• 深度学习优化入门:Momentum、RMSProp 和 Adam

    尽管自适应算法有助于我们在复杂的损失函数上找到极小值点,但这还不够,特别是在当前网络越来越来越深的背景下。除了研究更好的优化方法之外,还有一些研究致力于构建产生更平滑损失函数的网络架构。Batch-...
    文章 2018-07-22 4507浏览量
  • 什么说随机下降法(SGD)是一个很好的方法?

    而且,大家并不担心导数中包含的噪声会有什么负面影响。有大量的理论工作说明,只要噪声不离谱,其实(至少在 f 是凸函数的情况下),SGD 都能够很好地收敛。虽然搞理论的人这么说,但是很多完美主义者仍会...
    文章 2017-10-24 1228浏览量
  • 机器学习 101:一文带你读懂梯度下降

    这是因为,在开始时,指向最陡下降的梯度向量的幅度很长。结果,两个权重变量W0和W1遭受更大的变化。接着,随着它们越来越靠近误差表面的顶点,梯度逐渐变得越来越小,这导致了权重的非常小的变化。最后,学习曲线...
    文章 2019-07-05 1757浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    在使用梯度下降算法的时候,如果所选择的学习率足够小的话,能够保证你的损失函数在每一次迭代中都会减小。但是使用 Mini-batch 的时候并不是这样。你的损失函数会随着时间减小,但是它会波动,也会具有更多的「...
    文章 2017-12-18 2774浏览量
  • 逻辑回归模型算法研究与案例分析

    而线性回归的代价函数:代表的则是误差,我们想求误差最小值,所以梯度下降算法。逻辑回归分类核心思想 根据现有数据对分类边界建立回归公司,以此进行分类。回归即最佳拟合。逻辑回归工作原理 每个回归系数初始...
    文章 2018-09-06 2414浏览量
  • 机器学习:入门方法与学习路径(附资料)

    如果对其几何意义充分的理解,就能理解“梯度下降平面来逼近局部,牛顿法是曲面逼近局部”,能够更好地理解运用这样的方法。凸优化和条件优化 的相关知识在算法中的应用随处可见,如果能系统的学习将...
    文章 2017-05-02 3028浏览量
  • 遗传算法(Genetic Algorithm)详解与实现

    梯度下降算法沿当前最陡下降方向迭代移动当前解&xff0c;梯度方向为给定函数的梯度的负数。2.遗传表征遗传算法不是直接在候选解上运行&xff0c;而是在它们的表示(或编码)(通常称为染色体&xff0c;chromosomes)上运行。...
    文章 2021-12-15 1682浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第04章...

    事实上,许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么,干了什么。然而,如果你对其内部的工作流程有一定了解的话,当面对一个机器学习任务时候,这些理论可以帮助你快速的找到恰当的机器学习模型,合适的训练算法...
    文章 2018-09-07 1198浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章 ...

    事实上,许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么,干了什么。然而,如果你对其内部的工作流程有一定了解的话,当面对一个机器学习任务时候,这些理论可以帮助你快速的找到恰当的机器学习模型,合适的训练算法...
    文章 2018-05-16 2215浏览量
  • 关于深度学习优化器 optimizer 的选择,你需要了解...

    在很多机器学习和深度学习的应用中,我们发现多的优化器是 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 SGD,RMSprop,...
    文章 2017-08-02 2235浏览量
  • 分享课丨微软研究院资深主任研究员郑宇教授:多源数据...

    主动式群体感知就是,任务是什么很明确,什么时间、什么地点、干什么事情、共享用什么数据,这个数据拿来干什么用都很清楚,甚至还有激励机制,你可以选择什么时候加入或不加入。这是目前城市数据来源的四种方式。...
    文章 2017-05-23 2285浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    你可能知道,一个函数的梯度给出了最陡的上升方向,如果我们取梯度的负值,它会给我们最陡下降的方向,也就是我们可以在这个方向上最快地达到最小值。因此,在每一次迭代(也可以将其称作一次训练轮次)时,我们计算...
    文章 2020-08-10 224浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    你可能知道,一个函数的梯度给出了最陡的上升方向,如果我们取梯度的负值,它会给我们最陡下降的方向,也就是我们可以在这个方向上最快地达到最小值。因此,在每一次迭代(也可以将其称作一次训练轮次)时,我们计算...
    文章 2020-09-18 877浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    你可能知道,一个函数的梯度给出了最陡的上升方向,如果我们取梯度的负值,它会给我们最陡下降的方向,也就是我们可以在这个方向上最快地达到最小值。因此,在每一次迭代(也可以将其称作一次训练轮次)时,我们计算...
    文章 2020-09-06 1514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

    由于诊断模型是神经网络,神经网络的各个参数,是通过梯度下降算法确定的。下降梯度越,相关的参数对模型的输出影响越大。3.为了让敏感性分析的结果,看起来更直观,做一个热力图。横轴是各项病情指标,纵轴是时间...
    文章 2018-03-05 4502浏览量
  • 从原理到代码,轻松深入逻辑回归模型!

    梯度下降算法(Gradient Descent Optimization)是常用的优化方法之一。“优化方法”属于运筹学方法,它指在某些约束条件下,为某些变量选取哪些的值,使得设定的目标函数达到优的问题。优化方法很多,...
    文章 2019-09-21 974浏览量
  • 【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 ...

    原始模型的输出层通常应该被替换,因为对于新的任务来说,最有可能没有用处,甚至可能没有适合新任务的输出数量。类似地,原始模型的较高隐藏层不太可能像较低层一样有用,因为对于新任务来说有用的高层特征可能与...
    文章 2018-06-25 1534浏览量
  • 【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 ...

    原始模型的输出层通常应该被替换,因为对于新的任务来说,最有可能没有用处,甚至可能没有适合新任务的输出数量。类似地,原始模型的较高隐藏层不太可能像较低层一样有用,因为对于新任务来说有用的高层特征可能与...
    文章 2019-02-14 868浏览量
  • 数据的存储介质-固态存储SSD

    4k删除:标记某个页已经被删除,因为真正的删除操作代价很高,所以理想的状态下,应该是尽可能将块删除操作延后,这样一个块内就会更多的数据页可能被标记为删除。当一个块中足够多的页被标记为删除后。就...
    文章 2016-04-08 1650浏览量
  • 机器学习入门|线性回归(二)

    这对许多需要利用概率辅助决策的任务很 对数函数是任意阶可导的凸函数,现有的许多数值优化算法都可直接用于求取优解下面来看看如何确定式(3)中的$\boldsymbol{\omega}$和$b$。若将式(3)中的$y$视为类后验...
    文章 2018-01-30 3991浏览量
  • AIOps的七种武器:让IT基础设施实现“自动驾驶”

    一个改进的根因分析算法:1)线上流量突增、将异常数据(突增)标记2)根据搜索算法计算突增的影响根元素组合相关性3)向用户推荐最有可能的组合(行为和整体的流量突增一致) 领域建模与本体构建 以上的方法提供...
    文章 2019-07-30 10685浏览量
  • SLS配置日志关键字告警的N种方法

    select ts_predicate_simple(x,y,nPred,isSmooth)这里我们将这个算法函数在查询分析语句中&xff0c;查询分析语句如下&xff1a;java.lang.NullPointerException| select ts_predicate_simple(stamp,value,6) FROM ...
    文章 2021-08-13 404浏览量
  • 手把手教你从零搭建深度学习项目(附链接)

    我们决定一些训练样本来对算法进行测试。结果并没有给人惊喜,应用的颜色较少,样式也不正确。由于对模型进行了一段时间的训练,我们知道什么样的绘图表现欠佳。正如预期的那样,结构错综复杂的绘图更难上色。这...
    文章 2018-05-14 6303浏览量
  • 带你读《增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与...

    60岁是一个明显的财富分割点,即60岁以上仍然拥有20000以上财富的人数降。图2-7 柱状图示例 图2-8只是从分布的角度来看是否能发现意义的业务洞察。若单纯计算两个变量间的相关性并进行展示,则可以参考下面的...
    文章 2019-11-05 1455浏览量
  • 应用运维智能化的关键技术——《应用智能运维实践...

    回答了应用智能运维是什么、为什么、有什么价值、能干什么的问题。为了指导企业实践、落地&xff0c;本章围绕应用场景&xff0c;从技术角度总结归纳了相比于传统的监控运维技术&xff0c;应用智能运维系统特有的几个关键技术...
    文章 2021-07-06 465浏览量
  • 能模仿韩寒小四写作的神奇递归神经网络(附代码)

    最初的语料文本需要一些简单的处理才能交给机器学习算法学习,比如句子常见的处理是分词,对于英语而言,纯天然的空格分隔开,对中文而言,我们需要自己去做断句和分词。比如英文的句子“He left!可以分词成3...
    文章 2017-05-02 2017浏览量
  • 摆脱电缆、可移除四肢,NASA 人形机器人「女武神」替...

    Valkyrie 究竟与 R2 有什么区别呢&xff1f;一、Valkyrie 与 R2 的区别Valkyrie 全身共包含 44 个自由度。其中手臂拥有七个自由度&xff0c;手腕和手都能完成动作&xff0c;每个手有三个手指和一个拇指&xff0c;因此它的手部有...
    文章 2021-12-03 138浏览量
  • Expert 诊断优化系列-内存不够么?

    目前服务器内存动辄超过100GB的情况下,同样的标准,显然是不够准确的,这个值的计算是跟具体的服务器内存配置有关的,一个可供参考的标准算法是 Max Buffer Pool(GB)/4*300(S) 为什么这里缺少了一个 Buffer ...
    文章 2018-04-28 1228浏览量
  • Expert 诊断优化系列-内存不够么?

    目前服务器内存动辄超过100GB的情况下,同样的标准,显然是不够准确的,这个值的计算是跟具体的服务器内存配置有关的,一个可供参考的标准算法是 Max Buffer Pool(GB)/4*300(S) 为什么这里缺少了一个 Buffer ...
    文章 2018-01-14 1690浏览量
  • Expert 诊断优化系列-内存不够么?

    目前服务器内存动辄超过100GB的情况下,同样的标准,显然是不够准确的,这个值的计算是跟具体的服务器内存配置有关的,一个可供参考的标准算法是 Max Buffer Pool(GB)/4*300(S) 为什么这里缺少了一个 Buffer ...
    文章 2018-03-07 902浏览量
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