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,重点介绍在 Google 的软件框架 DistBelief 下设计的一种用来训练大规模深度神经网络的随机梯度下降法 - Downpour SGD.该方法通过分布式地部署多个模型副本和一个"參数server",同一时候实现了模型并行和数据并行.且对机器失效问题具有非常好的容错性.结合 Adagr…

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 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…

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.通过柯西施瓦兹公式可以证明梯度反方向是下降最快的方向. 经典的梯度下降法利用下式更新参量,其中J(θ)是关于参量θ的损失函数,梯度下降法通过不断更新θ来最小化损失函数.当损失函数只有一个global minimal时梯度下降法一定会收敛于最小值(在学习率不是很大的情况下) 上式的梯度是基于所有数据的,如果…

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. 1. 批量梯度下降法BGD 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent,简称BGD)是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新…

BGD(Batch gradient descent)批量梯度下降法:每次迭代使用所有的样本(样本量小)    Mold 一直在更新 SGD(Stochastic gradientdescent)随机梯度下降法:每次迭代使用一组样本(样本量大)Mold 把一批数据过完才更新一次 针对BGD算法训练速度过慢的缺点,提出了SGD算法,普通的BGD算法是每次迭代把所有样本都过一遍,每训练一组样本就把梯度更新一次.而SGD算法是从样本中随机抽出一组,训练后按梯度更新一次,然后再抽取一组,再更新一次,在样…

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误差,当样本较多时,其计算量就会非常大. 随机梯度下降法的权值更新是通过单个的样本进行更新,每读取一条样本数据就对所有权值进行一次更新,然后判断是否收敛,若不收敛则继续代入样本数据进行更新. 随机梯度下降法使损伤函数趋近最小值的速度更快,但是可能造成永远不能收敛到最小值,或一直在最小值周围震荡. 设…

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 数据集通常包含海量特征.因此,一个批量可能相当巨大.如果是超大批量,则单次迭代就可能要花费很长时间进行计算. 包含随机抽样样本的大型数据集可能包含冗余数据.实际上,批量大小越大,出现冗余的可能性就越高.一些冗余可能有助于消除杂乱的梯度,但超大批量所具备的预测价值往往并不比大型批量高. 如果我们可以通过更少…

We turn next to the task of finding a weight vector w which minimizes the chosen function E(w). Because there is clearly no hope of finding an anlytical solution to the equation ∂E(w)=0, we resort to iterative numerical procedures. On-line gradient d…

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,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,…

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.…