深度学习 动量公式推导（moment动量）

最新推荐文章于 2025-02-18 15:24:08 发布
最新推荐文章于 2025-02-18 15:24:08 发布
阅读量2.1k 收藏 1
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38973721/article/details/109068820
本文详细探讨了深度学习中动量公式的推导过程，从基础的动量项更新规则出发，逐步解析如何通过组合历史梯度信息来优化参数更新。通过公式a1′ = 2a1+a2, a2′ = 3a1′∗2+a3等，展示了动量如何影响学习过程，并最终得出a′ = r∗a1′+(1−r)∗ai的综合表达式，强调了动量在加速梯度下降和避免局部最小值方面的作用。" 69258822,4882387,"Python编程实用技巧：numpy, matplotlib 和文件操作

a1,a2,a3,a4,......ai,......ana_1, a_2, a_3, a_4, ... ... a_i, ... ... a_na1​

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
08-06 4482
基于深度学习的入侵检测系统在提高检测精度和效率方面展现出了巨大的潜力，然而，它仍然面临着一些挑战，例如数据标准化、模型解释性、攻击的多样性等。未来，我们需要在这些方面进行更深入的研究，并开发出更强大的入侵检测系统。
如何使用Nesterov加速梯度下降实现高效深度学习模型
AI天才研究院
07-19 4406
作者：禅与计算机程序设计艺术 深度学习（Deep Learning）是一个基于神经网络的机器学习方法，它可以用来解决复杂的分类任务、回归问题等多种问题。而近年来随着深度学习的火爆，越来越多的人在研究如何更好地训练深度学习模型。其中一种较为有效的方法就是采用Nesterov加速梯度下降（NAG）算法。本文将会详细阐述其原理、算法及其具体应用
深度学习：算法优化之动量算法（Momentum）
m0_58475958的博客
08-01 5353
1.原理   运用物理学上的动量思想，在梯度下降的问题中引入动量项 mmm 和折扣因子 γ\gammaγ，公式为：mt=γmt+1m_t=\gamma m_{t+1}mt​=γmt+1​其中 mmm 是动量项mmm的指数加权平均后的值，γ\gammaγ表示历史梯度的影响力，也就是权重值，γ\gammaγ越大，权重越大。从直观上看，如果当前时刻的梯度与历史梯度方向趋近，这种趋势会在当前时刻加强，否则减弱。 2.指数加权平均   在分析动量算法之前，我们先来了解指数加权平均的含义。假定给一个序列，例如北京一年每
深度学习笔记之优化算法(三)动量法的简单认识
静静的学习就好
10-07 952
上一节介绍了随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)，本节将介绍动量法。
动量法（Momentum）
m0_51200050的博客
06-30 3214
动量法通过引入动量项，使得参数更新不仅依赖于当前的梯度，还考虑了之前梯度的累积效果，从而加速收敛并减少参数更新时的震荡。通过具体数据示例，可以清楚地看到动量法如何在每次迭代中逐步更新动量项和参数，使模型逐步逼近最优解。
深度学习中优化方法总结
Donny's Blog
01-03 3340
最近在看Google的Deep Learning一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手动指定学习速率的,而后面的A
深度学习优化算法之动量法[公式推导]（MXNet）
深度学习领域优质创作者，优快云博客专家
09-25 1843
熟悉指数加权移动平均的推导
深度学习优化器+公式推导
curious_undergather的博客
12-17 1053
基础优化 1. GD — 梯度下降 1.1 BGD — 批量梯度下降 代码 1.2 SGD — 随机梯度下降 代码 1.3 MBGD — 小批量梯度下降 代码 2. Momentum 2.1 Simple momentum update 2.2 Nesterov momentum update (Nesterov Accelerated Gradient) (NAG) 3. Adaptive learning rate optimization algorithm 3.1.
深度学习八股
最新发布
m0_52000310的博客
02-18 703
深度学习八股
深度学习笔记（二）：2优化算法（二）(Momentum, RMSProp, Adam)
weixin_42503072的博客
03-18 939
1.动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 基本的想法：运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重 例如，在上几个导数中，你会发现这些纵轴上的摆动平均值接近于零，所以在纵轴方向，你希望放慢一点，平均过程中，正负数相互抵消，所以平均值接近于零。但在横轴方向，所有的微分都指向横轴方向，因此横轴方向...
BP动量算法仿真
05-13
动量算法改进的BP算法matlab仿真实例，经验证。证 明一个3层的BP网络能够实现任意的连续映射,可以任意 精度逼近任何给定的连续函数 。
深度学习常用优化算法moment/Adagrad/RMSProp/Adadelta/Adam
qq_36732904的博客
04-07 242
常用优化器公式原理总结
深度学习中的优化方法(Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)详解及调用
bbaaa123的博客
10-02 1716
深度学习中的优化方法(Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)详解及调用
深度学习之动量momentum介绍
yueguang8的博客
06-03 1568
动量是深度学习中非常重要的优化技术,它能有效提高训练的稳定性和收敛速度。掌握动量的原理和使用方法对于训练高性能的深度学习模型非常关键。
深度学习-优化算法（mini-batch、Momenturn、RMSprop、Adam、学习率衰减）【手抄笔记】
Brianone的博客
05-06 1079
【物理/数学】—— 概念的理解 moment、momentum
weixin_30493401的博客
04-24 2042
moment：矩，momentum：[物] 动量；动力；冲力； 数学意义上的 moment（矩）概念其实源自于物理范畴。首先我们来介绍物理学意义上的矩（Momentum）的概念。 1. 物理学意义上的矩 μn=rnQ 矩，最简单基础的形式定义为，到某点的距离 r，其某次方 n（表 n 阶矩），再乘以该点某一物理量（Q，力，电荷等）的大小。当然如...
深度学习优化算法大全系列2: Momentum(动量)
bitcarmanlee的博客
01-10 2256
1.Momentum要解决的问题 SGD有个问题就是收敛过程会产生震荡，这个相信大家都明白。Momentum主要解决的就是这个问题。 具体的解决思路为在SGD基础上引入一阶动量，公式可以表示如下： mt=β1⋅mt−1+(1−β1)⋅gtm_t = \beta_1 \cdot m_{t-1} + (1- \beta_1) \cdot g_tmt​=β1​⋅mt−1​+(1−β1​)⋅gt​ 其中，β1\beta_1β1​为超参数，经验值为0.9。β1\beta_1β1​越大，说明当前动量主要由以前累积的方
Moment矩计算公式
安安爸Chris的专栏
01-26 2120
平均数与标准方差 这两个数学概念大家都耳熟能详，九年义务教育都涵盖的内容. 假设有数组x， x1,x2,x3…xn, N 为数组的个数 公式如下： μ=ΣxNσ=Σ(x−μ)2N \mu = \frac{\Sigma x} {N} \newline \newline \sigma = \frac{\Sigma (x-\mu)^2} {N} μ=NΣx​σ=NΣ(x−μ)2​ 它也叫做一阶矩和二阶矩 高阶矩 三阶矩和四阶矩公式如下： 3rdmoment=1NΣ(x−μ)3σ34thmoment=1N
深度学习（一）优化算法之动量法详解
热门推荐
qq_39809262的博客
06-03 1万+
动量法 使用梯度下降法，每次都会朝着目标函数下降最快的方向，这也称为最速下降法。这种更新方法看似非常快，实际上存在一些问题。 1. 梯度下降法的问题 考虑一个二维输入，[x1,x2][x_1, x_2][x1​,x2​]，输出的损失函数 L:R2→RL: R^2 \rightarrow RL:R2→R，下面是这个函数的等高线： 可以想象成一个很扁的漏斗，这样在竖直方向上，梯度就非常大，在水平方向上，梯度就相对较小，所以我们在设置学习率的时候就不能设置太大，为了防止竖直方向上参数更新太过了，这样一个较小的学
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小鹏AI

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值