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. 除了降低成本和加速数字化转型,低代码还能给企业带来什么价值 ZT

    翻译自:https://dzone.com/articles/measuring-the-roi-of-low-code-1,有删改 低代码 是一种近些年兴起的企业软件快速开发技术和工具.借助低代码使 ...

  2. PHP版常用算法

    PHP版常用算法最近准备面试的资料,顺便整理一下以前的基本算法,写个DEMO记录一下 //冒泡//逐行对比,满足条件则交换function bubbleSort($arrData,$sort = 'd ...

  3. html+layui

    添加html+layui项目 先引用一个js文件 <form class="layui-form" action=""> <link href ...

  4. Centos7 Python2 升级到Python3

    1. 从Python官网到获取Python3的包, 切换到目录/usr/local/src wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.2/Python-3. ...

  5. Django中非视图函数获取用户对象

    今天遇到了一个问题:在Django中怎么从非视图函数中获取用户对象?怎么保证不同的请求获取到不同的用户对象? 平常我们获取用户对象使用的是: request.user 不得不说,这确实很方便. 但是, ...

  6. [P5665][CSP2019D2T2] 划分

    先说说部分分做法吧 1.\(n \leq 10\) 指数级瞎草都可以2333 2.\(n \leq 50\) 好像并没有什么做法-也许给剪枝的人部分分吧 3.\(n \leq 400\) 这个复杂度是 ...

  7. GSS 系列题解

    GSS GSS1 随便猫树或者线段树,就可以过了 猫树不说,线段树可以维护左边最大,右边最大,区间最大,区间值然后就做出来了. //Isaunoya #pragma GCC optimize(2) # ...

  8. 图片选择并使用base64展示

    <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...

  9. JDBC连接数据库的7个步骤

    1.JDBC所需的四个参数username.password.url.driverClass 2.加载JDBC驱动程序 3.创建数据库连接connection对象conn 4.创建preparedSt ...

  10. SDN-数据控制分离

    严格来说,控制面与数据面分离并不是SDN的专利.从一个chassis角度看,传统路由器其实控制面和转发面也是分离的.Route-enginee和line card分别负责控制面板和转发面.但是传统网络 ...