最近读一个代码发现用了一个梯度更新方法, 刚开始还以为是什么奇奇怪怪的梯度下降法, 最后分析一下是用一阶梯度及其二次幂做的梯度更新.网上搜了一下, 果然就是称为Adam的梯度更新算法, 全称是:自适应矩估计(adaptive moment estimation) 国际惯例, 参考博文: 一文看懂各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法 Adam:一种随机优化方法 An overview of gradient descent optimization algorithms 梯度下降优化算法…

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las…

补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmsprop.sgd,效果最好的组合是:prelu+rmsprop.我的代码如下: # Simple example using recurrent neural network to predict time series values from __future__ import division, p…

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梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习…

在前面两篇文章中,我们用一个框架梳理了各大优化算法,并且指出了以Adam为代表的自适应学习率优化算法可能存在的问题.那么,在实践中我们应该如何选择呢? 本文介绍Adam+SGD的组合策略,以及一些比较有用的tricks. 回顾前文: Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (2) 不同优化算法的核心差异:下降方向 从第一篇的框架中我们看到,不同优化算法最核心的区别,就是第三步所执行的下降方向: 这个式子中,前半部分是实际的学习率(也即下降步长)…

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个…

笔记:Andrew Ng's Deeping Learning视频 摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/58457.html 本章介绍了优化算法,让神经网络运行的更快 1. 梯度优化算法 1.1 Mini-batch 梯度下降 将 \(X = [x^{(1)}, x^{(2)}, x^{(3)}, ..., x^{(m)}]\) 矩阵所有 \(m\) 个样本划分为 \(t\) 个子训练集,每个子训练集,也叫做mini-batch: 每个子训练集称为 \(x^…

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步 阅读数 4357更多 分类专栏: 数值优化   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/fangqingan_java/article/details/48946903 概述 在实际应用中,有些目…

1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快.但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大,直接对这么大的的数据作梯度下降,可想而知速度是快不起来的.故这里将训练样本分割成较小的训练子集,子集就叫mini-batch.例如:训练样本数量m=500万,设置mini-batch=1000,则可以将训练…

1.mini-batch size 表示每次都只筛选一部分作为训练的样本,进行训练,遍历一次样本的次数为(样本数/单次样本数目) 当mini-batch size 的数量通常介于1,m 之间    当为1时,称为随机梯度下降 一般我们选择64,128, 256等样本数目 import numpy as np import math def random_mini_batch(X, Y, mini_batch = 64, seed=0): np.random.seed(seed) m = X.sh…