比Momentum更快:揭開Nesterov Accelerated Gradient的真面目 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22810533 作為一個調參狗,每天用着深度學習框架提供的各種優化算法如Momentum、AdaDelta、Adam等,卻對 ...
比Momentum更快:揭開NAG的真面目 作為一個調參狗,每天用着深度學習框架提供的各種優化算法如Momentum AdaDelta Adam等,卻對其中的原理不甚清楚,這樣和一條咸魚有什么分別 誤 但是我又懶得花太多時間去看每個優化算法的原始論文,幸運的是,網上的大神早就已經幫人總結好了: An overview of gradient descent optimization algorit ...
2021-04-07 10:42 0 600 推薦指數:
比Momentum更快:揭開Nesterov Accelerated Gradient的真面目 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22810533 作為一個調參狗,每天用着深度學習框架提供的各種優化算法如Momentum、AdaDelta、Adam等,卻對 ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什么呢,又該怎么選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什么呢,又該怎么選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org/pdf ...
這是對之前的Momentum的一種改進,大概思路就是,先對參數進行估計,然后使用估計后的參數來計算誤差 具體實現: 需要:學習速率 ϵ, 初始參數 θ, 初始速率v, 動量衰減參數α每步迭代過程: ...
在機器學習、深度學習中使用的優化算法除了常見的梯度下降,還有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等幾種優化器,都是什么呢,又該怎么選擇呢? 在 Sebastian Ruder 的這篇論文中給出了常用優化器的比較,今天來學習一下:https://arxiv.org/pdf ...
1、BGD(Batch Gradient Descent)(批量梯度下降) 參考鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 拿所有樣本來計算梯度,接着更新參數。對於凸函數可以達到全局最小,非凸函數可以達到局部最小。 需要的先驗參數有迭代次數(停止更新 ...
1. KMP算法 1.1 定義 Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法,簡稱為 “KMP算法”,常用於在一個文本串S內查找一個模式串P 的出現位置,這個算法由Donald Knuth、Vaughan Pratt、James H. Morris三人於1977年聯合 ...
前言 這里討論的優化問題指的是,給定目標函數f(x),我們需要找到一組參數x,使得f(x)的值最小。 本文以下內容假設讀者已經了解機器學習基本知識,和梯度下降的原理。 Batch gradient descent 梯度更新規則: BGD 采用整個訓練集的數據來計算 cost ...