationalgorithmsSGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop

garfielder007·2016-03-29 12:41

An overview of gradient descent optimization algorithms

.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RMSprop

beihangzxm123·2016-03-28 10:51

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