自然梯度下降（Natural Gradient Descent）
引言 自然梯度法與牛頓法一樣，是二階梯度優化算法。自然梯度法相比最速梯度下降法的優勢（？）是在模型參數更新后，模型建模的概率分布與之前不會有太大變化。 背景知識 流形$M$是局部歐幾里得的Hausdorff空間。Hausdorff空間意味着對於任意兩點，它們存在不相交的鄰域（也就是說 ...
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自然連接（natural join）
自然連接:自然連接是在兩張表中尋找那些數據類型和列名都相同的字段，然后自動地將他們連接起來，並返回所有符合條件按的結果。來看一下自然連接的例子。Select emp.ename,dept.dnameFrom emp natural join dept;這里我們並沒有指定連接的條件，實際上 ...
梯度累加(Gradient Accumulation)
上圖也是某種意義上的梯度累加：一般是直接加總或者取平均，這樣操作是scale了，其實影響不大，只是確保loss計算時的value不至於太大。batchsize超過64的情況不多(batchsize太大會有副作用)，這時候優化的粒度沒那么細，scale操作適當又做了懲罰。可能在 ...
梯度下降（Gradient descent）
梯度下降（Gradient descent） 在有監督學習中，我們通常會構造一個損失函數來衡量實際輸出和訓練標簽間的差異。通過不斷更新參數，來使損失函數的值盡可能的小。梯度下降就是用來計算如何更新參數使得損失函數的值達到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降計算流程 假設 ...
梯度下降（Gradient Descent）
轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 在求解機器學習算法的優化問題時，梯度下降是經常采用的方法之一。 梯度下降不一定能夠找到全局最優解，有可能是一個局部最優解。但如果損失函數是凸函數，梯度下降法得到的一定是全局最優解 ...
Java 常提到的自然序（Natural Ordering）
Natural Ordering常在容器中被提到，和迭代器一起出現。 在Comparable接口的API規范中找到了描述。 （https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/Comparable.html ...
梯度下降（Gradient Descent）小結
在求解機器學習算法的模型參數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...
梯度下降（Gradient Descent）小結
曾為培訓講師，由於涉及公司版權問題，現文章內容全部重寫，地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...