強化學習算法 scsn_dango 目錄 RL 定義 RL基本元素 RL與其他機器學習的關系 基於值的算法 Q-learning 基於策略的算法 Policy Gradient ...
深度學習常見算法的介紹 好書推薦 深度學習算法實踐.pdf: http: www.notescloud.top cloudSearch detail id 很多人都有誤解,以為深度學習比機器學習先進。其實深度學習是機器學習的一個分支。可以理解為具有多層結構的模型。具體的話,深度學習是機器學習中的具有深層結構的神經網絡算法,即機器學習 gt 神經網絡算法 gt 深度神經網絡 深度學習 。 關於深度學 ...
2021-01-27 14:48 0 619 推薦指數:
強化學習算法 scsn_dango 目錄 RL 定義 RL基本元素 RL與其他機器學習的關系 基於值的算法 Q-learning 基於策略的算法 Policy Gradient ...
最近系統學習了神經網絡訓練中常見的gradient descent系列優化算法,現將學習筆記整理如下,主要包括: 1. 深度學習與單純的優化有何不同 深度學習可以簡單理解為減小(優化)損失函數的過程,這與單純的最優化一個函數十分相似,但深度學習並不是單純的最優化,主要區別是目標不同.深度 ...
,個人感覺這類算法對監控類系統是很有借鑒意義的;第二部分為機器學習的幾個常見算法簡介;第三部分為深度學習 ...
機器學習幾種常見優化算法介紹 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78949145 1. 梯度下降法(Gradient Descent) 2. 牛頓法 ...
常見的深度學習框架總結: 深度學習框架有:Theano、TensorFlow、Keras、Caff/Caffe2、MXNet、Ptorch等 1.Theano Theano最初誕生於蒙特利爾大學LISA實驗室,於2008年開始開發,是第一個有較大影響力的Python學習框架。Theano誕生 ...
from:https://blog.csdn.net/u013989576/article/details/73439202 問題引入: 目前,常見的目標檢測算法,如Faster R-CNN,存在着速度慢的缺點。該論文提出的SSD方法,不僅提高了速度,而且提高了准確度。 SSD ...
AdaGrad 算法根據自變量在每個維度的梯度值調整各個維度的學習率,從而避免統一的維度難以適應所有維度的問題。 特點: 小批量隨機梯度按元素累加變量,出現在學習率的分母項中。(若目標函數有關自變量的偏導數一直都較大,那么學習率下降較快;反之亦然。) 若迭代早期下降過快 ...
目錄 mini-batch 指數加權平均 優化梯度下降法:momentum、RMSprop、Adam 學習率衰減 局部最優問題 一、mini-batch mini-batch:把訓練集划分成小點的子集 表示法 $x ...