最陡下降算法有什么用

  • 为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法?

    本文主要介绍 SGD 算法,和两篇分析它逃离鞍点的论文: 我与鬲融,金驰,黄芙蓉写的 Escaping From Saddle Points – Online Stochastic Gradient for Tensor Decomposition, 以及由金驰,鬲融等人写的最新力作:How to...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1071浏览量

  • 机器学习 101:一文带你读懂梯度下降

    原标题 | Machine Learning 101: An Intuitive Introduction to Gradient Descent 作者 | Thalles Silva 译者 | 汪鹏(重庆邮电大学)、通夜(中山大学) 编辑:王立鱼 英语原文:https://tow...

    文章 雷锋网 2019-07-05 1595浏览量

  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    作者从神经网络简单的数学定义开始,沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后,本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外,本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验...

    文章 技术小能手 2017-12-18 2431浏览量

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  • 机器学习:入门方法与学习路径 (附资料)

    ◆ ◆ ◆ 1. 引言 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟,但是你举起iphone手机拍照的时候,早已习惯它帮你框出人脸;也自然而然点开今日头条推给你的新闻;也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家;亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩,这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 ...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 2887浏览量

  • 关于深度学习优化器 optimizer 的选择,你需要了解这些

    在很多机器学习和深度学习的应用中,我们发现用的最多的优化器是 Adam,为什么呢? 下面是 TensorFlow 中的优化器: 详情参见:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train 在 keras 中也有 SGD,RMSprop,Adag...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1728浏览量

  • 神经网络如何学习的?

    像下山一样,找到损失函数的最低点。 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。 为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量,把权重表示为矩阵,把误差表示为向量,那么我们就...

    文章 xixibobo 2020-09-18 239浏览量

  • 神经网络如何学习的?

    像下山一样,找到损失函数的最低点。 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。 为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量,把权重表示为矩阵,把误差表示为向量,那么我们就...

    文章 xixibobo 2020-09-06 927浏览量

  • 神经网络如何学习的?

    像下山一样,找到损失函数的最低点。 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。 为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量,把权重表示为矩阵,把误差表示为向量,那么我们就...

    文章 xixibobo 2020-08-10 142浏览量

  • 邓侃解读:医疗关键数据时间序列敏感度分析的通用方法

    2018年2月13日,来自密歇根州立大学、康奈尔大学腾讯研究院的几位学者,联名在 Arxiv 上发表了一篇题为 “Identify Susceptible Locations in Medical Records” [1]的论文。 这篇文章讲述了如何在病历中找到敏感数据位置,以及如何利用这些关键数...

    文章 技术小能手 2018-03-05 4305浏览量

  • 从原理到代码,轻松深入逻辑回归模型!

    【导语】学习逻辑回归模型,今天的内容轻松带你从0到100!阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写,从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开,既适合零基础读者快速入门,又适合有基础读者理解其核心技术;写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导,深入浅出。 0、前言 简...

    文章 初商 2019-09-21 720浏览量

  • 【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络(中)

    梯度裁剪 减少梯度爆炸问题的一种常用技术是在反向传播过程中简单地剪切梯度,使它们不超过某个阈值(这对于递归神经网络是非常有用的;参见第 14 章)。 这就是所谓的梯度裁剪。一般来说,人们更喜欢批量标准化,但了解梯度裁剪以及如何实现它仍然是有用的。 在 TensorFlow 中,优化器的minimi...

    文章 技术小能手 2018-06-25 1421浏览量

  • 【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络(中)

    梯度裁剪 减少梯度爆炸问题的一种常用技术是在反向传播过程中简单地剪切梯度,使它们不超过某个阈值(这对于递归神经网络是非常有用的;参见第 14 章)。 这就是所谓的梯度裁剪。一般来说,人们更喜欢批量标准化,但了解梯度裁剪以及如何实现它仍然是有用的。 在 TensorFlow 中,优化器的minimi...

    文章 一码平川MACHEL 2019-02-14 803浏览量

  • 数据的存储介质-固态存储SSD

    按照章节目录,本周的主题是SSD。在外面,介绍SSD的文章非常之多,在我的文章里面就不重复其他地方介绍过的知识了。赶在睡觉时间之前发出来,希望大家能够轻轻松松了解点知识,然后合眼睡觉~ 在本篇文章中,我想着重的分析以下几个问题: 1.       在不同厂商的实现中,SSD的读写iops为什么会有...

    文章 中间件小哥 2016-04-08 1488浏览量

  • AIOps的七种武器:让IT基础设施实现“自动驾驶”

    2019阿里云上海峰会,由阿里云资深技术专家周琦带来以“基于AlOps的探索和最佳实践”为题的演讲。AIOps意味着智能、安全的管控平台,阿里巴巴经过十年的变革在AIOps上有重大探索,那么AIOps究竟能够为大家带来什么益处呢?接下来本文将对AIOps进行详细的介绍。视频直播回顾云原生专场PPT...

    文章 社区助手 2019-07-30 10143浏览量

  • 手把手教你从零搭建深度学习项目(附链接)

    第一部分:启动一个深度学习项目 1. 应该选择什么样的项目? 很多人工智能项目其实并没有那么严肃,做起来还很有趣。2017 年初,我着手启动了一个为日本漫画上色的项目,并作为我对生成对抗网络 ( GAN ) 研究的一部分。这个问题很难解决,但却很吸引人,尤其是对于我这种不会画画的人来说!在寻找项目...

    文章 技术小能手 2018-05-14 6121浏览量

  • 带你读《增强型分析:AI驱动的数据分析、 业务决策与案例实践》之二:大数据探索及预处理

    点击查看第一章点击查看第三章第2章 大数据探索及预处理 现在几乎人人都在谈论大数据和人工智能,然而应用大数据和人工智能技术的基本前提是数据。不论数据的拥有方还是数据分析解决方案及工具的提供方,其终极目标都是“通过数据分析,从数据中找出洞见并应用于实际场景中带来价值”。数据探索、数据预处理等工作是进...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-05 971浏览量

  • 能模仿韩寒小四写作的神奇递归神经网络(附代码)

    引言 在离人工智能越来越近的今天,研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓,期待也越来越高。  我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看,而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听(比如百度的语音识别),于是大量的精力开始投...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1878浏览量

  • Expert 诊断优化系列------------------内存不够用么?

    现在很多用户被数据库的慢的问题所困扰,又苦于花钱请一个专业的DBA成本太高。软件维护人员对数据库的了解又不是那么深入,所以导致问题迟迟不能解决,或只能暂时解决不能得到根治。开发人员解决数据问题基本又是搜遍百度各种方法尝试个遍,可能错过诊断问题的最佳时机又可能尝试一堆方法最后无奈放弃。     怎么...

    文章 maojunxu 2018-03-07 809浏览量

  • 带你读《传感器系统:基础及应用》之三:放大器和滤波器 

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章  放大器和滤波器  本章主要内容●信号修整与调理●运算放大器●放大器的性能等级●电压、电流和功率放大器●仪表放大器●噪声和接地回路●模拟滤波器●无源滤波器和有源滤波器●低通滤波器●高通滤波器●带通滤波器●带阻滤波器●数字滤波器 3.1 信号修整与调理 工程系统...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-11 426浏览量

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