自然梯度下降（Natural Gradient Descent）
引言 自然梯度法与牛顿法一样，是二阶梯度优化算法。自然梯度法相比最速梯度下降法的优势（？）是在模型参数更新后，模型建模的概率分布与之前不会有太大变化。 背景知识 流形$M$是局部欧几里得的Hausdorff空间。Hausdorff空间意味着对于任意两点，它们存在不相交的邻域（也就是说 ...
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自然连接（natural join）
自然连接:自然连接是在两张表中寻找那些数据类型和列名都相同的字段，然后自动地将他们连接起来，并返回所有符合条件按的结果。来看一下自然连接的例子。Select emp.ename,dept.dnameFrom emp natural join dept;这里我们并没有指定连接的条件，实际上 ...
梯度累加(Gradient Accumulation)
上图也是某种意义上的梯度累加：一般是直接加总或者取平均，这样操作是scale了，其实影响不大，只是确保loss计算时的value不至于太大。batchsize超过64的情况不多(batchsize太大会有副作用)，这时候优化的粒度没那么细，scale操作适当又做了惩罚。可能在 ...
梯度下降（Gradient descent）
梯度下降（Gradient descent） 在有监督学习中，我们通常会构造一个损失函数来衡量实际输出和训练标签间的差异。通过不断更新参数，来使损失函数的值尽可能的小。梯度下降就是用来计算如何更新参数使得损失函数的值达到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降计算流程 假设 ...
梯度下降（Gradient Descent）
转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 梯度下降不一定能够找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的一定是全局最优解 ...
Java 常提到的自然序（Natural Ordering）
Natural Ordering常在容器中被提到，和迭代器一起出现。 在Comparable接口的API规范中找到了描述。 （https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/Comparable.html ...
梯度下降（Gradient Descent）小结
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式 ...
梯度下降（Gradient Descent）小结
曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写，地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新 ...