为高效找到使损失函数的值最小的参数，关于最优化（optimization）提了很多方法。 其中包括： SGD（stochastic gradient descent，随机梯度下降）Momentum（冲量算法）AdagradAdam 各优化算法比较实验（python） # -*- coding: ut ...
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2019-10-28 16:13:48
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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_39502247/article/details/80032487 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参 ...
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2019-10-26 17:38:02
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讲授卷积神经网络核心思想、卷积层、池化层、全连接层、网络的训练、反向传播算法、随机梯度下降法、AdaGrad算法、RMSProp算法、AdaDelta算法、Adam算法、迁移学习和fine tune等。 大纲： 卷积神经网络简介 视觉神经网络的核心思想 卷积神经网络的核心思想 卷积运算 卷积层的原理 ...
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2019-10-25 13:37:25
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从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。 生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求：生成 ...
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2019-10-01 14:02:33
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最优化方法介绍提到最优化方法，常见的有梯度下降法（衍生出来的有批梯度下降，随机梯度下降）、牛顿法（衍生出来了拟牛顿）等。我们知道，最优化在机器学习中，是为了优化损失函数，求得其最小值，即为(mathop {min }limits_theta f({x_theta }))，其中 (theta) 为损失... ...
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2019-09-29 13:01:53
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pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势，也是标量；(3)梯度是一个矢量，是有大小和方向的，其方向是 ...
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2019-09-27 20:53:14
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2019年，这8款自动语音识别方案你应该了解！ 原创： AI前线小组 译 AI前线 1周前 作者 | Derrick Mwiti翻译 | 核子可乐编辑 | LindaAI 前线导读： 基于计算机的人类语音识别与处理能力，被统称为语音识别。目前，这项技术被广泛用于验证系统中的某些用户，以及面向谷歌智能 ...
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2019-09-22 19:14:25
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tf.reduce_sum( ) 是求和函数 tf.train.GradientDescentOptimizer()使用随机梯度下降算法 tf.global_variables_initializer()初始化 tf.cast()执行 tensorflow 中张量数据类型转换，比如读入的图片如果是i ...
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2019-09-21 23:07:03
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自适应线性神经网络Adaptive linear network， 是神经网络的入门级别网络。 相对于感知器， 实现上，采用随机梯度下降，由于更新的随机性，运行多次结果是不同的。 ...
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2019-09-15 00:47:24
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直观理解反向传播法 反向传播算法其实就是 链式求导法则 的应用。按照机器学习的通用套路，我们先确定神经网络的目标函数，然后用 随机梯度下降优化算法 去求目标函数最小值时的参数值。 反向传播算法 损失函数与正则化项 假设我们有一个固定样本集$\{(x^{(1)},y^{(1)}),···,(x^{(m ...
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2019-08-28 12:57:41
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