Natural Gradient Descent

最新推荐文章于 2023-03-24 11:39:07 发布
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博客围绕自然梯度下降展开，虽未给出具体内容，但推测会涉及该方法的原理、应用等信息技术领域关键信息，自然梯度下降在机器学习等领域有重要作用。
Thermodynamic Natural Gradient Descent
c_cpp_csharp的专栏
05-28 114
二阶训练方法具有比梯度下降更好的收敛性，但由于其计算开销，在大规模训练的实践中很少使用。这可以被视为硬件限制（由数字计算机施加）。在这里，我们表明，当使用适当的硬件时，自然梯度下降（NGD），一种二阶方法，每次迭代的计算复杂度与一阶方法相似。我们提出了一种新的用于训练神经网络的混合数模算法，该算法在一定的参数范围内等效于NGD，但避免了昂贵的线性系统求解。我们的算法利用了平衡时模拟系统的热力学特性，因此需要一台模拟热力学计算机。
强化学习之自然梯度法
Ton的博客
09-01 4316
自然梯度法，即Natural Gradient，是一种优化算法，其他常见的优化算法比如一维搜索、牛顿法、最速下降法、共轭梯度法等。个人认为自然梯度的思想非常类似于最速下降法，只不过一个是寻找最优的标量α∈R\alpha\in\mathbb{R}α∈R，而NG是在一定约束下寻找最优的搜索方向s∗=αds^*=\alpha ds∗=αd(严格来说搜索方向应该不包括学习率，但是为了便于说明，接下来的搜索方向都暗指包括学习率)。 另外NG算法还被广泛用于强化学习中，比如NPG、TRPO以及PPO算法都涉及到了自然梯
强化学习： Natural Gradient Descent
水野与小太郎的博客
09-02 1081
一、Problems Policy gradient 存在不少问题：比如： 1、Poor sample efficiency as PG is on-policy learning, 2、Large policy update or improper step size destroy the training 1 This is different from supervised learning where the learning and data are independent ...
入门神经网络优化算法（五）：一文看懂二阶优化算法Natural Gradient Descent（Fisher Information）
Bin 的专栏
03-03 7993
二阶优化算法Natural Gradient Descent，是从分布空间推导最速梯度下降方向的方法，和牛顿方法有非常紧密的联系。Fisher Information Matrix往往可以用来代替牛顿法的Hessian矩阵计算。下面详细道来。
自然梯度（Natural Gradient）
weixin_30391339的博客
09-16 1358
自然梯度（Natural Gradient） 转载于:https://www.cnblogs.com/tiny-player/p/3323973.html
An overview of gradient descent optimization algorithms
Leo的博客
03-28 3931
转载自：http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ Table of contents: Gradient descent variants Batch gradient descent Stochastic gradient descent Mini-batch gradient descent
强化学习的学习之路（四十六）2021-02-15自然梯度法实现策略上的单调提升(Monotonic Improvement with Natural gradient descent)
热爱可抵漫长岁月
04-03 381
作为一个新手，写这个强化学习-基础知识专栏是想和大家分享一下自己学习强化学习的学习历程，希望对大家能有所帮助。这个系列后面会不断更新，希望自己在2021年能保证平均每日一更的更新速度，主要是介绍强化学习的基础知识，后面也会更新强化学习的论文阅读专栏。本来是想每一篇多更新一点内容的，后面发现大家上优快云主要是来提问的，就把很多拆分开来了（而且这样每天任务量也小一点哈哈哈哈偷懒大法）。但是我还是希望知识点能成系统，所以我在目录里面都好按章节系统地写的，而且在github上写成了书籍的形式，如果大家觉得有帮助，
87361021natural-gradient-algorithm_变步长_
10-01
自然梯度算法是一种在优化问题中广泛使用的策略，特别是在机器学习和深度学习领域。它结合了梯度下降法和正规方程的思想，旨在更高效地更新模型参数。在这个压缩包中，我们关注的是"变步长"的实现，这意味着算法会...
MindSpore 高阶优化器
吴建明wujianming_110117
02-07 500
MindSpore 高阶优化器 MindSpore自研优化器THOR(Trace-based Hardware-driven layer-ORiented Natural Gradient Descent Computation)，该优化器在ImageNet上训练ResNet50，使用MindSpore+8 Ascend 910 仅需66.7分钟，当使用256节点时仅需2.7分钟！ 关于一二阶优化器，其中二阶优化器与一阶优化器相比收敛速度更快，但缺点是二阶信息矩阵求逆复杂度高，为 , 其中 n 为二阶信
入门神经网络优化算法（六）：二阶优化算法K-FAC
Bin 的专栏
03-29 7170
上一篇介绍了二阶优化算法Natural Gradient Descent（自然梯度算法），虽然可以避免计算Hessian，但是依然在计算代价上极高，对于大型的神经网络参数规模依然不可能直接计算。本篇继续介绍自然梯度算法后续的一个近似计算方法K-FAC
GAE(Generalized Advantage Estimation) PPO
bbbeoy的专栏
06-28 4616
https://blog.youkuaiyun.com/zhkmxx930xperia/article/details/88257891
强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现
bbbeoy的专栏
04-18 2695
策略梯度与A2C算法 https://blog.youkuaiyun.com/u013298300/article/details/100060817 强化学习（十三 ）--AC、A2C、A3C算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/62100741 强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现！ https://www.jianshu.com/p/428b640046aa ...
【确定性策略梯度类】 DPG,DDPG,TD3,D4PG
bbbeoy的专栏
05-31 2132
https://zhkmxx9302013.github.io/post/dad17569.html
上置信界算法（the-upper-confidence-bound-algorithm，UCB）
bbbeoy的专栏
01-17 1713
https://blog.youkuaiyun.com/u010510549/article/details/86476151
贝尔曼方程（Bellman Equation）
bbbeoy的专栏
12-03 1512
https://blog.youkuaiyun.com/hhy_csdn/article/details/89105908
RLHF知识
bbbeoy的专栏
03-24 1239
然而，对生成结果的评估是主观和依赖上下文的，这些结果难以用现有的基于规则的文本生成指标 (如 BLUE 和 ROUGE) 来衡量。除了评估指标，现有的模型通常以预测下一个单词的方式和简单的损失函数 (如交叉熵) 来建模，没有显式地引入人的偏好和主观意见。因此，训练阶段，如果直接用人的偏好（或者说人的反馈）来对模型整体的输出结果计算reward或loss，显然是要比上面传统的“给定上下文，预测下一个词”的损失函数合理的多。：即使用强化学习的方法，利用人类反馈信号直接优化语言模型。
DRN 模型
bbbeoy的专栏
12-18 563
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58280384 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38875317
AlphaGo Zero强化学习原理
bbbeoy的专栏
10-26 532
在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。 　　　　本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文,AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet。 1.AlphaGo Zero模型基础 　　　　AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱，通过自我对弈完成棋力提高。主要使用了两个模型，第一个就是我们上一..
费舍尔信息矩阵在参数估计的应用
最新发布
06-24
### Fisher信息矩阵在参数估计中的应用与意义 Fisher信息矩阵（Fisher Information Matrix, FIM）在统计推断和机器学习中具有重要作用，其核心功能是衡量模型参数估计的不确定性[^1]。具体而言，Fisher信息矩阵可以用于量化模型参数对数据分布的影响程度，从而为参数估计提供理论支持。 #### 1. 参数估计中的应用 在参数估计中，Fisher信息矩阵通过Cramér-Rao下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）来约束估计量的方差。根据Cramér-Rao不等式，任何无偏估计量的方差都不能小于Fisher信息矩阵的逆矩阵的对角线元素[^1]。这意味着Fisher信息矩阵越“大”，参数估计的精度越高，反之亦然。 此外，在最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）中，Fisher信息矩阵可以通过Hessian矩阵近似得到。当样本数量足够大时，MLE的渐近分布服从正态分布，其协方差矩阵由Fisher信息矩阵的逆矩阵给出[^3]。这使得Fisher信息矩阵成为评估MLE性能的重要工具。 #### 2. 在机器学习中的意义 在机器学习领域，Fisher信息矩阵不仅用于统计推断，还与优化方法密切相关。例如，自然梯度下降（Natural Gradient Descent, NGD）利用Fisher信息矩阵调整梯度方向，使其更符合参数空间的几何结构[^2]。这种方法能够在复杂的损失函数表面上实现更快的收敛速度，并减少优化过程中的震荡现象。 此外，Fisher信息矩阵还可以用于分析模型参数的正交性。如果两个参数的方向在Fisher信息矩阵定义的度量空间中彼此正交，则它们的变化不会相互干扰，从而简化了优化过程[^2]。 #### 3. 统计推断中的意义 从信息几何学的角度来看，Fisher信息矩阵是一种特殊的黎曼度量，能够定义在光滑统计流形上。它刻画了概率分布之间的距离关系，并提供了衡量模型复杂性和不确定性的工具。这种几何视角有助于理解模型参数的变化如何影响数据生成过程。 ```python # 计算Fisher信息矩阵的一个简单示例 import numpy as np def fisher_information(theta, likelihood_grad): """ 计算Fisher信息矩阵 :param theta: 模型参数 :param likelihood_grad: 对数似然函数关于参数的梯度 :return: Fisher信息矩阵 """ grad = np.array(likelihood_grad(theta)) return np.dot(grad.T, grad) # 示例：假设我们有一个简单的模型 theta = np.array([1.0, 2.0]) likelihood_grad = lambda t: [2*t[0], 2*t[1]] fisher_matrix = fisher_information(theta, likelihood_grad) print(fisher_matrix) ```
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