https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量 ...
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2019-07-14 11:19:49
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1.创建应用 2.创建模板文件 在cloudms\msgapp\下创建templates文件夹，在templates文件夹下创建MsgSingleWeb.html（这里在pycharm中可以直接选择new一个HTML file，会自动生成html，head，body等标签）内容如下 3.引入模板文件 ...
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2019-07-06 17:53:03
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osg::ref_ptr OSG_Qt_::operateMatrix() { osg::ref_ptr group = new osg::Group; osg::ref_ptr node = osgDB::readNodeFile("D:\\参考手册\\BIM\\osg\\tanker.OSGB"... ...
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2019-06-23 21:03:00
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batchsize ：中文翻译为批大小（批尺寸）。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； iteration ：中文翻译为迭代，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过 epoch ：迭代 ...
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2019-06-16 13:38:05
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原文地址：https://www.jianshu.com/p/7a049ae73f56 梯度下降优化基本公式：${\theta\leftarrow\theta \eta\cdot\nabla_\theta{J(\theta)}}$ 一、三种梯度下降优化框架 这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模 ...
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2019-05-03 16:43:57
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SGD神经网络以及python中实现 1、SGD（stochastic gradient descend）：<1>数据抽取；<2>计算梯度;<3>参数更新；<4>循环 2、三层SGD网络组件：隐藏层（1），隐藏层（2），输出层，损失函数 2.1隐藏层： <1>激活函数/激励函数:sigmoid函数和 ...
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2019-04-17 09:51:55
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libboost_atomic-vc150-mt-gd-x64-1_66.liblibboost_atomic-vc150-mt-s-x64-1_66.liblibboost_atomic-vc150-mt-sgd-x64-1_66.liblibboost_atomic-vc150-mt-x64-1 ...
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2019-04-16 16:13:41
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《the case for learned index structures》中介绍了使用机器学习对索引系统进行优化的新思路以及优化的效果。除了思路以外，优化时使用的工程方案也值得学习。 ...
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2019-04-16 01:27:56
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SGD 梯度下降法根据每次更新参数时使用的样本数量分为Stochastic Gradient Descent(随机梯度下降法，SGD)、mini-batch Gradirnt Descent(小批量梯度下降法，mBGD)和Batch Gradient Descent(批量梯度下降法，BGD)三种。通... ...
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2019-04-11 10:41:24
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BinaryNet：通过权重和激活约束为+1或 1训练深度神经网络 [TOC] 摘要 ? 我们提出了BinaryNet，它是一种当计算参数的梯度时，可以用二进化权重和激活值训练DNN的方法。我们证明了可以用BinaryNet在MNIST上训练多层感知器,也可以在CIFAR 10和SNHN的训练Con ...
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2019-03-31 19:22:20
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