梯度优化算法（gradient descent optimization algorithms）

最新推荐文章于 2024-12-30 21:07:20 发布
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本文探讨了梯度下降算法的不同变种及其在机器学习中的应用。通过对比不同版本的梯度下降算法，文章深入分析了每种方法的优点和局限性，并讨论了如何选择合适的优化策略来提高训练效率。
hellocsz
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梯度下降优化算法 An Overview of Gradient Descent Optimization Algorithms
AI天才研究院
08-06 1361
梯度下降优化算法(Gradient Descent Optimization Algorithm)是机器学习领域中最常用的优化算法之一。本文将梯度下降算法作为主题，从理论、定义到实践方法进行系统阐述，并提供相应的代码实现。梯度下降算法既简单又高效，在很多领域都得到了广泛应用。背景介绍；基本概念及术语说明；梯度下降算法的原理；梯度下降算法的数学表达及具体操作步骤；梯度下降算法的代码实现及相关实例解析。
An overview of gradient descent optimization algorithms（译文）
03-11
梯度下降法，是当今最流行的优化（optimization）算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法。本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识，以帮助你使用这些算法。我们首先会考察梯度下降法的各种变体，然后会简要地总结在训练（神经网络或是机器学习算法）的过程中可能遇到的挑战。
【译】梯度下降优化算法概览（gradient descent optimization algorithms）
Michael’s Blog
11-21 762
之前一直想总结一下深度学习中常用的梯度下降算法的，后来发现有人做了，那好吧，直接翻译吧。 一、变量的更新方法 1.1 Batch gradient descent 这种变量的更新方法是利用整个数据集的数据，也就是一个batch来计算出损失函数的梯度，进而来更新网络中的参数θ\thetaθ，公式如下： θ=θ−η⋅∇θJ(θ)\theta = \theta -\eta\cdot\nabla_{\th...
An overview of gradient descent optimization algorithms
olu
12-29 716
《An overview of gradient descent optimization algorithms 》论文2017年发表，是一篇综述类论文，介绍了很多基于梯度下降方法的改进方法以及分布式执行的方法。其中先是介绍了三种典型的梯度下降算法：批量梯度下降、随机梯度下降和微批量梯度下降，区别在于他们的更新参数的时间点不同，计算梯度的方法相同。这是基础知识。重点在于后面。 文中提出四个至今仍
caffe学习笔记（10）：Gradient descent optimization algorithm
NGY
05-23 1416
本文介绍了六种梯度下降算法，SGD，AdaDelta, AdaGrad, Adam, Nesterov, RMSProp。
优化问题（A overview of gradient descent optimization algorithms）
surprising
05-25 625
当我们在优化一个模型的时候，通过网络计算loss并反向传播，算出梯度（也就是下降方向gkg_kgk​）， 并根据步长（也叫学习率αk\alpha_kαk​），使用优化器来更新参数（GD） ：Wk+1=Wk−αkgkW_{k+1}=W_k-\alpha_kg_kWk+1​=Wk​−αk​gk​。 上面这句话的key points是设置loss，设置优化算法，计算梯度（代码中直接通过反向传播计算，调用底层代码，但是我们要知道GD算的是一阶梯度，牛顿法、拟牛顿法计算了二阶梯度），而学习率的设置由于优化器设置不同而
梯度下降算法优化综述An overview of gradient descent optimization algorithms
hongxue8888的博客
08-17 1323
原文地址：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf参考：https://www.leiphone.com/news/201706/e0PuNeEzaXWsMPZX.html梯度下降算法优化综述Insight Centre for Data Analytics, NUI Galway Aylien Ltd., Dublin ruder.sebastian@gmail
优化算法：梯度下降算法
FriendshipTang的博客
04-20 1576
Python、PyTorch、人工智能、优化算法、梯度下降
Gradient Optimization
anmin1992的专栏
03-24 166
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...
Optimization including Convex Optimization and Gradient Descent
RokoのBasilisk‘s Blog
02-20 340
1. 深度学习中的优化问题和凸性介绍 2. 介绍梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理及实现
各种梯度优化算法介绍
jiangjiane
11-15 2622
原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/wangxinginnlp/article/details/50974594# https://blog.youkuaiyun.com/chenzhi1992/article/details/52850759?_t=t
梯度优化算法总结
ailishuai的专栏
09-06 570
参考 http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html#gradientdescentvariants An overview of gradient descent optimization algorithms
梯度下降算法总结（Gradient Descent Algorithms）
scott198512的博客
08-16 5736
机器学习与深度学习梯度下降、坐标下降优化方法总结
【优化算法】梯度优化算法：一种新的原启发式优化算法算法
最新发布
Logic_9527的博客
12-30 1522
本文提出了一种新型的元启发式优化算法——梯度优化器（Gradient-based Optimizer, GBO）。GBO算法灵感来源于牛顿法，采用两个主要操作：梯度搜索规则（Gradient Search Rule, GSR）和局部逃逸操作算子（Local Escaping Operator, LEO），通过一组向量来探索搜索空间。GSR利用基于梯度的方法增强探索倾向并加速收敛速度，以实现更优的搜索空间定位，LEO则帮助GBO逃离局部最优解。
几种常用Gradient descent optimization算法详解
laolu1573的专栏
09-12 2331
先看这个https://mp.weixin.qq.com/s/xm4MuZm-6nKTn2eE3eNOlg 最基本的gradient descent： 1.Momentum Momentum 是一种有助于在相关方向上加速SGD并抑制振荡的方法。它通过将上步的更新向量添加到当前的更新向量来实现。 γ通常是0.9或者类似的值。 2.Adagrad Adagrad是一种参数自...
梯度下降优化算法综述
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我和我追逐的梦~~~
09-09 7万+
梯度下降优化算法综述   该文翻译自An overview of gradient descent optimization algorithms。   总所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难
梯度下降优化算法总结
shuzfan的专栏
07-21 1万+
本次介绍梯度下降优化算法。主要参考资料为一篇综述《An overview of gradient descent optimization algorithms》
an overview of gradient descent optimization algorithms
06-06
梯度下降优化算法概述 梯度下降是一种常用的优化方法，可以帮助我们找到使目标函数最小化或最大化的参数。随着机器学习和深度学习的发展，各种梯度下降算法也不断涌现。以下是一些常用的梯度下降优化算法的概述： ...
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