关注小夕并星标，解锁自然语言处理搜索、推荐与算法岗求职秘籍文|苏剑林（追一科技，人称苏神）美|人美心细小谨思密达前言这篇文章简单介绍一个叫做AdaX的优化器，来自《AdaX:AdaptiveGradientDescentwithExponentialLongTermMemory》。介绍这个优化器的原因是它再次印证了之前在《硬核推导GoogleAdaFactor：一个省显存的宝藏优化器》一文中提到的
分类：
其他好文 时间：
2020-12-29 11:06:55
阅读次数：
0
成为梵高、毕加索？你最喜欢的人脸识别与神经风格迁移来啦！1WhatIsFaceRecognition首先简单介绍一下人脸验证（faceverification）和人脸识别（facerecognition）的区别。人脸验证：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。人脸识别：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，即一对多问题。一般地，人脸识别比人脸验证更难一些。因为假
分类：
其他好文 时间：
2020-12-22 11:41:02
阅读次数：
0
图源：pixabay作为一切科学的基础，数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者，一定想过这些问题：·我可以在几乎没有数学背景的情况下，成为一名数据科学家吗？·在数据科学中，哪些基本的数学技能是重要的？有很多好用的包可以用来构建预测模型，或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括：Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
分类：
其他好文 时间：
2020-12-22 11:40:33
阅读次数：
0
本章将介绍函数,极限,无穷大和无穷小,连续性与导数,偏导数,方向导数,梯度等高等数学基本概念. 这些概念贯穿本书的各个章节,也是理解人工智能算法的基础数学知识. 梯度下降算法是机器学习领域的重要算法,是应用最广泛的优化算法之一. 在本章综合实例中将重点介绍梯度下降法及其应用实例,并通过Python语 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-12-21 11:08:12
阅读次数：
0
梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现目录梯度下降算法推导优化算法的理解和Python实现SGDMomentumNestrovAdaGradRMSpropAdam算法的表现1梯度下降算法推导模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间
分类：
编程语言 时间：
2020-12-19 12:30:58
阅读次数：
5
更多python教程请到： 菜鸟教程www.piaodoo.com 人人影视www.sfkyty.com 前言 在深度学习中，有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制，特别是该节点操作不可导（比如阶梯除法如 ），如果实在需要对这个节点进行操作，而且希望其可以反向传播，那么就需要对其进行自定义反向传 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-12-17 12:48:40
阅读次数：
2
主要内容（下划线部分）：接上篇博文：干货|掌握机器学习数学基础之优化[1]（重点知识）1、计算复杂性与NP问题2、上溢和下溢3、导数，偏导数及两个特殊矩阵4、函数导数为零的二三事5、方向导数和梯度6、梯度有什么用7、梯度下降法8、牛顿法1方向导数和梯度：方向导数:在之前讲偏导数的时候，相信很多人已经看出，偏导数求的都是沿着坐标轴的变化率，不管多少维也好，都只是求的变化率，那现在问题来了，如果我想求
分类：
其他好文 时间：
2020-11-30 15:14:34
阅读次数：
5
文章主要目录如下：1.批量梯度下降法BGD原理讲解2.随机梯度下降法SGD原理讲解3.小批量梯度详解MBGD原理讲解4.具体实例以及三种实现方式代码详解5.三种梯度下降法的总结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。一般线性回归函数的假设函数为
分类：
其他好文 时间：
2020-11-27 11:55:19
阅读次数：
30
为什么梯度的方向与等高线切线方向垂直在三维曲面上的梯度更新过程中，很多地方出现梯度的下降方向是如下这样走的：图片来源于百度百科从图上能够看出，也经常听老师同学说起，梯度下降的方向与等高线的切线方向垂直。那么为什么会垂直呢？其实是一个高数问题。解释假设我们的损失函数为z=f(x,y)，在几何上表示是一个曲面，该曲面被平面c（c为常数）所截得的曲线l方程为：这条曲线l在xoy轴面上的投影是一条平面曲线
分类：
其他好文 时间：
2020-11-27 11:25:25
阅读次数：
11
10分钟入门PyTorch(2)上一节介绍了简单的线性回归10分钟快速入门PyTorch(1)，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。1logistic回归logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是y=w*x+b。logistic回归简单的是做二分类问题，使用s
分类：
其他好文 时间：
2020-11-27 10:54:43
阅读次数：
5
