• 纯干货|机器学习中梯度下降的分类及对比分析(附...

    梯度下降工作原理 下面的伪代码能够解释其详细原理: 1. 初始化参数值 2. 迭代更新这些参数使目标函数J(θ)不断变小。梯度下降的类型 基于如何使用数据计算代价函数的导数,梯度下降可以被定义为不同的形式...
    文章 2017-04-09 13379浏览量
  • matlib实现梯度下降

    sgd.m代码如下,注意最大迭代次数增加到了15000,1500迭代不能得到收敛的点,可见随机梯度下降,虽然计算梯度时候,工作量减小,但是因为不是最佳的梯度下降方向,可能会使得迭代次数增加: clear all;close all...
    文章 2017-10-07 954浏览量
  • [机器学习Lesson3]梯度下降算法

    1.2 梯度算法工作原理 现在我们把这个图像想象为一座山,想像类似这样的景色:公园中有两座山,想象一下你正站立在山的这一点上 站立在你想象的公园这座红色山上。在梯度下降算法中,我们要做的就是旋转360度,看看...
    文章 2018-04-09 1092浏览量
  • 如何使用优化器让训练网络更快——神经网络的奥秘

    我们会研究很多流行的优化器,研究它们的工作原理,并进行对比。你在GitHub上可以找到所有代码: 机器学习算法的优化 优化是搜索用于最小化或最大化函数参数的过程。当我们训练机器学习模型的时候,通常使用间接优化...
    文章 2018-11-26 1123浏览量
  • Facebook 发布无梯度优化开源工具 Nevergrad,可应用...

    在某些场景中,例如在神经网络权重优化中,以分析去计算函数的梯度是简单的。然而,在其他场景中,例如当计算函数 f 的速度慢,或者域不连续的时候,函数的梯度就无法预估出来。在这些应用实例中,无梯度方法提供...
    文章 2018-12-22 356浏览量
  • 伯克利AI研究所:新型元学习MAML的前世今生。

    目前元学习方法的工作原理 先是让系统接触大量的任务进行训练,然后再测试这个系统学习新任务的能力。比如会有这样的任务:要识别一张新图像是五个分类中的哪一个,每个分类只有一张示例图像;或学会在一次遍历之后...
    文章 2017-08-01 1304浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    动量随机梯度下降(SGD) RMSprop 算法 Adam 算法(自适应矩估计) 遗传算法 作者在第一部分以非常简单的神经网络开始介绍,简单到仅仅足够让人理解我们所谈论的概念。作者会解释什么是损失函数,以及「训练」神经...
    文章 2017-12-18 2687浏览量
  • SIFT特征-方向赋值与关键点描述

    我们通过梯度直方图统计来确定关键点的方向,即统计以关键点为原点,利用所有在此区域内的像素点的梯度形成一个方向直方图。具体说来,对于每个特征点P(x,y,δ,σ)所处高斯图像金字塔的δ组σ层图像,其像素点L(x,...
    文章 2015-12-03 991浏览量
  • 集成学习原理小结

    从图中可以看出,Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1,根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重,使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高,使得这些误差率...
    文章 2017-11-16 1511浏览量
  • 集成学习原理小结

    从图中可以看出,Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1,根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重,使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高,使得这些误差率...
    文章 2018-06-26 1891浏览量
  • GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo,总共分几步...

    那么如何用随机梯度下降训练D和G?论文中也给出了算法: 这里红框圈出的部分是我们要额外注意的。第一步我们训练D,D是希望V(G,D)越大越好,所以是加上梯度(ascending)。第二步训练G时,V(G,D)越小越好,所以是...
    文章 2017-08-01 930浏览量
  • 手把手|OpenAI开发可拓展元学习算法Reptile,能快速...

    它通过对任务进行重复采样,利用随机梯度下降,并将初始参数更新为在该任务上学习的最终参数。其性能可以和MAML(model-agnostic meta-learning,由伯克利AI研究所研发的一种应用广泛的元学习算法)相媲美,操作...
    文章 2018-04-11 17815浏览量
  • 这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    CNN 的工作原理就像用检测特定特征的过滤器扫描整张图像,进行特征提取,并逐层组合成越来越复杂的特征。这种「扫描」的工作方式使其有很好的参数共享特性,从而能检测不同位置的相同目标(平移对称)。卷积核对应的...
    文章 2018-03-12 3125浏览量
  • 独家|一文读懂LinkedIn个性化推荐模型及建模原理

    其中使用标准分布式梯度下降对全局模型进行训练,对于特定用户模型和特定职业模型,我们设计了一个模型参数更新方案,这样上述模型中的参数不需要通过集群里的机器进行通信。但是,每个训练示例的部分评分是通过...
    文章 2017-12-18 4637浏览量
  • 独家|一文读懂神经网络(附解读&案例)

    在深入神经网络的世界前,了解神经网络背后的动机,并理解它们的工作原理是很重要的。为此我们先简要介绍一下logistic回归。回归是针对定量响应变量(出租车乘客数量,自行车租赁数量)建模并预测的方法,如岭回归、...
    文章 2019-08-28 1478浏览量
  • 神经网络基础知识笔记

    神经网络从大脑的工作原理得到启发,可用于解决通用的学习问题。神经网络的基本组成单元是神经元(neuron)。每个神经元具有一个轴突和多个树突。每个连接到本神经元的树突都是一个输入,当所有输入树突的兴奋水平之和...
    文章 2017-05-16 3905浏览量
  • 带你读《TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)》...

    优化器类型也需要指定,前面的两个例子使用标准梯度下降,由TensorFlow中的GradientDescentOptimizer()函数实现。2.6.2 动手做 这里是回归算法例子:1.导入Python的数值计算模块,numpy和tensorf?low: 2.创建...
    文章 2019-11-17 215浏览量
  • 神经网络预测股票市场

    我将简要介绍这些模型的工作原理,但如果需要了解MLPs的工作原理,请查阅本文。MLPs是最简单的神经网络形式,从模型中输入,并使用特定的权重,这些值通过隐藏层被向前输入以产生输出。通过隐藏层的反向传播来改变每...
    文章 2018-10-13 3998浏览量
  • 分布式机器学习时代即将来临?谷歌推出“Federated ...

    工作原理 Federated Learning 的工作方式如下: 智能手机下载当前版本的模型 通过学习本地数据来改进模型 把对模型的改进,概括成一个比较小的专门更新 该更新被加密发送到云端 与其他用户的更新即时整合,作为对...
    文章 2017-08-02 1306浏览量
  • 解密回声消除技术之一(理论篇)

    这一算法利用最陡下降,由均方误差的梯度估计从现时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向量 式中ks为一负数,它的取值决定算法的收敛性,V【ε2(n)】为均方误差梯度估计, 自适应滤波器应用于通信领域的...
    文章 2017-10-09 989浏览量
  • 无人驾驶技术的灵魂——SLAM的现在与未来

    作者有创见地提出了像素梯度与直接的关系,以及像素梯度与极线方向在稠密重建中的角度关系。这些在本书的第8讲和第13讲均有讨论。不过,LSD-SLAM是在单目图像进行半稠密的跟踪,实现原理要比本书的例程更加复杂。...
    文章 2017-08-01 2502浏览量
  • 如何一步一步提高图像分类准确率?

    Adam 梯度下降也是现在非常流行的梯度下降的改进方法之一,学习率过大会导致模型难以找到较优解,设置过小则会降低模型训练效率,因此选择适中的 0.001。这样,我们最基础版本的 CNN 模型就已经搭建好了,接下来...
    文章 2017-10-24 1946浏览量
  • Evolutionary Algorithm(EA)进化算法初探

    不管它套上什么“遗传”、“粒子群”、“蚁群”等等的现实类比的外衣,都改变不了上述工作原理的本质 这样看来,进化算法的原理其实是很简单的 搜索设计 所以整个进化算法应用的关键,就是如何设计搜索空间和搜索...
    文章 2019-11-09 1914浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》——3.1 回归分析

    原理是利用机器学习学习曲线(learning curve)的原理,由于阿里云本身没有提供对的训练过程的可视化的组件,所以只能使用此来判断训练结果的差错是过度拟合还是过度偏差造成的。全表统计组件用于审视数据预处理后...
    文章 2017-09-01 1682浏览量
  • 逻辑回归:从入门到精通(全文20页下载)

    本文也借此机会比较系统的介绍了从最速梯度下降,到牛顿方法,再到拟牛顿方法(包括DFP、BFGS、L-BFGS)这一系列数值优化算法的脉络,也算是对数值优化算法中文教程的一个补充吧。最后,请各位领导、大拿、和冲在...
    文章 2017-05-02 2968浏览量
  • 生成对抗网络的最新研究进展

    生成对抗网络的工作原理 给定一组目标样本,生成器试图生成一些能够欺骗判别器、使判别器相信它们是真实的样本。判别器试图从假(生成)样本中解析真实(目标)样本。使用这种迭代训练方法,我们最终得到一个真正...
    文章 2019-02-06 237浏览量
  • 赢家诅咒+经验主义?刚刚结束的ICLR上,谷歌研究员再...

    目前,如果一篇论文中报告的算法优于某些基准,那这篇论文会比其他深度揭示软件内部运行原理的论文更容易发表。这就是花式翻译算法如何通过同行评审的原因。他还表示,“科学的目的是产生知识,科学家应该制造一些...
    文章 2018-05-07 1252浏览量
  • 带你读《增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与...

    梯度比较通俗的认识可以认为是等高线的线方向,如图3-5中蓝色箭头所示的方向。梯度下降(Gradient Descent)是机器学习经常使用的一种在求得拟合函数参数时“最小化损失函数”的方法。其本质上就是求得使损失函数...
    文章 2019-11-05 885浏览量
  • 大牛讲堂|SLAM最终话:视觉里程计

    雷锋网按:本文作者高翔博士。Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建技术。无论在室内、野外、空中还是水下,SLAM是机器人进入未知环境遇到的第一个问题...本文转自雷锋网禁止二转载,原文链接
    文章 2017-08-01 2187浏览量
  • 基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network...

    这个神经网络的工作原理是,给定一个样本的数据,将数据传输到第一层,进行线性变换和激活变换,得到加工过后的数据,这份新数据传到第二层,作为第二层的输入,接着进行线性变换和激活变换,又得到一份新的数据,...
    文章 2018-09-08 4063浏览量
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