A Gentle Introduction to Mini-Batch Gradient Descent and How to Configure Batch Size

最新推荐文章于 2022-07-31 12:43:30 发布
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分类专栏： 深度学习
本文介绍了小批量梯度下降算法的基本概念，解释了如何配置批处理大小，并探讨了其在机器学习训练过程中的作用。小批量梯度下降结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点，通过在每轮迭代中使用一小部分样本进行梯度更新，既提高了算法的稳定性和收敛速度，又减少了计算资源的需求。

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梯度下降、随机梯度下降法、及其改进
my_god2008的博客
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A Gentle Introduction to Emacspeak-开源
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Mini-Batch Gradient Descent介绍以及如何决定Batch Size 随机梯度下降是目前训练深度学习模型主流的方法。 有三种主要的梯度下降方法，如何决定使用哪一种可能让人困惑。 这在篇文章里，你将看到大部分情况下使用的梯度下降方法以及使用方式。 读完本文，你将知道： 从宏观理解梯度下降运行的原理batch,stochastic和mini-batc
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几种梯度下降方法对比（Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent）         我们在训练神经网络模型时，最常用的就是梯度下降，这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种（mini-ba
神经网络中Batch和Epoch之间的区别是什么？
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神经网络中的Batch和Epoch
Focus
07-31 609
转载自：蜂口知道 随机梯度下降法是一种具有大量超参数的学习算法。通常会使初学者感到困惑的两个超参数: Batch大小和Epoch数量,它们都是整数值，看起来做的事情是一样的。在这篇文章中，您将发现随机梯度下降中Batch和Epoch之间的差异。 阅读这篇文章后，你会知道： ·随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。 ·批量大小是梯度下降的超参数，在模型的内部参数更新之前控制训练样本的数量。 ·Epoch数是梯度下降的超参数，其控制通过训练数据集的完整传递的数量...
My Jumble of Computer Vision
joshua_1988
08-25 1万+
I am going to maintain this page to record a few things about computer vision that I have read, am doing, or will have a look at. Previously I’d like to write short notes of the papers that I have rea...
深入理解python.md_Machine Learning Mastery 博客文章翻译：深度学习与 Keras
weixin_39603492的博客
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Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期(https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/tree/master/docs/dl-keras/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras.md)在 Python 迷你课程中应用深度学习(https://github.com/apachecn/ml-mastery-...
【COCA】美国当代语料库常用高频词汇20200个（可直接复制）
Marble Race
07-31 7万+
COCA当代语料库常用高频单词语料库20200个下载！
a-gentle-introduction-to-neural-networks-with-python
08-01
该文档《a-gentle-introduction-to-neural-networks-with-python》旨在为读者提供一个关于神经网络的基础介绍，并通过Python语言实现一些基本的例子。文档的标题、描述以及部分内容都明确指出其目的是为了让读者对...
A Gentle Introduction to Bilateral Filtering and its Applications.pdf
01-18
双边滤波理论和应用综述论文。
Programming-for-Computations-Python-A-Gentle-Introduction-to-Numerical-Simulations-with-Python (1).pdf.pdf
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09-11
《Programming for Computations - Python: A Gentle Introduction to Numerical Simulations with Python》是一本专注于数值模拟的Python编程入门书籍。本书的作者是Svein Linge和Hans Petter Langtangen，两位分别...
基于Matlab与Yalmip的多用户储能电站日前经济调度优化模型
04-13
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab及其Yalmip工具箱，结合Gurobi求解器，实现多用户（如工业园区内的多个工厂）储能电站的日前经济调度优化。主要内容涵盖模型建立、变量定义、目标函数设定、约束条件配置以及求解过程。文中通过具体的代码实例展示了如何根据分时电价和各用户的用电需求，制定最优的储能充放电计划，从而达到降低总体电费的目的。此外，还讨论了一些常见的实现细节和技术难点，如充放电效率的正确处理、初始荷电状态（SOC）的设定等。 适合人群：具有一定编程基础并对电力系统优化感兴趣的工程师或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望减少电费支出并提高能源利用效率的企业或机构。通过学习本文提供的方法，能够掌握如何构建和求解类似的优化问题，进而应用于实际工程项目中。 其他说明：文中提到的技术手段不仅限于储能调度，还可以扩展到其他类型的资源分配问题。对于想要深入了解优化理论及其工程应用的人来说，这是一个很好的入门案例。
OFDRserver.zip
04-13
OFDR分布式传感python代码 包括激光器远程控制 数据解调 这个是一个基于 PC 端的 **OFDR 系统（Optical Frequency Domain Reflectometry，光学频域反射测量）服务端程序**，主要用于控制光纤分布式传感实验中的硬件设备、采集数据并进行初步处理。 以下是该仓库的主要内容与功能总结： --- ### **项目功能简介** 该项目是一个 PC 端服务程序，用于实现 **光纤频域反射测量（OFDR）系统** 的控制和数据采集功能。其核心用途包括： 1. **与实验设备通信**： - 控制波长扫描光源（如 Santec、Yokogawa 等）； - 控制 DAQ（数据采集卡，如 Advantech PCIE-1840）； - 通过串口与其他设备通信（如温控模块）。 2. **数据采集与同步控制**： - 启动光源扫描； - 通过触发机制同步采集数据； - 采样数据存储为二进制或文本格式，供后续分析。 3. **图形化界面（GUI）操作**： - 使用 Qt 框架实现基本的图形界面，支持设备配置、参数设置、采集控制等功能。 4. **数据处理与显示**： - 实现基本的 FFT 处理； - 可视化信号波形； - 有部分代码实现数据的预处理和拟合操作。 OFDR 光线分布式传感 光频域反射技术 python
西门子S7-1200 PLC Modbus RTU控制步进电机的梯形图程序实现及调试技巧
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04-13
内容概要：本文详细介绍了使用西门子S7-1200 PLC及其485信号板通过Modbus RTU协议控制步进电机的方法。主要内容涵盖硬件配置、关键程序代码、数据处理方法以及常见的调试技巧。文中提供了具体的梯形图代码示例，如初始化Modbus主站、主站轮询、数据指针配置等，并针对实际应用中可能出现的问题给出了详细的解决办法，例如波特率和校验位的正确设置、数据传输时的字节交换处理、通信超时等问题。此外，还强调了硬件连接的重要性，如正确的485接线方式和终端电阻的使用。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要使用PLC进行设备控制并熟悉西门子博途软件平台的用户。 使用场景及目标：帮助读者掌握利用西门子S7-1200 PLC和Modbus RTU协议控制步进电机的具体实现步骤，提高系统的可靠性和稳定性。适用于工厂自动化生产线、机械设备控制等领域。 其他说明：文中提到的一些细节问题（如波特率的实际值、校验方式的选择等）对于初次接触此类项目的开发者来说非常有价值。同时，作者还分享了一些实用的小贴士，如使用抓包工具来辅助调试，这有助于加快项目进度并减少不必要的麻烦。
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121311-基于MATLAB的混沌序列图像加密程序.doc
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a gentle introduction to graph
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图论入门 图论是一门研究图的性质和关系的数学分支。图是由节点和边组成的数据结构，节点表示对象，边表示对象之间的关系。图论可以用于解决许多实际问题，如社交网络分析、路线规划、电路设计等。 图可以分为有向图和无向图。有向图中的边有方向，表示从一个节点到另一个节点的单向关系；无向图中的边没有方向，表示两个节点之间的双向关系。 图还可以分为加权图和非加权图。加权图中的边有权值，表示两个节点之间的距离或代价；非加权图中的边没有权值，表示两个节点之间的关系仅仅是存在或不存在。 图的表示方法有邻接矩阵和邻接表。邻接矩阵是一个二维数组，其中每个元素表示两个节点之间的边；邻接表是一个链表数组，其中每个链表表示一个节点的邻居节点。 图的遍历方法有深度优先搜索和广度优先搜索。深度优先搜索从一个节点开始，沿着一条路径一直走到底，然后回溯到上一个节点继续搜索；广度优先搜索从一个节点开始，先访问它的所有邻居节点，然后再访问邻居节点的邻居节点，以此类推。 图的算法有最短路径算法和最小生成树算法。最短路径算法用于找到两个节点之间的最短路径，常用的算法有Dijkstra算法和Bellman-Ford算法；最小生成树算法用于找到一个无向图的最小生成树，常用的算法有Prim算法和Kruskal算法。 图论是计算机科学中的重要分支，它提供了许多解决实际问题的方法和工具。
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