设立3个指针pa、pb和pc,其中pa和pb分别指向La表和Lb表中当前待比较插入的结点,而pc指向Lc表中当前最后一个结点;
若pa->data<=pb->data,则将pa所指结点链接到pc所指结点之后,否则将pb所指结点链接到pc所指结点之后;
由于链表的长度为隐含的,则第一个循环执行的条件是pa和pb皆非空,当其中一个为空时,
说明有一个表的元素已归并万,则只要将另一个表的剩余段链接在pc所指结点之后即可。

An optimizer that trains as fast as Adam and as good as SGD. https://www.luolc.com/publications/ad…
 
 
 

An optimizer that trains as fast as Adam and as good as SGD. https://www.luolc.com/publications/ad…的更多相关文章

  1. Adam作者大革新, 联合Hinton等人推出全新优化方法Lookahead

    Adam作者大革新, 联合Hinton等人推出全新优化方法Lookahead   参与:思源.路.泽南 快来试试 Lookahead 最优化方法啊,调参少.收敛好.速度还快,大牛用了都说好. 最优化方 ...

  2. 优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW,LazyAdam)

    优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW,LazyAdam) 2019年05月29日 01:07:50 糖葫芦君 阅读数 455更多 ...

  3. Adam Optimization Algorithm

    曾经多次看到别人说起,在选择Optimizer的时候默认就选Adam.这样的建议其实比较尴尬,如果有一点科学精神的人,其实就会想问为什么,并搞懂这一切,这也是我开这个Optimizer系列的原因之一. ...

  4. 机器学习-TensorFlow应用之 binned features, Cross features和optimizer

    概述 这一节主要介绍一下TensorFlow在应用的过程中的几个小的知识点,第一个是关于features的处理的,例如Bucketized (Binned) Features 和 Feature sc ...

  5. 论文阅读笔记二十六:Fast R-CNN (ICCV2015)

    论文源址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 参考博客:https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/5103 ...

  6. 优化器,sgd,adam等

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 首先定义:待优化参数:  ,目标函数:  ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于 ...

  7. 机器学习: R-CNN, Fast R-CNN and Faster R-CNN

    做语义分割的大概都知道这几篇文章了,将一个传统的计算机视觉模型,用CNN一点一点的替换,直到最后构建了一个完整的基于CNN的端到端的模型.这几篇文章有一定的连贯性.从中可以看到一种研究的趋势走向. 上 ...

  8. 最优化方法系列:Adam+SGD—>AMSGrad

    自动调参的Adam方法已经非常给力了,不过这主要流行于工程界,在大多数科学实验室中,模型调参依然使用了传统的SGD方法,在SGD基础上增加各类学习率的主动控制,以达到对复杂模型的精细调参,以达到刷出最 ...

  9. zz:一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam

    首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降 ...

随机推荐

  1. 《转》vue 常用ui组件

    vux github ui demo:https://github.com/airyland/vux Mint UI 项目主页:http://mint-ui.github.io/#!/zh-cndem ...

  2. Node入门教程(9)第七章:NodeJs的文件处理

    Node的文件处理涉及到前面说的ptah模块,以及fs文件系统.stream流处理.Buffer缓冲器等模块.内容可能比较多,相关内容请以官网文档为主,此处主要以案例讲解为主,分享给大家一些常用的经典 ...

  3. 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析

    1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原 ...

  4. TWELP™ Vocoder

    TWELP™ Vocoder   DSP Innovations Inc. (DSPINI) announces new class of proprietary vocoders for wide ...

  5. WPF之UI虚拟化

    在WPF应用程序开发过程中,大数据量的数据展现通常都要考虑性能问题.有下面一种常见的情况:原始数据源数据量很大,但是某一时刻数据容器中的可见元素个数是有限的,剩余大多数元素都处于不可见状态,如果一次性 ...

  6. 占位 Bootstrap

    中文网  http://www.bootcss.com/

  7. table给tbody设置滚动条

    table结构例子: <table class="layui-table"> <thead> <tr> <th> 贷款项目 < ...

  8. MySQL常见错误码及说明

    1005:创建表失败1006:创建数据库失败1007:数据库已存在,创建数据库失败<=================可以忽略1008:数据库不存在,删除数据库失败<=========== ...

  9. [Tensorflow] Cookbook - Retraining Existing CNNs models - Inception Model

    From: https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks#alexnet 先大概了解模型,再看如果加载pre-training weight. 关于retai ...

  10. CentOS 6.7 下 Squid 代理服务器 的 安装与配置

    GFW 封锁了 HTTP/Socks5 代理,HTTP 代理是关键词过滤,Socks5 代理则是封锁协议.不过某些特殊的低端口并没有这么处理,已知的有 21,25. 20端口已经被封杀,21端口目前会 ...