机器学习优化算法概要

最新推荐文章于 2024-09-13 08:22:45 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 优化算法 sklearn
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最近面试经常被问到机器学习和深度学习优化器的问题，所以做了一点简要的总结，主要是理清每种优化算法的基本思想和相互之间的对比，全文在ipad上手写，不想再转成md浪费时间了，如果看不习惯的朋友可以选择忽略直接退出((ಥ﹏ಥ))。深度学习优化算法概要的地址为 https://blog.youkuaiyun.com/qq_30992103/article/details/107793834，有兴趣的朋友欢迎一起学习交流

SAG

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SAGA

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liblinear

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Newton法

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BFGS

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L-BFGS

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优化器选择的原则

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References

如何理解SAG,SVRG,SAGA三种优化算法
梯度下降算法的一些基本概念
LIBSVM与LIBLINEAR
优化算法-坐标下降法
坐标下降法推导过程
牛顿下降法和梯度下降基础
牛顿法、拟牛顿法、DFP算法、BFGS算法和L-BFGS算法

3D分割之SAGA训练流程解读
蓝羽飞鸟的博客
06-04 751
3DGS，SAGA训练流程源码解读
variance_reduced_neural_networks:深度学习主题的 SVRG 和 SAGA 优化算法的实现
05-31
随机方差减少算法：深度学习的 SVRG 和 SAGA 优化算法的实现。 随机梯度 (SGD) 是通过神经网络进行反向传播最常用的优化算法，因为它的成本比梯度下降要小。 但是，它的收敛速度非常慢，并且需要降低学习率才能收敛。 2013 年和 2014 年，出现了两种新的“混合算法”。 随机方差减少梯度 (SVRG) 和随机平均梯度增强 (SAGA) 是混合体，因为它们使用梯度的无偏估计，但它们的方差正在消失。 这两种算法具有指数收敛速度。 虽然它们的行为以机器学习目的而闻名，但它们并不用于深度学习主题。 例如，您现在可以在 scikit 学习库 ( ) 中使用 SAGA 对于这个项目，我想对这些算法进行编码以用于深度学习。 我已经使用 PyTorch 框架对这些算法进行了编码。 用法：此代码是用 Python3 编写的，我使用了 jupyter notebook。 您将需要下载以下
深度学习优化器算法详解
weixin_45915902的博客
03-13 236
深度学习优化器算法详解
快速梯度下降法-SAGA
u011961856的专栏
09-01 5571
SGD对于目标函数:目标函数优化步骤:1.随机旋转索引j,即函数fj(x)f_j(x);2.更新参数x,采用sgd公式为:SAGA(STOCHASTIC VARIANCE REDUCTION METHODS)目标函数优化步骤:1.随机旋转索引j,即函数fj(x)f_j(x);2.对于上述目标函数,采用SAGA参数更新公式为:ϕk+1j=xk\phi_j^{k+1}=x^k.SAGA代码:https:
线性收敛的随机优化算法之 SAG、SVRG（随机梯度下降）
sun_shengyun的专栏
12-22 2万+
原文出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22402784?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 这篇文章回顾了基于梯度的随机优化算法在这几年的重要发展 -- SAG、SVRG。 很多常见的机器学习模型的目标（比如最小二乘做线性回归、逻辑回归）都可以概括成以下这种一般形式：
机器学习中的优化算法总结
堕落天使1024的博客
09-09 474
1 梯度下降算法理论分析 1.1 相关介绍 1.1.1 批量梯度下降 1.1.2 随机梯度下降 1.1.2 小批量随机梯度下降 1.2 迭代步的推导 2 梯度算法实现 2.1 基本算法 2.1.1 随机梯度下降 2.1.2 动量 2.1.3 Nesterov动量 2.2 自适应学习率算法 2.2.1 AdaGrad 2.2.2 RMSProp 2.2.3 AdaDelta 2.2....
机器学习算法的概要介绍与分析
05-12
机器学习算法是一种通过训练数据自动调整和优化模型参数，以实现对新数据预测或分类的技术。这些算法涵盖了从简单的线性回归到复杂的深度学习网络等多个层面。 资源方面，机器学习算法通常依赖于大量的数据集进行...
机器学习中优化算法在极限学习机回归预测的应用及其实现
03-30
适合人群：从事机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是对回归预测和优化算法感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要改进极限学习机性能的研究和工程项目，目标是通过引入不同的优化算法来提升ELM的预测精度和...
统计与机器学习算法概要1
08-03
统计与机器学习算法概要1 统计与机器学习算法概要是统计学和机器学习领域中的一些重要概念和技术的概要。以下是对该概要中的知识点的详细说明： 1. 稳健性检验 稳健性检验是指在统计分析和机器学习中，检查模型或...
灰狼优化算法在机器学习中的多模型优化应用及MATLAB实现
最新发布
05-08
内容概要：本文详细介绍了灰狼优化算法（GWO）及其在机器学习领域的广泛应用。GWO是一种受狼群社会行为启发的元启发式优化算法，能够有效优化复杂解空间中的问题。文中具体探讨了GWO在支持向量机(SVM & LSSVM)、随机...
【三维分割】SAGA:Segment Any 3D Gaussians
qq_45752541的博客
01-04 5900
交互式三维分割技术在三维场景理解和操作中具有重要意义，是一项值得关注的任务。然而，现有的方法在实现细粒度、多粒度分割或争夺大量计算开销方面面临挑战，抑制了实时交互。在本文中，我们引入了分段任意三维gasssin（SAGA），一种新的三维交互分割方法，无缝地将二维分割模型与三维高斯Splatting（3DGS）相结合。SAGA通过设计良好的对比训练，有效地将分割模型生成的多粒度二维分割结果嵌入到三维高斯点特征中。实验评估展现了竞争力的性能。
收藏 _ 深度学习优化算法：从SGD到AdamW原理和代码解读1
08-04
可打印版本附pdf下载链接本思想来下这篇佬的章：Juliuszh：个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam主要是对深度学习各种优化器 (从SG
feature-selection_GA-SA-SAGA算法.rar
01-07
遗传算法+模拟退火算法+模拟退火遗传算法混合（解决决策树特征选择问题）
集成学习笔记3--偏差与方差理论
Zoo0ooey的博客
03-22 654
3.偏差与方差理论训练均方误差和测试均方误差偏差-方差的均衡 优化模型（调参） 训练均方误差和测试均方误差 在回归中，我们最常使用的评价指标为均方误差（MSE）：MSE=1N∑i=1N(yi−f^(xi))2MSE=\frac {1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\hat f(x_i))^2MSE=N1​∑i=1N​(yi​−f^​(xi​))2。 左：通过不同函数f拟合产生的数据。 右：灰色曲线->训练均方误差，红色曲线->测试均方误差。方块分别对应左图通过不同模型模拟数据
随机方差缩减方法 - SAGA 与 非凸近端变体 ProxSAGA: proximal SAGA
猿猿的小仓库
02-07 1901
转载自https://blog.youkuaiyun.com/u011961856/article/details/77771493 SGD（Stochastic Gradient Descent） 随机梯度下降算法 对于目标函数: 目标函数优化步骤: 1.随机旋转索引j,即函数fj(x)fj(x); 2.更新参数x,采用sgd公式为: SAGA(STOCHASTIC VARIANCE REDUCTION METHODS)随机方差缩减方法 目标函数优化步骤: 1.随机旋转索引j,即...
分布式事务探讨系列（五）：saga方案
lsblsb的专栏
05-06 8682
Saga模式是一种分布式异步事务，一种最终一致性事务，是一种柔性事务。 Saga事务模型又叫做长时间运行的事务（Long-running-transaction）, 它是由普林斯顿大学的H.Garcia-Molina等人提出，它描述的是另外一种在没有两阶段提交的的情况下解决分布式系统中复杂的业务事务问题。 Saga的组成 每个Saga由一系列sub-transaction Ti 组成 每个T...
优化算法详解
qq_38384924的博客
10-17 1万+
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。 ...
Point-SAGA 项目使用教程
gitblog_00488的博客
09-13 850
Point-SAGA 项目使用教程 point-saga Accelerated SAGA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/point-saga ...
Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、Adagrad
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xian0710830114的专栏
09-06 7万+
这是一个系列，以Pytorch为例，介绍所有主流的优化器，如果都搞明白了，对优化器算法的掌握也就差不多了。作为系列的第一篇文章，本文介绍Pytorch中的SGD、ASGD、Rprop、Adagrad，其中主要介绍SGD和Adagrad。因为这四个优化器出现的比较早，都存在一些硬伤，而作为现在主流优化器的基础又跳不过，所以作为开端吧。
机器学习算法概要概念
06-27
机器学习算法大体上可以分为以下几个主要类别： 1. 监督学习：利用已标记的训练数据（输入-输出对），学习输入与期望输出之间的映射关系。常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等...
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