目录 分布式原理 单机多卡 多机多卡(分布式) 分布式的架构 节点之间的关系 分布式的模式 数据并行 同步更新和异步更新 分布式API 分布式案例 Tensorflow的一个特色就是分布式计算.分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的.这是一个通信框架gRPC(google remote procedure call),是一个高性能.跨平台的RPC框架.RPC协议,即远程过程调用协议,是指通过网络从远程计算机程序上请求服务. 分布式原理 Tensorflow分布式是

大规模机器学习: 线性回归的梯度下降算法:Batch gradient descent(每次更新使用全部的训练样本) 批量梯度下降算法(Batch gradient descent): 每计算一次梯度会遍历全部的训练样本,如果训练样本的比较多时,内存消耗过大. 随机梯度下降算法: 1. 首先将随机打乱的训练样本数据 2. 外循环:(一般2—10次即可,若内循环中次数100000以上,则一次即可) 内循环:遍历所有的训练样本,每次梯度下降时使用一个样本计算梯度. 与批量梯度像算法相比,其下降曲线不

本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类.其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法. 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2017-05-09 15:03:50 # @Author : whb (whb@bupt.edu.cn) # @Link : ${link} # @Version : $Id$ import numpy a

本文介绍了机器学习中基本的优化算法—梯度下降算法和随机梯度下降算法,以及实际应用到线性回归.Logistic回归.矩阵分解推荐算法等ML中. 梯度下降算法基本公式 常见的符号说明和损失函数 X :所有样本的特征向量组成的矩阵 x(i) 是第i个样本包含的所有特征组成的向量x(i)=(x(i)1,x(i)2...,x(i)n) y(i) 第i个样本的label,每个样本只有一个label,y(i)是标量(一个数值) hθ(x(i)) :拟合函数,机器学习中可以用多种类型的拟合函数 θ 是函数变量,

1.前言 这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法,主要是应用迭代的思想来逼近.在梯度下降算法中.都是环绕下面这个式子展开: 当中在上面的式子中hθ(x)代表.输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值,与y相减则是一个相对误差.之后再平方乘以1/2,而且当中 注意到x能够一维变量.也能够是多维变量,实际上最经常使用的还是多维变量. 我们知道曲面上方向导数的最大值的方向就代表了梯度的方向,因此我们在做梯度下降的时候.应该是沿着梯度的反方向进行权重的更新.能够有效的找到全局的最优解. 这个θ的更新过

1.批量梯度下降 批量梯度下降法是最原始的形式,它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新.从数学上理解如下: 对应的目标函数(代价函数)即为: (1)对目标函数求偏导: (2)每次迭代对参数进行更新: 优点:   (1)一次迭代是对所有样本进行计算,此时利用矩阵进行操作,实现了并行.   (2)由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向.当目标函数为凸函数时,BGD一定能够得到全局最优. 缺点:   (1)当样本数目 m 很大时,每迭代一步都需要对所有样本

梯度下降和随机梯度下降 梯度下降在深度学习中很少被直接使用,但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础.随后,将引出随机梯度下降(stochastic gradient descent). 一维梯度下降 以简单的一维梯度下降为例,解释梯度下降算法可能降低目标函数值的原因.假设连续可导的函数f:ℝ→ℝ的输入和输出都是标量.给定绝对值足够小的数ϵ,根据泰勒展开公式,得到以下的近似: 学习率 梯度下降算法中的正数η通常叫作学习率.这是一个超参数,需要人

(手机的颜色,大小,用户体验来加权统计总体的值)极大似然估计MLE 1.Logistic回归 Logistic regression (逻辑回归),是一种分类方法,用于二分类问题(即输出只有两种).如用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,结果是用户要么点击要么不点击. 通常两类使用类别标号0和1表示,0表示不发生,1表示发生. 问题引入 例如:有100个手机,其中有30个是你喜欢的,70个是不喜欢的.现预测你对第101个手机的喜好.这是一

转自:http://www.cnblogs.com/ivictor/p/5735580.html 搭建MySQL数据库的主从架构,还是蛮简单的.重要的几个命令整理一下. 主从服务器上: SHOW VARIABLE LIKE '%SERVERI_ID%';-- 查看SERVER_ID SHOW VARIABLE LIKE '%LOG_BIN%';-- 查看是否开启二进制日志 主服务器: 创建库表 reset master;-- 删除原来的BINLOG[慎重使用] show master logs;

MySQL数据复制的原理图大致如下: 从上图我们可以看出MySQL数据库的复制需要启动三个线程来实现: 其中1个在主服务器上,另两个在从服务器上.当发出START SLAVE时,从服务器创建一个I/O线程,以连接主服务器并让它发送记录在其二进制日志中的语句.主服务器创建一个线程将二进制日志中的内容发送到从服务器.该线程可以识别为主服务器上SHOW PROCESSLIST的输出中的Binlog Dump线程.从服务器I/O线程读取主服务器Binlog Dump线程发送的内容并将该数据拷贝到从服务器

异步nodejs代码的同步样子写法样例 js的异步嵌套太深代码将不好看.尤其在用node的时候这种情况会大量出现. 这里用node连接redis,做一个用户注册的简单例子来说明.例如用redis做存储.我们设置一个String类型的key, seq:user这个作为自增主键ID,set类型allUser存放所有用户ID,和set类型allUserName存放所有用户名. 代码示例如下 var redis = require("redis"), db = redis.createClie

在服务器端判断request来自Ajax请求(异步)还是传统请求(同步) 在服务器端判断request来自Ajax请求(异步)还是传统请求(同步):  两种请求在请求的Header不同,Ajax 异步请求比传统的同步请求多了一个头参数  1.传统同步请求参数   accept  text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8  accept-charset  gb2312,utf-8;q=0.7,*;q=0.7  a

同步通知和异步通知发送的数据没有本质的区别:同步通知有2个作用:第一是从支付宝的页面上返回自己的网站继续后续操作:第二是携带支付状态的get参数:让自己的网站用于验证: 同步通知后:还需要异步通知主要是为了防止出现意外情况:因为涉及到金钱:这是一个对安全和稳定要求比较严格的场景:如果同步通知的过程中:用户不小心关闭了浏览器:或者浏览器卡死了:异步也能收到通知:记录支付状态: 即便是用户端没问题:万一自己的服务器网络异常了一下呢? 如果自己的服务器没有正确返回接受到通知的状态:支付宝的服务器会在一

此方法是异步请求封装成同步请求,加上token验证,环境试用微信小程序,可以修改文件中的ajax,进行封装自己的,比如用axios等 成功码采用标准的 200 到 300 和304 ,需要可以自行修改 /** * 同步流请求 * token验证每个接口 * 柯里化添加同步任务 * resolve返回res,cb * reject 返回res,cb * 通过任务中断测试 * 通过成功失败回调函数测试 * * 任务流 任务接入柯里化函数 currying(()=>{}) --> * 开始执行 cu

1 FLUENT变量梯度宏 C_R_G C_P_G C_U_G C_V_G C_W_G C_T_G C_H_G C_YI_G C_R_RG C_P_RG C_U_RG C_V_RG C_W_RG C_T_RG C_H_RG C_YI_RG FLUENT计算中单元变量有两种梯度:非限制梯度(后缀_G)和重建梯度(后缀_RG),帮助文档建议如果需要通过单元变量重建计算单元面上的变量则使用重建梯度计算更精确. 说明: 只有当求解器正在求解某一变量时才能读取该变量的梯度.例如,定义一个能量源项时,可以读

1.MySQl主从复制 原理:将主服务器的binlog日志复制到从服务器上执行一遍,达到主从数据的一致状态. 过程:从库开启一个I/O线程,向主库请求Binlog日志.主节点开启一个binlog dump线程,检查自己的二进制日志,并发送给从节点:从库将接收到的数据保存到中继日志(Relay log)中,另外开启一个SQL线程,把Relay中的操作在自身机器上执行一遍 优点: 作为备用数据库,并且不影响业务 可做读写分离,一般是一个写库,一个或多个读库,分布在不同的服务器上,充分发挥服务器和数据

问题的引入: 考虑一个典型的有监督机器学习问题,给定m个训练样本S={x(i),y(i)},通过经验风险最小化来得到一组权值w,则现在对于整个训练集待优化目标函数为: 其中为单个训练样本(x(i),y(i))的损失函数,单个样本的损失表示如下: 引入L2正则,即在损失函数中引入,那么最终的损失为: 注意单个样本引入损失为(并不用除以m): 正则化的解释 这里的正则化项可以防止过拟合,注意是在整体的损失函数中引入正则项,一般的引入正则化的形式如下: 其中L(w)为整体损失,这里其实有: 这里的 C

https://www.cnblogs.com/alexYuin/p/7039234.html # 概念 LMS(least mean square):(最小均方法)通过最小化均方误差来求最佳参数的方法. GD(gradient descent) : (梯度下降法)一种参数更新法则.可以作为LMS的参数更新方法之一. The normal equations : (正则方程式,将在下一篇随笔中介绍)一种参数更新法则.也可以作为LMS的参数更新方法之一. 三者的联系和区别:LMS是一种机器学习算法

样本个数m,x为n维向量.h_theta(x) = theta^t * x梯度下降需要把m个样本全部带入计算,迭代一次计算量为m*n^2 随机梯度下降每次只使用一个样本,迭代一次计算量为n^2,当m很大的时候,随机梯度下降迭代一次的速度要远高于梯度下降

梯度下降代码: function [ theta, J_history ] = GradinentDecent( X, y, theta, alpha, num_iter ) m = length(y); J_history = zeros(20, 1); i = 0; temp = 0; for iter = 1:num_iter     temp = temp +1;     theta = theta - alpha / m * X' * (X*theta - y);     if tem

以上几个概念之前没有完全弄清其含义及区别,容易混淆概念,在本文浅析一下: 一.online learning vs batch learning online learning强调的是学习是实时的,流式的,每次训练不用使用全部样本,而是以之前训练好的模型为基础,每来一个样本就更新一次模型,这种方法叫做OGD(online gradient descent).这样做的目的是快速地进行模型的更新,提升模型时效性. online learning其实细分又可以分为batch模式和delta模式.bat