前言 本文翻译自 An overview of gradient descent optimization algorithms 概要 梯度优化算法,作为各大开源库(如Tensorflow,Keras,PyTorch等)中重要的黑盒子,在网络训练中至关重要,拥有很强的魔力(实用性),但官网 ...
这篇博文主要讲解下梯度与方向导数的关系 等值线图中梯度的表示,以及梯度的应用。因涉及太多高数的知识点,在此就不一一详述了,只是简单梳理下知识点,有所纰漏还望纠正指出,文末附有参考文献,借图。 一 方向导数与梯度 方向导数 导数引言 我们知道在二维平面上,F x,y 有斜率的概念,从名字上看就是 倾斜的程度 。百度百科的解释:表示一条直线 或曲线的切线 关于 横 坐标轴倾斜程度的量。它通常是直线 ...
2017-09-02 19:43 2 3421 推荐指数:
前言 本文翻译自 An overview of gradient descent optimization algorithms 概要 梯度优化算法,作为各大开源库(如Tensorflow,Keras,PyTorch等)中重要的黑盒子,在网络训练中至关重要,拥有很强的魔力(实用性),但官网 ...
梯度消失问题和梯度爆炸问题,总的来说可以称为梯度不稳定问题。 【要背住的知识】:用ReLU代替Sigmoid,用BN层,用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话,可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0,0.25】. 出现原因 两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数 ...
转自知乎:一文读懂ECDSA算法如何保护数据 学习区块链,总是无法避开各种加密算法,因为各种加密算法在实现区块链当中的各个环节都有着不可替代的作用。这里介绍一下在比特币以及以太坊当中被大量使用基于离散对数数学难题的ECDSA算法。 本文主要翻译自这篇文章Understanding how ...
本文算是对常用梯度图下降的算法综述,从方向导数开始得到梯度下降的原始算法,接着描述了动量梯度下降算法。 而由于超参数学习率对梯度下降的重要性,所以梯度算法就有多个自适应梯度下降算法。 主要有以下内容: 方向导数和梯度下降 梯度下降的形式,批量梯度下降,SGD以及mini-batch ...
前言 SuperEdge service group 利用 application-grid-wrapper 实现拓扑感知,完成了同一个 nodeunit 内服务的闭环访问 在深入分析 appli ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/352580527 SASE作为网络安全界热词之一,本文将从概念、价值、需求等六大方面为您解读。书山有路勤为径,读懂SASE看这篇。 一、什么是SASE? 安全访问服务边缘(SASE)是Gartner在2019年8月的报告《云中 ...
https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd604ea 2021-07-19 00:08 传统网卡仅实现了 L1-L2 层的逻辑,而由 Host CPU ...
何为DDD DDD不是架构设计方法,不能把每个设计细节具象化,DDD是一套体系,决定了其开放性,体系中可以用任何一种方法来解决这些问题,但是如果一些关键问题没有具体方案落地,可能让团队无所适从。 ...