这篇文章想阐述一阶优化算法，尽可能的做到全面。 Gradient Descent Method 考虑无约束优化问题 Gradient Descent ...

这是一个相当simple & naive的方法，几行代码完成的CSR稀疏矩阵格式的优化，剔除0元素。由于目前AMD的OpenCL SDK依旧没有赶上NVIDIA CUDA SDK的进度——新的 ...

最近一个月来一直在看Google排序的核心算法---PageRank排序算法[1][2]，在多篇论文中涉及到图论、马尔可夫链的相关性质说明与应用[3][4][5]，而最为关键，一直让我迷惑的一句话是"A stochastic matrix has principal/primary ...

一、从Multinomial Logistic模型说起 1、Multinomial Logistic 令为维输入向量; 为输出label;( ...

简介 Adam 优化算法的基本机制 Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率 Adam 算法的提出者描述其为两种 ...

结合了Momentum 和RMSprop算法的优点 ...

方法 System.out.println()： 系统的一个类（类似自己写的HelloWorld）+System下的一个输出对象 +一个方法（println()）。调用系统类里面的标准输出对象out ...

算法特征①. 梯度凸组合控制迭代方向; ②. 梯度平方凸组合控制迭代步长; ③. 各优化变量自适应搜索. 算法推导 Part Ⅰ 算法细节 拟设目标函数符号为$J$, 则梯度表示如下,\be ...