簡介 Adam 優化算法的基本機制 Adam 算法和傳統的隨機梯度下降不同。隨機梯度下降保持單一的學習率（即 alpha）更新所有的權重，學習率在訓練過程中並不會改變。而 Adam 通過計算梯度的 ...

LFM LFM即隱因子模型，我們可以把隱因子理解為主題模型中的主題、HMM中的隱藏變量。比如一個用戶喜歡《推薦系統實踐》這本書，背后的原因可能是該用戶喜歡推薦系統、或者是喜歡數據挖掘、亦或者是喜歡作 ...

深度學習中的優化問題通常指的是：尋找神經網絡上的一組參數θ，它能顯著地降低代價函數J(θ)。針對此類問題，研究人員提出了多種優化算法，Sebastian Ruder 在《An overview ...

機器學習中梯度下降（Gradient Descent， GD）算法只需要計算損失函數的一階導數，計算代價小，非常適合訓練數據非常大的應用。 梯度下降法的物理意義很好理解，就是沿着當前點的梯度方向進行 ...

一、從Multinomial Logistic模型說起 1、Multinomial Logistic 令為維輸入向量; 為輸出label;( ...

ABSTRACT 這篇paper中作者結合GBDT和LR，取得了很好的效果，比單個模型的效果高出3%。隨后作者研究了對整體預測系統產生影響的幾個因素，發現Feature（能挖掘出用戶和廣告的歷史信息 ...

training set 訓練集　　validation set 驗證集　　test set測試集 這些與衡量你做的怎么樣有關 當你知道怎么衡量你在一個問題的表現，問題就解決了一半。（衡量表現 ...

隨機梯度下降 幾乎所有的深度學習算法都用到了一個非常重要的算法：隨機梯度下降（stochastic gradient descent,SGD) 隨機梯度下降是梯度下降算法的一個擴展 ...

梯度下降法（Gradient descent）是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規 ...

1. Frank Rosenblatt 　　首先介紹的是神經網絡的開山祖師，先放張圖拜拜 　　　　　　 　　Frank Rosenblatt出生在紐約，父親是醫生，其1956年在Cornell大 ...