optim.SDG 或者其他、实现随机梯度下降法
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
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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
- P1843 奶牛晒衣服
链接:Miku -------------------------------- 这是一道二分答案的题,我们要二分时间. 对于每件衣服,我们自然是能让它自己蒸发就自己蒸发,这样才是最优的. 那么我闷可 ...
- FIB表中 Next Hop 的几种状态码(drop/receive/attached/no route)的含义
以一个例子来说明,假设有如下两个路由器R1,R2,且均配置了到达彼此环回地址的静态路由. (1.1.1.1/24)R1(Gig0/0)(.1)——12.0.0.0/24——(.2)(Gig0/0)R2 ...
- PTA 汉诺塔的非递归实现(C 语言)
借助堆栈以非递归(循环)方式求解汉诺塔的问题(n, a, b, c), 即将N个盘子从起始柱(标记为“a”)通过借助柱(标记为“b”)移动到目标柱(标记为“c”), 并保证每个移动符合汉诺塔问题的要求 ...
- Tensorflow 之 loss
参考博客:https://blog.csdn.net/ZJRN1027/article/details/80199248 1.计算cost的过程 1)对神经网络的输出(logits)进行softmax ...
- Python的入门级试用(简明教程)
声明:借鉴Python 简明教程 用 Python 编写的传统的 'Hello World' 程序.使用 Python 运行你的程序的方法有两种:使用交互式解释器提示符或者使用源文件.现在我们来看一下 ...
- 用idea打包maven项目
利用idea工具打包项目 1.点击图中标记①,idea会自动生成打包命令,这个打包命令会包含单元测试内容,如果单元测试的内容报错,是打包不成功的,这个时候我们需要在打包命令中用 -Dmaven.tes ...
- yamlapi接口测试框架
1.思路: yamlapi支持unittest与pytest两种运行模式, yamlapi即为yaml文件+api测试的缩写, 可以看作是一个脚手架工具, 可以快速生成项目的各个目录与文件, 只需维护 ...
- hdu6212 Zuma(区间dp)
#pragma GCC optimize(2) #include <bits/stdc++.h> #define ll long long #define ls(i) i<<1 ...
- ALSA Lib-简单的播放例子
参考:https://www.alsa-project.org/alsa-doc/alsa-lib/_2test_2pcm_8c-example.html #include <stdio.h&g ...
- linux100讲——03 什么是linux
1.linux 有两种含义: 一种是linus 编写的开源操作系统的内核 另一种是广义的操作系统 2.linux的第一印象 服务端操作系统和客户端操作系统要做的事情不一样 命令行操作方式与图形界面的差 ...