1. 基本概念(Momentum vs SGD) Momentum 用于加速 SGD(随机梯度下降)在某一方向上的搜索以及抑制震荡的发生. GD(gradient descent) θt=θt−1−η∇Jθ(θ)⇒θ=θ−η∇J(θ) for i in range(num_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_gr…
转自:http://blog.csdn.net/bvl10101111/article/details/72615621 先上结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的. 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法. 4.通过速度v,来积累了之前梯度指数级衰减的平均,并且继续延该方向移动: 再看看算法:  动量算法直观效果解释:   如图所示,红色为SG…
一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大.二.momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momen…
Momentum Indicator Functions ADX - Average Directional Movement Index 函数名:ADX 名称:平均趋向指数 简介:使用ADX指标,指标判断盘整.振荡和单边趋势. 公式: 一.先决定股价趋势(Directional Movement,DM)是上涨或下跌: “所谓DM值,今日股价波动幅度大于昨日股价波动幅部分的最大值,可能是创高价的部分或创低价的部分:如果今日股价波动幅度较前一日小,则DM = 0.” 若股价高点持续走高,为上涨趋势…
训练网络时,通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化,如:高斯分布.初始化权值操作对最终网络的性能影响比较大,合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快,从而获得更好的优化结果.但是按照某类分布随机初始化网络权值时,存在一些不确定因素,并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态.不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值,达不到全局最优的状态.因此,如何消除这种不确定性,是训练深度网络是必须解决的一个问题. momentum 动…
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 分类专栏: 算法 深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/90476956 文章目录 优化方法概述 1.整体…
Momentum 动量指标 动量数值就是当天价格同前几个时段的价格的比率 MOMENTUM = CLOSE(i)/CLOSE(i-N)*100 注解: CLOSE(i) - 当前柱形的收市价格: CLOSE(i-N) - 前几个时段柱形的收市价格 观井映天 2015.7.3…
一.visdom可视化工具 安装:pip install visdom 启动:命令行直接运行visdom 打开WEB:在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二.使用visdom # 导入Visdom类 from visdom import Visdom # 定义一个env叫Mnist的board,如果不指定,则默认归于main viz = Visdom(env='Mnist') # 在window Accuracy中画train acc和test acc,x…
本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼…
1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动…