Deep Learning 之 最优化方法

最新推荐文章于 2024-01-09 01:22:58 发布
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深度学习最优化方法系列

Deeplearning4j
AI天才研究院
06-15 476
1. 背景介绍 Deeplearning4j是一个基于Java语言的深度学习框架，它是第一个支持分布式GPU和CPU的深度学习框架。Deeplearning4j的目标是为Java和Scala开发人员提供一个易于使用、高效、灵活和可扩展的深度学习框架。 Deeplearning4j的开发始于2014年，由Skymind公司主导开发，目前已
Java Deeplearning4j：实现文本分类
最新发布
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-09 4230
在本文中，我们介绍了如何使用 DeepLearning4J 构建、训练和评估文本分类模型。我们首先准备了数据集，并进行了数据预处理和向量化。然后，我们构建了一个 RNN 模型，并配置了训练参数。最后，我们使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。通过调整模型和参数，我们可以提高模型的性能。
深度学习(3)：Optimization for Deep Learning
JJJJJJames的博客
01-12 417
SGDM的意义：当梯度接近为0时，可以保证θ\thetaθ继续移动不会停止。避免梯度下降在局部最小值停留 adagrad通过将学习率除以之前每个时刻梯度的和保证步长在梯度较大时，不会太大从而超过局部最小值。 如果梯度太大，可能使学习率变得很小，下降不明显，引入RMSProp 在快收敛的时候,即损失函数要接近于全局最小值时使用SGDM 由于在adam中，每次移动的距离会被前一个时刻梯度的大小所影响，当前一个值很小，此时刻的梯度又很大时，它实际的移动距离远小于之前若干...
Deep Learning 最优化方法
法相的博客
09-29 373
mark一下，感谢作者分享！ https://blog.youkuaiyun.com/BVL10101111/article/details/72614711
最优化方法：深度学习最优化方法
chuange6363的博客
08-14 130
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52135832 深度学习最优化算法 动量Momentum 如果把要优化的目标函数看成山谷的话，可以把要优化的参数看成滚下山的石头，参数随机化为一个随机数可以看做在山谷的某个位置以0速...
深度学习最优化
luoganttcc的博客
09-03 215
深度学习最优化 非常好 2 posted on 2018-09-03 13:42 luoganttcc 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏 ...
超级智能：深度学习与最优化
AI天才研究院
01-09 902
1.背景介绍 深度学习和最优化是人工智能领域的两个核心技术，它们在近年来取得了显著的进展，为超级智能的实现提供了强大的支持。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习复杂的数据表示和模式，从而实现高级的智能功能。最优化则是一种数学方法，它可以用来寻找最佳解决方案，从而实现高效的资源利用和智能决策。 在本文中，我们将深入探讨深度学习和最优化的核心概念、算法原理和应用实例，并分析其在...
DeepLearning-贝叶斯优化
09-06
在“DeepLearning-贝叶斯优化”的主题下，可能会涉及以下几个方面的知识点： 1. 贝叶斯推理基础：首先，要理解贝叶斯优化背后的贝叶斯推理原理。贝叶斯推理是一种统计方法，它提供了一种在给定先验知识和新数据的...
Deep Learning Toolbox 快速入门指南_Matlab学习_MATLAB深度学习_deeplearning_ma
09-11
深度学习是现代人工智能领域的重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，处理大量数据，实现模式识别、图像分类、自然语言...深入学习"Deep Learning Toolbox 快速入门指南.pdf"，将开启你的MATLAB深度学习之旅。
AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
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盼小辉丶的博客
10-25 6万+
深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。
《深度学习最优化》综述论文
09-15
神经网络在诸多应用领域展现了巨大的潜力，成为当前最热门的研究方向之一。神经网络的训练主要通过求解一个优化问题来完成，但这是一个困难的非线性优化问题，传统的优化理论难以直接应用。
深度学习中的最优化问题讲义pdf
10-18
深度学习中的最优化问题讲义pdf
深度学习的最优化：理论和算法综述论文【包含257篇文献】.zip
12-30
深度学习理论是当下研究的热点之一。最近来自UIUC计算机助理教授Sun Ruoyu撰写一篇深度学习最优化理论和算法的综述论文，共60页257篇文献，概述了神经网络的优化算法和训练理论《Optimization for deep learning: theory and algorithms》，并得到众多大佬的推荐，比如模仿学习带头人加州理工Yisong Yue，欢迎大家阅览，需要一番数学理论功底，方能扛过。
【深度学习01】最优化算法
qq_41566530的博客
05-04 1035
1 梯度下降方向 若使用整个样本集进行求解，损失梯度会指向全局最优方向 2. 若使用分批次样本进行求解，损失梯度会指向当前批次最优方向 如ImageNet大型图像数据集，在实际应用中往往不可能一次性将所有数据载入内存（算力也不够），所以只能分批次（batch）训练 2 优化器 目的：为了使网络更快的收敛 优化器(Optimizer)（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam） 优化器(Optimizer) 许多优化算法的设计从梯度方向和学习率两个方面入手 梯度方向入手：
Deep Learning 10: Optimization
weixin_30875157的博客
06-29 206
转载于:https://www.cnblogs.com/wordchao/p/9241650.html
总结整理之深度学习中的最优化方法
加油
10-11 4768
最优化问题在机器学习/深度学习中是经常遇到的问题，也是很重要的一个问题。学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的最优化方法主要有以下几种。 一、梯度下降法 1.1 标准梯度下降法（Batch Gradient Descent） 参数更新： 其中： 梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最...
deeplearning.ai - 优化算法 (Optimization Algorithms)
Sunlight的博客
04-10 1007
改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 吴恩达 Andrew Ng Mini-batch 梯度下降法 把巨大的数据集分成一个一个的小部分 5000000 examples, 1000 × 5000, X{1}...X{5000}X{1}...X{5000}X^{\{1\}}...X^{\{5000\}} , Y{1}...Y{5000}Y{1}...Y{5000}Y^{\...
《DeepLearning.ai》第六课：优化算法(Optimization algorithms)
qq_44783439的博客
09-07 383
第六课：优化算法(Optimization algorithms) 6.1 Mini-batch梯度下降 上图表示了整个Mini-batcha梯度下降的过程。 首先对X{t}X^{\{t\}}X{t}执行前项传播，X{t}X^{\{t\}}X{t}表示的是对于整个训练集之后的样本值，比如共有5000000个样本，每1000个划分一次，则X{t}X^{\{t\}}X{t}表示第t个1000个样本的x值，维度为(nx,1000)(n_x,1000)(nx​,1000),注意与X(nx,m)(n_x,m)(nx
深度学习文献汇总|第29期
QingxuexiBa的博客
10-11 141
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