Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法，许多网络应用该方法进行训练，并且取得了非常好的效果。 众所周知，深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练，尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效，但是它有一个缺点，就是需要人为的设定很多参数，比如学习率，权重衰减系数 ...
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2018-08-16 16:36:14
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https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html 阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.ht ...
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2018-07-28 15:23:33
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反向传播这个术语经常被误解为用于多层神经网络的整个学习算法。实际上，反向传播仅指用于计算梯度的方法，而另一种算法，例如随机梯度下降，使用该梯度来进行学习。此外，反向传播经常被误解为仅适用于多层神经网络，但是原则上它可以计算任何函数的导数（对于一些函数，正确的响应是报告函数的导数是未定义的）。 ...
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2018-07-19 13:46:29
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下载地址： "网盘下载" 本书涵盖了机器学习领域中的严谨理论和实用方法，讨论了学习的计算复杂度、凸性和稳定性、PAC 贝叶斯方法、压缩界等概念，并介绍了一些重要的算法范式，包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出。 全书讲解全面透彻，适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事 ...
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2018-07-17 21:43:12
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17.1大型数据集的学习 首先通过学习曲线判断是否增大数据集有效： 高方差时（交叉验证集误差减去训练集误差大时）增加数据集可以提高系统。下图中左图增加数据集有效，右图无效。 17.2随机梯度下降法 随机梯度下降法是只使用一个样本来迭代，其损失函数为： 迭代过程为： 特点： (1)计算量小，迭代速度快 ...
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2018-07-07 17:45:50
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本文以线性回归为例，讲解了批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、冲量梯度下降等算法，由浅入深，并结合精心设计的例子，使读者最快掌握这种最常用的优化方法。每一种优化方法，笔者都基于R语言给出了相应的代码，供读者参考， 梯度下降 假如我们有以下身高和体重的数据，我们希望用身高来预测体重。如果你学过 ...
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2018-07-01 19:53:01
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无监督学习 和监督学习不同的是，在无监督学习中数据并没有标签（分类）。无监督学习需要通过算法找到这些数据内在的规律，将他们分类。（如下图中的数据，并没有标签，大概可以看出数据集可以分为三类，它就是一个无监督学习过程。） 无监督学习没有训练过程。 聚类算法 该算法将相似的对象轨道同一个簇中，有点像全自 ...
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2018-06-24 21:01:56
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参考：https://blog.csdn.net/iterate7/article/details/78881562 在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放（feature scaling），比如：在随机梯度下降（stochastic gradient descent）算法中，特 ...
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2018-06-18 15:04:47
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阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 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 ...
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2018-06-11 12:00:09
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一、随机梯度下降法基础 # 梯度中的每一项计算：，要计算所有样本（共 m 个）； # 批量梯度下降法的思路：计算损失函数的梯度，找到优化损失函数的最近距离，或者称最直接的方向； # 批量梯度下降法的梯度计算：每一次都对数据集中的所有样本的所有数据进行计算； # 特点： # 计算每一个 theta 值 ...
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2018-06-06 15:29:22
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