概念:Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的．该算法名为「Adam」,其并不是首字母缩写,也不是人名.它的名称来源于适应性矩估计(adaptive moment estimation) Adam(A

我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析,不同的更新策略对程序效率的影响. 这两个 GAN 的实现中,有两种不同的训练策略: 先训练判别器(discriminator),再训练生成器(generator),这是原始论文Generative

简介 Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降(SGD)过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的. 「Adam」,其并不是首字母缩写,也不是人名.它的名称来源于适应性矩估计(adaptive moment estimation).在介绍这个

Atitit.软件中见算法 程序设计五大种类算法 1. 算法的定义1 2. 算法的复杂度1 2.1. Algo cate2 3. 分治法2 4. 动态规划法2 5. 贪心算法3 6. 回溯法3 7. 分支限界法3 1. 算法的定义  算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题

()要运用STL的算法,首先必须包含头文件<algorithm>,某些STL算法用于数值处理,因此被定义于头文件<numeric> ()所有STL算法都被设计用来处理一个或多个迭代器区间,第一个区间通常以起点和终点表示,至于其他区间,多数情况下你只需提供起点便足以,其终点可以自动以第一个区间的元素数量推断出来,调用者必须保证这些区间的有效性. STL算法采用覆盖模式而非安插模式,所以调用者必须保证目标区间拥有足够的元素空间,当然你也可以运用特殊的安插型迭代器将覆盖模式改变为安插模式

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有

wand(weak and)算法基本思路 一般搜索的query比较短,但如果query比较长,如是一段文本,需要搜索相似的文本,这时候一般就需要wand算法,该算法在广告系统中有比较成熟的应 该,主要是adsense场景,需要搜索一个页面内容的相似广告. Wand方法简单来说,一般我们在计算文本相关性的时候,会通过倒排索引的方式进行查询,通过倒排索引已经要比全量遍历节约大量时间,但是有时候仍 然很慢. 原因是很多时候我们其实只是想要top n个结果,一些结果明显较差的也进行了复杂的相关性计算,而

作者 | 钱坤 钱坤,腾讯后台开发工程师,从事领域为流媒体CDN相关,参与腾讯TVideo平台开发维护. 原文是<Algorithmic Nuggets in Content Delivery>.这篇文章是akamai15年的文章,里面介绍了一些akamai在内容分发网络中的算法研究,下面对论文中的这些算法进行简单的总结.水平有限有限,有理解错误的还望指正. ps:并不是所有的算法都已经投入到了实用阶段. BLOOM FILTERS Bloom filters的研究主要用在akamai的CDN

前一段时间抽空去参加面试,面试官一开始让我做一道题,他看完之后,让我回答一下这个题的时间复杂度并优化一下,当时的我虽然明白什么是时间复杂度,但不知道是怎么计算的,一开局出师不利,然后没然后了,有一次我逛博客园时看到有个博主的文章说到有LeetCode这玩意,于是就知道了LeetCode.忽然有一种疑问:前端学不学算法?我看过一篇博文:为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重要? 我觉得,前端应该是要学一下算法的,不久后前端明朗化,要做的工作量不低于后端人员,到时候也会像优化页面一样去优化js,既

版权声明:本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 又有很长的一段时间没有更新博客了,距离上次更新已经有两个月的时间了.其中一个很大的原因是,不知道写什么好-_-,最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章,觉得SVM是一个非常有趣,而且自成一

是不是stl中的算法函数中参数只要是和函数相关的就是函数对象和谓词?

接着统计学习中knn算法实验(1)的内容 Problem: Explore the data before classification using summary statistics or visualization Pre-process the data (such as denoising, normalization, feature selection, …) Try other distance metrics or distance-based voting Try other

机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础 转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 又有很长的一段时间没有更新博客了,距离上次更新已经有两个月的时间了.其中一个很

51nod 1785 数据流中的算法 题面 动态求平均数.方差.中位数. 题解 这道题的坑: 平均数在答案中是向下取整输出并在后面添加".00" 方差:平方的平均数减去平均数的平方 中位数:维护两个multiset,一个存较小的一半元素,另一个存较大的一半.当两个multiset的大小相差超过二时,把较大的multiset中多出来的那个放到另一个multiset中.这样就知道中位数或中间两个数了. 注意multiset中,st.erase(1)会删除所有大小为1的元素! #includ

JS中常见算法问题 1. 阐述JS中的变量提升(声明提前) 答:将所有的变量提升当当前作用域的顶部,赋值留在原地.意味着我们可以在某个变量声明前就使用该变量. 虽然JS会进行变量提升,但并不会执行真正的初始化过程. 按值传递:两变量间赋值,或向函数中传递参数时,都是将原变量中的值复制一个副本给对方,修改一方,另一方不受影响. 引用类型的对象之间相互赋值时,只是将地址赋值给了对方,因此改变原对象中的内容,由于地址并未发生改变,因此也会引发新变量内容的改变. 2.阐述use strict;的作用 答

结合OpenCV中Camshitf算法学习,做一些简单的补充,包括: 实现全自动跟随的一种方法 参考opencv中的相关demo,可以截取目标物体的图片,由此预先计算出其色彩投影图,用于实际的目标跟随. Mat hsv,mask,hue,hist; cvtColor( cut_image, hsv, CV_BGR2HSV );//cut_image为提前截取的目标图片 inRange( hsv, Scalar( MIN( _hmin, _hmax ), MIN( _smin, _smax ),

STL中的所有算法(70个) 参考自:http://www.cppblog.com/mzty/archive/2007/03/14/19819.htmlhttp://hi.baidu.com/dinglinbin/blog/item/887e7c30c12e429ba9018e30.html STL算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>,<functional>组成. 要使用 STL中的算法函数必须包含头文件<algorithm>,对

标准c++算法是通过迭代器和模板来实现的,其实算法本身就是一种函数模板. 算法从迭代器那里获得一个元素,而迭代器则知道一个元素在容器中的什么位置.迭代器查找元素的位置并将这些信息提供给算法以便算法能够访问这些元素.算法不必关心具体的元素存储在容器中什么位置的细节,通常情况下,算法也不必直到存储元素的容器的种类.算法只需要简单地申请一个元素就可以了,根本无须直到这个元素是什么或者这个元素可能存储在什么地方.这样的话一个标准的算法就可以处理几乎所有类型的容器,并且一个容器可以容纳几乎任何类型的元素.

数据流中的算法 思路: 线段树模拟: 时间刚刚卡在边界上,有时超时一个点,有时能过: 来,上代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; #define maxn 1000005 ],R[maxn<<]; ],dis[maxn<<],to,x; ],sum2[maxn<&

1785 数据流中的算法 基准时间限制:1.5 秒 空间限制:131072 KB 分值: 20 难度:3级算法题   51nod近日上线了用户满意度检测工具,使用高级人工智能算法,通过用户访问时间.鼠标轨迹等特征计算用户对于网站的满意程度.   现有的统计工具只能统计某一个窗口中,用户的满意程度的均值.夹克老爷想让你为统计工具添加一个新feature,即在统计均值的同时,计算窗口中满意程度的标准差和中位数(均值需要向下取整). Input 第一行是整数n与k,代表有n次操作,时间窗口大小为k.