目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的,然后介绍 Adam 如何更新参数,以及 Adam 如何和学习率衰减结合. 梯度下降法更新参数 梯度下降法参数更新公式: \[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \] 其中,\(\eta\) 是学习率,\(\theta_t\) 是第 \(t\) 轮的参数,\

我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp

Reference:ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超参数 超参数(Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一,因为这些参数不可通过常规方法学习获得. 神经网络经典五大超参数: 学习率(Leraning Rate).权值初始化(Weight Initialization).网络层数(Layers) 单层神经元数(Units).正则惩罚项(Regularizer|Normalization) 这五大超参数使得神经网络更像是一门

论文解读:Radam:ON THE VARIANCE OF THE ADAPTIVE LEARNING RATE AND BEYOND 1,目的 想找到一个比较好的优化器,能够在收敛速度和收敛的效果上都比较号. 目前sgd收敛较好,但是慢. adam收敛快,但是容易收敛到局部解. 常用解决adam收敛问题的方法是,自适应启动方法. 2,adam方法的问题 adam在训练的初期,学习率的方差较大. 根本原因是因为缺少数据,导致方差大. 学习率的方差大,本质上自适应率的方差大. 可以控制自适应率的方

这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第四篇: 第一篇:ES1:Windows下安装ElasticSearch 第二篇:ES2:ElasticSearch 集群配置 第三篇:ES3:ElasticSearch 索引 第四篇:ES4:ElasticSearch 使用C#添加和更新文档 在ElasticSearch引擎中进行全文搜索是一件非常酷炫的事,而创建索引是最重要的事,必须要精心设计,建议使用head插件创建索引的映射(Mapping),而对索引文档数据的日常更新,可以使用C#客户

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本文来自<BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks>,时间线为2017年3月.是google的工作. 作者提出一个新的均衡执行方法,该方法与从Wasserstein距离导出的loss相结合,用于训练基于自动编码器的GAN.该方法在训练中会平衡生成器和判别器.另外,它提供一个新的近似收敛测度,快而且稳定,且结果质量高.同时作者提出一种控制图像多样性和可视化质量之间权衡的方法.作者专注于图像生成任务,即使在更高分辨率下也

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台

关于神经网络你不能不知道的一切 作者|Kailash Ahirwar 编译|Sambodhi 编辑|Vincent AI前线导语:理解什么是人工智能,以及机器学习和深度学习是如何影响人工智能的,这是一种荡气回肠的体验.最近,MateLabs联合创始人兼CTO Kailash Ahirwar在Mudium发布了一篇博文<关于神经网络你不能不知道的一切>[1](Everything you need to know about Neural Networks). 本文涵盖了从神经元到训练轮数,介绍

MADDPG原文链接 OpenAI bog DDPG链接 目录 一.摘要 二.效果展示 三.方法细节 问题分析 具体方法 伪代码 网络结构 四.实验结果 五.总结 附录 Proposition 1 一.摘要   文章探索了多智能体(multi-agent)领域的强化学习方法.  由于多智能体的环境状态由多个agent的行为共同决定,本身具有不稳定性(non-stationarity),Q-learning算法很难训练,policy gradient算法的方差会随着智能体数目的增加变得更大.  作

Gradient Optimization Gradient Descent Batch Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent 参数 Mini-Batch Size: 一个Batch样本所含的样本数 参数效果 通过设置Mini-Batch Size可以将Mini-Batch转为Stochastic Gradient Descent和B

1. 深度学习流程简介 1)一次性设置(One time setup)          -激活函数(Activation functions) - 数据预处理(Data Preprocessing) - 权重初始化(Weight Initialization) - 正则化(Regularization:避免过拟合的一种技术) - 梯度检查(Gradient checking) 2)动态训练(Training dynamics)          - 跟踪学习过程 (Babysitting th

11.6 Momentum 在 Section 11.4 中,我们提到,目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向.因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent).在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量.然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问题.对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果. \[ \mathbf{g}_t

airfoil4755 下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1YEtNjJ0_G9eeH6A6vHXhnA 提取码:dwjq 11.6 Momentum 在 Section 11.4 中,我们提到,目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向.因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent).在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量.然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问

深度学习优化器 深度学习中的优化器均采用了梯度下降的方式进行优化,所谓炼丹我觉得优化器可以当作灶,它控制着火量的大小.形式与时间等. 初级的优化器 首先我们来一下看最初级的灶台(100 - 1000 元) Batch Gradient Descent (BGD) 名字叫做批梯度下降,实际上每次迭代会使用全部的数据来更新梯度(应该是取所有数据的平均梯度),具体公式如下: \[\theta = \theta - \eta \cdot \nabla_{\theta} J(\theta) \] 伪代码如

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好

TensorFlow是一个采用数据流图,用于数值计算的开源软件库.自己接触tensorflow比较的早,可是并没有系统深入的学习过,现在TF在深度学习已经成了"标配",所以打算系统的学习一遍.在本篇文章中主要介绍TF的基础知识... 创建并运行图 首先创建 两个变量 import tensorflow as tf reset_graph() x = tf.Variable(3, name="x") y = tf.Variable(4, name="y&qu

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\),然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\underset{\thet

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