ADAM优化算法

最新推荐文章于 2025-09-09 23:23:08 发布
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博客围绕ADAM优化算法展开，虽内容仅给出知乎链接，但可推测是对该算法的探讨。ADAM优化算法在信息技术领域有重要应用，能助力解决诸多计算优化问题。
【机器学习】Adam优化算法
qq_51467258的博客
03-10 5554
自适应梯度算法(AdaGrad)维护一个参数的学习速率，可以提高在稀疏梯度问题上的性能(例如，自然语言和计算机视觉问题)。均方根传播(RMSProp)也维护每个参数的学习速率，根据最近的权重梯度的平均值(例如变化的速度)来调整。这意味着该算法在线上和非平稳问题上表现良好(如:噪声)。Adam优化算法的优点包括：自适应学习率：Adam算法可以自适应地调整每个参数的学习率，根据其梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行调节，有助于加速模型收敛。
Adam 优化算法《学习笔记》
sinat_41053216的博客
10-29 1294
Adam中包含两个重要部分：(RMSprop算法) 与在标准梯度下降算法中，每个参数在每次迭代时都使用相同的学习率。如果学习率过大则可能无法收敛；如果过小则收敛非常慢；而Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计和二阶距估计，从而为不同的参数设计独立的自适应学习率。
Adam优化算法(Adam optimization algorithm)
bestrivern的博客
01-11 4万+
一.算法概述及实现步骤 Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起。 1.初始化 2.在第t次迭代中，用mini-batch梯度下降法计算出和 3.计算Momentum指数加权平均数 4.用RMSprop进行更新 5.计算Momentum和RMSprop的偏差修正 6.更新权重   Adam的参数配置： ：同样也称为学习率或步长因子，它控制了权重...
Adam优化算法
panbaoran913的博客
08-20 1183
参考连接：https://www.bilibili.com/video/BV1bD4y197EE?from=search&seid=2812665294799649680 一、常用的优化方法 Momentum方法：通过添加栋梁，提高收敛速度。 Nestrov方法：在进行当前更新前，先进行预演一次，从而找到一个更加适合当前情况的梯度方向和幅度。 Adagrad方法：让不同的参数拥有不同的学习率，并且通过引入梯度的平方和作为衰减想，而在训练过程中自动降低的学习率。 AdaDelta方法：对Adagra
Adam 优化算法
weixin_43570155的博客
06-14 1490
转载于：https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-07-12 什么是 Adam 优化算法？ Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文（Adam: A Method for Stochastic Optimization）中提出的。本文前后两部分都基于该论文的论述和解释
Adam优化算法详细解析
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luoxuexiong的博客
05-21 10万+
本文转载于以下博客地址：http://www.atyun.com/2257.html 如有冒犯，还望谅解！ Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用。在引入该算法时，OpenAI的Diederik Kingma和多伦多大学的Jimmy Ba在他们的2015 ICLR发表了一篇名为“Adam: A Method for Stochast...
【深度学习基础】第十九课：Adam优化算法
qq_34222839的博客
03-12 1900
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。
Adam 优化算法: 适应性和高效的优化
AI天才研究院
01-07 1806
1.背景介绍 随着人工智能技术的发展，优化算法在机器学习、深度学习等领域具有重要的应用价值。优化算法的目标是在有限的计算资源和时间内，找到一个近似最优的解决方案。在这篇文章中，我们将深入探讨一种广泛应用于优化问题的算法——Adam优化算法。 Adam优化算法是一种自适应、高效的优化算法，它结合了随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)和动态学习率调整的优...
Adam优化算法：深度学习的自适应动量估计方法
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
09-09 1494
的特点，内存需求相对较小。，它不仅考虑你当前的步伐（梯度），还会参考你之前的步伐趋势（动量），同时根据山势的陡峭程度（梯度大小）自适应调整步幅。：由于m和v初始化为0，在训练初期会偏向于0，尤其是当β₁和β₂接近1时（这是典型设置）。其中，α是学习率，β₁和β₂是一阶和二阶矩的指数衰减率（通常分别设为0.9和0.999），ε是一个极小值（通常设为10⁻⁸）以防止除以零。在实际应用中，通常不需要自己实现Adam，主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）都提供了高度优化的Adam实现。
【深度学习笔记 Ⅱ】10 Adam优化算法
weixin_44077623的博客
07-21 1325
RMSprop（Root Mean Square Propagation）是由Geoffrey Hinton提出的一种自适应学习率优化算法，是梯度下降法的改进版本。它通过调整每个参数的学习率来解决传统梯度下降中学习率单一的问题。RMSprop是一种非常有效的优化算法，特别适合处理非平稳目标和递归神经网络中的优化问题。它通常比标准SGD表现更好，且计算开销不大，是深度学习中的常用优化器之一。
Adam优化算法原理详解（吴恩达深度学习笔记）
01-06
在介绍Adam之前首先介绍一下momentum和RMSprop优化算法。 一、momentum 1、指数加权平均数 指数加权平均数不仅考虑了当前数值也涵盖了以前的数据对现在的影响。 解释指数加权平均值名称的由来： 指数加权平均值的...
基于Adam优化算法的双目机器人手眼标定方法.pdf
08-11
本文介绍了一种基于Adam优化算法的双目机器人手眼标定方法，适用于Eye-to-Hand型机器人，旨在提高标定的精度。 手眼标定是指将机器人末端执行器（EOE）的空间坐标系与相机坐标系之间建立精确的数学关系，这直接影响...
C++界面库大全[可运行源码]
11-24
本文详细介绍了十几种常见的C++界面库，包括Qt、wxWidgets、MFC、FLTK、VTK、OpenCV、JUCE、Tk、GTK+、QtitanRibbon、Ultimate++、Gtkmm和CEGUI等。每种界面库都涵盖了其特点、安装方法、使用方式以及适用场景。Qt作为跨平台框架适用于多种GUI应用程序开发；wxWidgets和MFC分别适用于跨平台和Windows平台开发；FLTK和GTK+以轻量高效著称；VTK和OpenCV专注于三维可视化和图像处理；JUCE和CEGUI则分别适用于音频和游戏开发。文章为开发人员提供了全面的参考，帮助其根据项目需求选择合适的界面库。
Android 6.0 Launcher3屏幕切换动画实现[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Android 6.0系统上为Launcher3增加屏幕切换动画功能的实现过程。主要内容包括：1. 在DeviceProfile.java中修改布局函数以优化UI效果；2. 在Launcher.java中初始化切换动画类型及其UI，并保存设置以便下次启动时使用；3. 在PageViewAnimation.java中实现多种切换效果，如经典动画、转盘动画、层叠动画、旋转动画等；4. 在Workspace.java中监听屏幕滑动位移变化，通过PageViewAnimation类实现动画切换效果。文章还总结了实现该功能的三步流程：初始化类型及UI、实现具体需求、监听数据变化。
ASE转URP Shader指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了如何将基于Amplify Shader Editor（ASE）创建的Shader高效迁移到URP的Shader Graph。文章从迁移的必要性、可用工具、架构差异、常见问题及解决方案、批量迁移流程等多个方面进行了系统阐述。通过工具推荐、实践案例和脚本辅助，帮助开发者掌握从ASE到Shader Graph的迁移方法，提升项目过渡效率。
知识付费源码程序平台功能完善带详细教程
11-24
知识付费源码程序平台功能完善，支持微信、支付宝、银联、服务商支付，支付接口 支持阿里云、腾讯云、七牛云外部储存。 内附详细搭建教程。 源码只是拿来测试学习，不可用来商用，喜欢购买正版。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-24
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
RK3576开发板WiFi AP配置[代码]
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本文详细介绍了基于RK3576开发板的WiFi AP通信配置方法。首先，通过修改hostapd.conf文件配置SSID和密钥，启动hostapd服务以开启AP功能。接着，配置udhcpd服务以自动分配IP地址，确保wlan1的IP地址与udhcpd.conf中的可分配IP在同一网段。最后，启动udhcpd服务，其他设备即可搜索并连接该SSID。文章提供了具体的配置步骤和示例，帮助用户快速实现WiFi AP功能。
QML基础语法详解[项目代码]
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本文详细介绍了QML（Qt Modeling Language）的基础语法知识，包括import语句、对象声明、属性与绑定、基本元素与控件、信号与槽机制等核心内容。QML是一种声明式编程语言，结合了HTML的标记风格和JavaScript的脚本功能，广泛用于Qt框架中创建动态用户界面。文章通过丰富的代码示例，展示了如何定义对象、设置属性、使用基本元素（如Rectangle、Text、Image、Button等）以及实现信号与槽的通信机制。掌握这些基础知识将帮助开发者更高效地构建Qt应用程序的用户界面。
adam优化算法
03-08
### 关于Adam优化算法 #### Adam优化算法简介 Adam是一种用于随机优化的方法，在机器学习特别是深度学习领域广泛应用。该方法结合了AdaGrad能够有效处理稀疏梯度的优点以及RMSProp应对在线问题的能力[^1]。 #### ...
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