梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别: 1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差,而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。 2、在标准梯度下降中,权值更新的每一步对多个样例求和,需要更多的计算。 3、标准梯度下降,由于使用真正的梯度,标准梯度下降对于每一次权值更新经常使用比随机梯 ...
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2020-04-06 17:51:21
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Reference: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/learning-rate Learning Rate 正如之前所述,梯度矢量具有方向和大小。梯度下降法算法用梯度乘以一个称为学习 ...
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2020-04-02 15:51:48
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神经元的数学表示 神经元可以理解为一个具有多个输入、单个输出的模型,输入和输出的关系可以用一个函数来表示。如果用$x_1,x_2,x_3,\cdots,x_n$表示输入,$y$表示输出,那么这个函数可以表示为: $$y = a(w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+\cdots+w_nx_n+b ...
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2020-03-05 15:21:36
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导读 Epoch,Batchsize,Iterations,这三个都是深度学习训练模型时经常遇到的概念。你一定有过这样的时刻,面对这几个词傻傻分不清楚,这三个概念究竟是什么,它们又有什么区别? 梯度下降法 一切的一切,要从机器学习中的梯度下降法说起。 首先让我们来回顾一下这个常见的不能再常见的算法。 ...
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2020-03-03 12:55:15
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在各类比赛中经常出现预测回归问题,一般使用scikit learn的模型,本文就对这些类库的使用做一个总结,总结时注重自己做比赛中的使用经验。 1. Ordinary Least Squares(最小二乘法) 最简单的线性模型,损失函数是平方差损失,常用梯度下降法求解参数。 使用要点:这个模型不像其 ...
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2020-02-29 15:05:01
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今天解释梯度下降法的实践 从昨天工资模型中我们引入两个变量 姓名 月工资 考勤率 上税率 合计 W 4700元 0.9 0.15 3760元 Z 4900元 0.85 0.26 3675 元 T 4850元 0.99 0.35 4122.5元 p 4750元 0.95 0.17 4037.5元 .. ...
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2020-02-28 01:32:09
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为什么使用卷积?(Why convolutions?) 我们来分析一下卷积在神经网络中如此受用的原因,然后对如何整合这些卷积,如何通过一个标注过的训练集训练卷积神经网络做个简单概括。和只用全连接层相比,卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接,举例说明一下。 假设有一张32×32×3维度的图片,这 ...
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2020-02-27 20:34:30
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目录 简述 梯度下降与梯度上升 梯度下降法算法详解 梯度下降法大家族(BGD,SGD,MBGD) 梯度下降法和其他无约束优化算法的比较 总结 在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法(在【2】中已... ...
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2020-02-23 21:50:51
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【梯度下降法】一:快速教程、Python简易实现以及对学习率的探讨 【梯度下降法】二:冲量(momentum)的原理与Python实现 【梯度下降法】三:学习率衰减因子(decay)的原理与Python实现 ...
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2020-02-23 11:50:12
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concordance/k?n'k??d(?)ns/一致```py'''读取数据,预处理3600=3200 400'''import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttrain_data=pd.read_csv... ...
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2020-02-19 17:01:01
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