现代的机器学习系统均利用大量的数据,利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练.传统上,最早出现的优化算法是SGD,之后又陆续出现了AdaGrad.RMSprop.ADAM等变体,那么这些算法之间又有哪些区别和联系呢?本文试图对比的介绍目前常用的基于一阶梯度的优化算法,并给出它们的(PyTorch)实现. SGD 算法描述 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)是对传统的梯度下降算法(Gradient Descent,GD)进行的一种改进.在应用GD时,我们…

梯度下降法 梯度下降法是训练神经网络最常用的优化算法 梯度下降法(Gradient descent)是一个 ==一阶最优化算法== ,通常也称为最速下降法.要使用梯度下降法找到一个函数的 ==局部最小值==,必须想函数上当前点对应的==梯度==(或者是近似梯度)的反方向的规定部长距离点进行==迭代==搜索. 梯度下降法基于以下的观察:如果实值函数$f(x)$在a点处==可微==并且有定义,那么函数$f(x)$在点a沿着==梯度==相反的方向$-\nabla f(a)$下降最快 $$\theta…

[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近…

# Author Qian Chenglong from numpy import * from numpy.ma import arange def loadDataSet(): dataMat = [] labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(li…

[算法1-排序](.NET源码学习)& LINQ & Lambda 说起排序算法,在日常实际开发中我们基本不在意这些事情,有API不用不是没事找事嘛.但必要的基础还是需要了解掌握. 排序的目的是为了让无序的数据,变得"有序".此处的有序指的是,满足当前使用需求的顺序,除了自带的API,我们还可以自定义比较器对象.使用LINQ语句.Lambda表达式等方式完成排序.本文将逐一介绍十大排序,并着重介绍分析基于C#的LINQ常用语句和Lambda表达式,二者对排序的实现. […

原文:http://blog.csdn.net/lming_08/article/details/19432877 MarchingCubes算法简介 MarchingCubes(移动立方体)算法是目前三围数据场等值面生成中最常用的方法.它实际上是一个分而治之的方法,把等值面的抽取分布于每个体素中进行.对于每个被处理的体素,以三角面片逼近其内部的等值面片.每个体素是一个小立方体,构造三角面片的处理过程对每个体素都“扫描”一遍,就好像一个处理器在这些体素上移动一样,由此得名移动立方体算法. MC算…

量化交易中VWAP/TWAP算法的基本原理和简单源码实现(C++和python) 原文地址:http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/72830003 .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .embody_b{ margin:0 ; padding:10px 0; } .embody .embody_t,.embo…

关于优化函数的调整拆下包:https://ptorch.com/docs/1/optim class torch.optim.Optimizer(params, defaults)所有优化的基类. 参数: params (iterable) —— 可迭代的Variable 或者 dict.指定应优化哪些变量.defaults-(dict):包含优化选项的默认值的dict(一个参数组没有指定的参数选项将会使用默认值).load_state_dict(state_dict)加载optimizer状态…

一.目录 1.启蒙知识预热:CAS原理+JVM对象头内存存储结构 2.JVM中锁优化:锁粗化.锁消除.偏向锁.轻量级锁.自旋锁. 3.总结:偏向锁.轻量级锁,重量级锁的优缺点. 二.启蒙知识预热 开启本文之前先介绍2个概念 2.1.cas操作 为了提高性能,JVM很多操作都依赖CAS实现,一种乐观锁的实现.本文锁优化中用到了CAS,故有必要先分析一下CAS的实现. CAS:Compare and Swap. JNI来完成CPU指令的操作: unsafe.compareAndSwapInt(thi…

注:关于排序算法,博主写过[数据结构排序算法系列]数据结构八大排序算法,基本上把所有的排序算法都详细的讲解过,而之所以单独将java集合中的排序算法拿出来讲解,是因为在阿里巴巴内推面试的时候面试官问过我,让我说说java集合框架中用的哪种排序算法,当时回答错了,(关于面试详细过程请参看:[阿里内推一面]记我人生的处女面)面试结束后看了一下java源码,用的是折半插入排序算法,本来早就打算写此博客,但是因为准备鹅厂的在线考试,而鹅厂在我心中的地位是最高的,为了准备鹅厂的在线考试,自己基本上把所有事…