Generalized Infinitesimal Gradient Ascent(GIGA)

最新推荐文章于 2024-12-30 16:01:40 发布
最新推荐文章于 2024-12-30 16:01:40 发布
阅读量303 收藏
点赞数
分类专栏： 数学 强化学习 文章标签： 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40072213/article/details/120974424
版权

Generalized Infinitesimal Gradient Ascent(GIGA)

GIGA是一种梯度上升算法，可以用于强化学习和深度学习中，智能体根据收益调整自己的策略。
在这里插入图片描述

函数优化算法之：梯度上升法（Gradient Ascent）
搏博的专栏
12-31 1492
然而，在实际应用中，目标函数可能更加复杂，并且可能存在多个局部最大值点，这时梯度上升法可能会收敛到局部最优解而非全局最优解。此外，学习率的选择也非常重要，过大的学习率可能导致算法不稳定，而过小的学习率则会使收敛速度变慢。（3）算法效率：梯度上升法在每次迭代中都需要计算目标函数的梯度，这可能会涉及大量的计算。在梯度上升法的核心公式是参数的更新规则，它基于目标函数在当前参数值下的梯度（即偏导数的向量）来进行更新。的梯度，它是一个向量，其分量是目标函数对各个参数的偏导数，表示在处函数增加最快的方向。
机器学习里面什么叫梯度上升，什么叫梯度下降
最新发布
强化学习曾小健
04-03 850
算法更新方向目标梯度下降沿负梯度方向下降最小化函数梯度上升沿梯度方向上升最大化函数若想最大化函数 f(x)f(x)f(x)，可以将问题转化为最小化函数 −f(x)-f(x)−f(x)，然后使用梯度下降。若想最小化函数 f(x)f(x)f(x)，可以将问题转化为最大化函数 −f(x)-f(x)−f(x)，然后使用梯度上升。
Online Convex Programming and Generalized Infinitesimal Gradient Ascent
datou1596的博客
01-26 273
Online Convex Programming and Generalized Infinitesimal Gradient Ascent Jan. 23, 2021 Aim‾\underline{\text{Aim}}Aim​ In this paper, the concept of online convex programming is introduced. To solve the online convex programming problem, an algorithm for g
梯度上升和梯度下降
weixin_44943389的博客
05-21 3156
梯度下降：梯度下降是一种迭代算法，用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。在梯度上升和梯度下降算法中，梯度指的是目标函数关于参数或变量的偏导数向量。为了解决这个问题，可以采用不同的变体和改进算法，如随机梯度上升、随机梯度下降、批量梯度下降、动量法、自适应学习率等。梯度上升（Gradient Ascent）和梯度下降（Gradient Descent）是优化算法中常用的两种方法，用于寻找函数的最大值和最小值。梯度上升和梯度下降是优化算法中常用且重要的方法，它们为许多机器学习和深度学习模型的训练提供了基础。
强化学习笔记之gradient ascent（二）
u012680687的博客
04-13 4973
一般而言，Actor的策略就是gradient ascent Actor和Environment、Reward的关系如下： 在一个回合episode中，这些state和action组成一条轨迹： Trajectory τ={s1,a1,s2,a2,…,sT,aT} \textbf {Trajectory} \space \tau = \lbrace s_1,a_1,s_2,a_2,\d...
Generalized Gradient Vector Flow for Snakes: New Observations, Analysis, and Improvement
02-10
An external force for snakes called gradient vector flow (GVF) attempts to address traditional snake problems of initialization sensitivity and poor convergence to concavities, while generalized GVF ...
A novel generalized gradient vector flow snake model using minimal surface and component-normalized method for medical image segmentation
02-21
这篇研究论文“使用最小表面和分量归一化方法的新型广义梯度向量流Snake模型用于医学图像分割”（A novel generalized gradient vector flow snake model using minimal surface and component-normalized method ...
a generalized accelerated proximal gradient apporoach
09-10
本文介绍了一种用于基于全变分（Total Variation，简称TV）的图像恢复问题的广义加速近邻梯度（Generalized Accelerated Proximal Gradient，简称GAPG）方法。文章作者为王梦佐和林州臣，他们两位分别是IEEE的会员和...
函数优化算法之：梯度下降法（Gradient Descent）
搏博的专栏
12-30 1323
梯度方向是损失函数增加最快的方向，而负梯度方向则是损失函数减少最快的方向（即优化方向）。它的基本思想是从一个初始点开始，在函数的定义域内反复迭代，通过计算当前点的梯度来确定下一步的移动方向，以此来逐渐逼近函数的全局或局部最小值。（2）应用链式法则：如果损失函数是通过一个复杂的模型（如神经网络）与参数相连的，那么可能需要使用链式法则（也称为反向传播算法）来计算偏导数。这个公式表明，在每一次迭代中，算法都会根据当前参数的梯度信息，按照学习率的步长，沿着梯度的反方向更新参数，从而得到新的参数。
Generalized Benders Decomposition 学习笔记论文对照版）
05-07
### 通用Benders分解（Generalized Benders Decomposition，GBD）简介 通用Benders分解（GBD）是一种用于求解复杂优化问题的数学方法，尤其适用于那些可以分解为两个或多个子问题的问题。GBD是Benders分解方法的...
2.策略梯度（Policy Gradient）+Gradient Ascent
qq_39160779的博客
07-12 1962
目录 深度强化学习目录 简介 策略梯度，顾名思义，就是优化策略的梯度。我们之前讲了Policy-based和Value-based，而Policy-based方法就是直接训练策略的一组参数。如何训练？策略梯度就是一种方法。 基本思路 要训练一个Policy-based的方法，其实只需要三步。 第一步，用一个神经网络作为策略自身，神经网络的参数为θ\thetaθ。 第二步，设置一个Loss function，告诉神经网络什么样的策略是好的。 第三步，得到最佳策略。 符号 τ\tauτ：一轮游戏中的具体过
GIGA+调研
Byane的专栏
10-24 4753
背景 1.现在越来越多的科学计算和网络服务将文件系统视为一个高速的轻量级“数据库”，将文件当做一个大目录下的无结构记录； 2.程序级的并发导致对元数据服务的并发性要求越来越高 目前文件系统的瓶颈： 1.由单一MDS管理元数据，限制了系统的扩展性 2.将目录的子树分散到不同的mds上管理，但是每个目录及其子树仍然由单一的mds管理； 3.有些系统允许将server作为代理，将请求发送到真
梯度下降法(Gradient descent)
热门推荐
moverzp的博客
03-13 1万+
梯度下降法(Gradient descent)标签： 机器学习1.梯度下降法有什么用梯度下降法用来求函数的极小值，且是一种迭代算法，由于计算效率高，在机器学习中常常使用。梯度下降法经常求凸函数(convex function)的极小值，因为凸函数只有一个极小值，使用梯度下降法求得的极小值就是最小值。与其对应的有梯度上升法(Gradient ascent)，用来求函数的极大值，两种方法原理一样，只是计
机器学习--梯度下降法（Gradient Descent）
YGQ_qq_1435471912
01-23 2745
目录1.概述2.梯度下降法2.1场景假设 1.概述 2.梯度下降法 2.1场景假设
最速下降法与其他优化算法的比较
AI天才研究院
01-08 1010
1.背景介绍 优化算法是计算机科学和数学领域中的一个重要研究方向，它主要关注于寻找一个或一组使得一个函数达到最小值或最大值的点。在实际应用中，优化算法广泛应用于机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域。最速下降法(Gradient Descent)是一种常用的优化算法，它通过梯度下降的方法逐步找到函数的最小值。在本文中，我们将对最速下降法与其他优化算法进行比较，分析它们的优缺点以及在不同场景下的应用...
【学习强化学习】四、策略梯度方法及实现
weixin_42301220的博客
02-24 3848
文章目录参考资料1. Policy Gradient1.1 Policy of Actor1.2 Actor, Environment, Reward1.2.1 Actor, Environment1.2.2 reward1.3 梯度上升(gradient ascent)1.4 梯度上升实现细节2. 策略梯度tips2.1 添加基线2.2 Assign Suitable Credit2.3 优势函数3. REINFORCE: Monte Carlo Policy Gradient3.1 蒙特卡洛与时序差分3
基本的gradient descent梯度下降法
dzhou的博客
10-06 1231
基本的gradient descent梯度下降法: Batch gradient descent; Stochastic gradient descent; Mini-batch gradient descent
Generalized SAM
02-23
### Generalized SAM概述 Generalized Sharpness-Aware Minimization (SAM) 是一种优化算法，旨在通过最小化损失函数的锐度来提高模型泛化能力[^1]。传统上，机器学习中的优化目标主要是使训练集上的经验风险最小化。然而，在某些情况下，这种做法可能导致过拟合现象。 为了克服这一挑战，Generalized SAM引入了一个新的视角——不仅关注参数空间中局部极小值的位置，还考虑其形状特性。具体来说，该方法试图找到那些具有较低锐度（即平坦）解附近的最优解路径。研究表明，这样的解决方案往往能够提供更好的测试性能和更强的鲁棒性。 #### 数学表达形式 给定一个神经网络 \( f_\theta(x) \)，其中\( \theta \)表示可调参数向量，则原始SAM可以被定义为： \[ \min_{\theta} L(\theta)+\lambda R(\theta+\epsilon),|\epsilon|_p=\delta \] 这里， - \(L\) 表示标准监督任务下的损失； - \(R\) 则衡量扰动后的最大可能增长幅度； - 参数 \(\lambda,\delta>0\) 控制着正则项强度以及允许的最大偏离程度； 对于广义版本而言，上述公式进一步扩展到多维度约束条件，并支持更灵活的距离测度方式，从而适应不同类型的任务需求[^2]。 ```python import torch from torch import nn, optim class GSAMOptimizer(optim.Optimizer): def __init__(self, params, base_optimizer, rho=0.05, adaptive=False): defaults = dict(rho=rho, adaptive=adaptive) super(GSAMOptimizer, self).__init__(params, defaults) self.base_optimizer = base_optimizer(self.param_groups) @torch.no_grad() def step(self, closure=None): if closure is None: raise ValueError('closure should be provided for sharpness-aware update') # Compute perturbed parameters w' grad_norm = 0. for group in self.param_groups: for p in group['params']: if p.grad is not None: param_state = self.state[p] state.setdefault('grad', []).append(p.grad.clone()) grad_norm += torch.norm(p.grad)**2 grad_norm = grad_norm.sqrt().item() for group in self.param_groups: scale = group["rho"] / max(grad_norm, 1e-8) for p in group['params']: if p.grad is not None: e_w = (scale * p.grad).data.sign() p.add_(e_w) loss_at_perturbation = closure().float() # Restore original weights & compute gradient at w' for group in self.param_groups: for i, p in enumerate(group['params']): if 'original_params' not in self.state[p]: self.state[p]['original_params'] = p.data.clone() p.data.copy_(self.state[p]['original_params']) self.zero_grad() loss_at_original = closure().float() final_loss = loss_at_original + ((loss_at_perturbation - loss_at_original)).mean() final_loss.backward(create_graph=True) self.base_optimizer.step(closure=closure) # Example usage with SGD as a base optimizer model = ... # Define your model here base_optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) gsam = GSAMOptimizer(model.parameters(), base_optim, rho=0.05) for input_, target in data_loader: def closure(): output = model(input_) loss = criterion(output, target) gsam.zero_grad() loss.backward() return loss gsam.step(closure) ```
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
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