SGD
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp4
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
List<float[]> inputs_x = new List<float[]>();
inputs_x.Add( new float[] { 0.9f, 0.6f});
inputs_x.Add(new float[] { 2f, 2.5f } );
inputs_x.Add(new float[] { 2.6f, 2.3f });
inputs_x.Add(new float[] { 2.7f, 1.9f }); List<float> inputs_y = new List<float>();
inputs_y.Add( 2.5f);
inputs_y.Add( 2.5f);
inputs_y.Add( 3.5f);
inputs_y.Add( 4.2f); float[] weights = new float[3];
for (var i= 0;i < weights.Length;i++)
weights[i] = (float)new Random().NextDouble(); int epoch = 30000;
float epsilon =0.00001f;
float lr = 0.01f; float lastCost=0; for (var epoch_i = 0; epoch_i <= epoch; epoch_i++)
{
//随机获取input
var batch = GetRandomBatch(inputs_x, inputs_y, 2); float[] weights_in_poch = new float[weights.Length]; foreach (var x_y in batch)
{
var x1 = x_y.Item1.First();
var x2 = x_y.Item1.Skip(1).Take(1).First();
var target_y = x_y.Item2; float diffWithTargetY = target_y - fun(x1, x2, weights[1], weights[2], weights[0]); weights_in_poch[0] += diffWithTargetY * dy_b(x1, x2);
weights_in_poch[1] += diffWithTargetY * dy_theta1(x1, x2);
weights_in_poch[2] += diffWithTargetY * dy_theta2(x1, x2);
} for(var i=0;i<weights.Length;i++)
weights[i] += lr * weights_in_poch[i]; float totalErrorCost = 0f;
foreach (var x_y in batch)
{
var x1 = x_y.Item1.First();
var x2 = x_y.Item1.Skip(1).Take(1).First();
var target_y = x_y.Item2; float diffWithTargetY = target_y - fun(x1, x2, weights[1], weights[2], weights[0]);
totalErrorCost += (float)System.Math.Pow(diffWithTargetY, 2)/2;
} float cost = totalErrorCost / batch.Count; if (System.Math.Abs(cost - lastCost) <= epsilon)
{
Console.WriteLine(string.Format("EPOCH {0}", epoch_i));
Console.WriteLine(string.Format("LAST MSE {0}", lastCost));
Console.WriteLine(string.Format("MSE {0}", cost));
break;
} lastCost = cost; if (epoch_i % 100 == 0|| epoch_i==epoch)
{
Console.WriteLine(string.Format("MSE {0}", cost));
}
} print(weights[1], weights[2], weights[0]); Console.ReadLine();
} private static List<Tuple<float[], float>> GetRandomBatch(List<float[]> inputs_x, List<float> inputs_y, int maxCount)
{
List<Tuple<float[], float>> lst = new List<Tuple<float[], float>>(); System.Random rnd = new Random((int)DateTime.Now.Ticks); int count = 0;
while (count<maxCount)
{
int rndIndex = rnd.Next(inputs_x.Count);
var item=Tuple.Create<float[], float>(inputs_x[rndIndex], inputs_y[rndIndex]);
lst.Add(item);
count++;
} return lst;
} private static void print(float theta1, float theta2, float b)
{
Console.WriteLine(string.Format("y={0}*x1+{1}*x2+{2}", theta1, theta2, b));
}
private static float fun(float x1, float x2, float theta1, float theta2, float b)
{
return theta1 * x1 + theta2 * x2 + b;
}
private static float dy_theta1(float x1, float x2)
{
return x1;
} private static float dy_theta2(float x1, float x2)
{
return x2;
} private static float dy_b(float x1, float x2)
{
return 1;
}
}
}
SGD的更多相关文章
- [Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
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,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点. 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较. ...
- 为什么是梯度下降?SGD
在机器学习算法中,为了优化损失函数loss function ,我们往往采用梯度下降算法来进行优化.举个例子: 线性SVM的得分函数和损失函数分别为: ...
- 【原创】batch-GD, SGD, Mini-batch-GD, Stochastic GD, Online-GD -- 大数据背景下的梯度训练算法
机器学习中梯度下降(Gradient Descent, GD)算法只需要计算损失函数的一阶导数,计算代价小,非常适合训练数据非常大的应用. 梯度下降法的物理意义很好理解,就是沿着当前点的梯度方向进行线 ...
- 逻辑回归:使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习
Mahout学习算法训练模型 mahout提供了许多分类算法,但许多被设计来处理非常大的数据集,因此可能会有点麻烦.另一方面,有些很容易上手,因为,虽然依然可扩展性,它们具有低开销小的数据集.这样一个 ...
- [Machine Learning] 梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、Mini-batch Gradient Descent、带Mini-batch的SGD
一.回归函数及目标函数 以均方误差作为目标函数(损失函数),目的是使其值最小化,用于优化上式. 二.优化方式(Gradient Descent) 1.最速梯度下降法 也叫批量梯度下降法Batch Gr ...
- 监督学习:随机梯度下降算法(sgd)和批梯度下降算法(bgd)
线性回归 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值. 假设特征和结果满足线性关系,即满足一个计算公式h(x),这个公式的自变量就是已知的数据x,函数值h(x)就 ...
- tensorflow实现最基本的神经网络 + 对比GD、SGD、batch-GD的训练方法
参考博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27853521 该代码默认是梯度下降法,可自行从注释中选择其他训练方法 在异或问题上,由于训练的样本数较少,神经网络简单,训练结果 ...
- 深度学习——优化器算法Optimizer详解(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)
在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论 ...
- 【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)
在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论 ...
- 【DeepLearning】优化算法:SGD、GD、mini-batch GD、Moment、RMSprob、Adam
优化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD:Gradient Descent,就是传统意义上的梯度下降,也叫batch GD. SGD:随机梯度下降.一次只随机选择一个样本进行训练和 ...
随机推荐
- 解决弹出蒙层滑动穿透问题-vue
最近开发过程中遇到一些小问题(似乎问题总是那么多),但一直没什么时间去优化与解决.程序员不能被业务绑架,有时间还是花点在代码上
- 用python画一朵玫瑰花
废话不多说,直接上代码 from turtle import * import time setup(600,800,0,0) speed(0) penup() seth(90) fd(340) se ...
- unique & lower_bound C++
原来C++也有unique和lower_bound,只需头文件iostream unique unique可以对数组进行相邻元素的"去重",实现效果是把所有不重复的元素按顺序放在数 ...
- AIO5系统中-打印样式常见问题处理
1.为什么我的报表没有数据显示? 答:请看一下报表是否有绑定数据源,有添加查询,如果这些都做了,请看下主项数据的数据源有没有绑定,这些都绑定了,就会有数据的显示. 2.为什么我做的报表分组很乱? 答: ...
- Nosql简介 Redis,Memchche,MongoDb的区别
本篇文章主要介绍Nosql的一些东西,以及Nosql中比较火的三个数据库Redis.Memchache.MongoDb和他们之间的区别.以下是本文章的阅读目录 一.Nosql介绍 1.Nosql简介 ...
- spring bean的创建过程
spring的核心容器包括:core.beans.context.express language四个模块.所以对于一个简单的spring工程,最基本的就是依赖以下三个jar包即可: <depe ...
- Android开发之漫漫长途 番外篇——自定义View的各种姿势2
该文章是一个系列文章,是本人在Android开发的漫漫长途上的一点感想和记录,我会尽量按照先易后难的顺序进行编写该系列.该系列引用了<Android开发艺术探索>以及<深入理解And ...
- 导入Excel 文件(图片和文字)NPOI+BootStrap fileinput 插件 的结合使用
1.页面代码: <!DOCTYPE html><html><head> <meta name="viewport" content=&qu ...
- 实践作业2:黑盒测试实践——选择并下载测试工具 Day 2
1.选择工具为Katalon Studio 基于 Selenium 和 Appium 框架,Katalon Studio隐藏幕后的所有技术复杂性,并提供友好的用户界面与手动模式(用户可以拖放,选择关键 ...
- CCF-201503-2-数字排序
问题描述 试题编号: 201503-2 试题名称: 数字排序 时间限制: 1.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述 给定n个整数,请统计出每个整数出现的次数,按出现次数从多到少的顺序 ...