optim.SDG 或者其他、实现随机梯度下降法

待办

实现随机梯度下降算法的参数优化方式

另外还有class torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0)[source]

实现平均随机梯度下降算法。

optim.SDG 或者其他、实现随机梯度下降法的更多相关文章

  1. 一种利用 Cumulative Penalty 训练 L1 正则 Log-linear 模型的随机梯度下降法

    Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L ...

  2. Gradient Descent 和 Stochastic Gradient Descent（随机梯度下降法）

    Gradient Descent(Batch Gradient)也就是梯度下降法是一种常用的的寻找局域最小值的方法.其主要思想就是计算当前位置的梯度,取梯度反方向并结合合适步长使其向最小值移动.通过柯 ...

  3. Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降法-R实现

    随机梯度下降法  [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 批量梯度下降法在权值更新前对所有样本汇总 ...

  4. 谷歌机器学习速成课程---降低损失 (Reducing Loss)：随机梯度下降法

    在梯度下降法中,批量指的是用于在单次迭代中计算梯度的样本总数.到目前为止,我们一直假定批量是指整个数据集.就 Google 的规模而言,数据集通常包含数十亿甚至数千亿个样本.此外,Google 数据集 ...

  5. 线性回归（最小二乘法、批量梯度下降法、随机梯度下降法、局部加权线性回归） C++

    We turn next to the task of finding a weight vector w which minimizes the chosen function E(w). Beca ...

  6. 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD

    排版也是醉了见原文:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html 在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练.其实,常用的梯度 ...

  7. DistBelief 框架下的并行随机梯度下降法 - Downpour SGD

      本文是读完 Jeffrey Dean, Greg S. Corrado 等人的文章 Large Scale Distributed Deep Networks (2012) 后的一则读书笔记,重点 ...

  8. 机器学习---用python实现最小二乘线性回归算法并用随机梯度下降法求解 （Machine Learning Least Squares Linear Regression Application SGD）

    在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践 ...

  9. sklearn中实现随机梯度下降法（多元线性回归）

    sklearn中实现随机梯度下降法 随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式,在sklearn中主要用于多元线性回归算法中,是一种比较高效的最优化方法,其中的梯度下降系 ...

随机推荐

  1. 在阿里云服务器上安装mysql及重置密码

    参考链接:https://www.cnblogs.com/ljysy/p/10324854.html 下载与安装MySQL: 这里采用Yum管理好了各种rpm包的依赖,能够从指定的服务器自动下载RPM ...

  2. 『后缀自动机入门 SuffixAutomaton』

    本文的图片材料多数来自\(\mathrm{hihocoder}\)中详尽的\(SAM\)介绍,文字总结为原创内容. 确定性有限状态自动机 DFA 首先我们要定义确定性有限状态自动机\(\mathrm{ ...

  3. 面试 Spring Boot 再也不怕了，答案都在这里！

    问: 什么是spring boot? 答:多年来,随着新功能的增加,spring变得越来越复杂.只需访问页面https://spring.io/projects,我们将看到所有在应用程序中使用的不同功 ...

  4. 【架构篇】ASP.NET Core 基于 Consul 动态配置热更新

    背景 通常,.Net 应用程序中的配置存储在配置文件中,例如 App.config.Web.config 或 appsettings.json.从 ASP.Net Core 开始,出现了一个新的可扩展 ...

  5. CentOS7配置ftp

    1.下载vsftpd yum install -y vsftpd 2.设置开机自启动 systemctl enable vsftpd.service 3.启动 systemctl start vsft ...

  6. opencv —— addWeighted 图像叠加（计算数组加权和）

    计算数组加权和:addWeighted 可实现两个大小.类型均相同的数组(一般为 Mat 类型)按照设定权重叠加在一起. void addWeighted(InputArray src1,double ...

  7. QPixmap和QImage

    1.QPixmap QPixmap的设计本来就是用来加速显示,用paint绘图时用QPixmap会比其他类的效果好很多.一般小图片用QPixmap. 2.QImage 依赖软件,直接像素访问,适合大图 ...

  8. Linux分区类型EXT2、EXT3、EXT4详解

    一.EXT2与EXT3 Linux之前缺省情况下使用的文件系统为Ext2,ext2文件系统的确高效稳定.但是,随着Linux系统在关键业务中的应用,Linux文件系统的弱点也渐渐显露出来了:其中系统缺 ...

  9. JavaScript学习—基本类型—Number

    在JavaScript中,采用IEEE754表示整数和浮点数 整数 十进制 let num10 = 10 八进制 let num8 = 0(1~7) JavaScript中,八进制数值以0作为前导,后 ...

  10. 图像读取函数cv::imread()的几种使用方式

    string imgpath = "C:\Users\Y\Pictures\miao.jpg"; OpenCV的imread()函数不支持单右斜线形式的路径,即不支持上述形式的路径 ...