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搜索关键字:鞍点    ( 51个结果
经典实验--输出鞍点
·一、实验目的 实验目的:练习多维数组的用法 ·二、实验原理 鞍点(Saddle point)在微分方程中,沿着某一方向是稳定的,另一条方向是不稳定的奇点,叫做鞍点。在泛函中,既不是极大值点也不是极小值点的临界点,叫做鞍点。在矩阵中,一个数在所在行中是最大值,在所在列中是最小值,则被称为鞍点。在物理 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-02 20:46:53    阅读次数:0
SGD + momentum
SGD + momentum SGD是利用一个mini-batch的数据来近似估计梯度,有陷入局部最优或者马鞍点的问题 momentum是说当前梯度也受之前的梯度的影响,用加权的方式。可以按照光流的思想去类比理解。 ...
分类:其他好文   时间:2021-01-02 11:31:49    阅读次数:0
SVM
机器学习中讲解SVM: 1.我们下面讨论hard margin应间隔(线性可分的情况也就是可以把两类点完全区分出来): 鞍点公式证明: 我们原来的求解问题可以转化成下面的式子: 把两个式子代入到拉格朗日公式中 根据强KKT条件 2.soft margin软间隔讨论: ...
分类:其他好文   时间:2020-05-15 11:30:23    阅读次数:58
python练习题4.22找鞍点
一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入格式:输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出格式:输出在一行中按照“行下标 列下标”(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍... ...
分类:编程语言   时间:2020-04-21 15:10:31    阅读次数:159
A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications
1 Inttroduction GANs由两个模型组成:生成器和鉴别器。生成器试图捕获真实示例的分布,以便生成新的数据样本。鉴别器通常是一个二值分类器,尽可能准确地将生成样本与真实样本区分开来。GANs的优化问题是一个极大极小优化问题。优化终止于相对于生成器的最小值和相对于鉴别器的最大值的鞍点。 2 ...
分类:移动开发   时间:2020-04-05 10:03:52    阅读次数:203
SGD的优化:SGD+Momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、 RMSProp、Adam
1. SGD的不足: ①呈“之”字型,迂回前进,损失函数值在一些维度的改变得快(更新速度快),在一些维度改变得慢(速度慢)- 在高维空间更加普遍 ②容易陷入局部极小值和鞍点: 局部最小值: 鞍点: ③对于凸优化而言,SGD不会收敛,只会在最优点附近跳来跳去 - 可以通过使用不固定的learning ...
分类:其他好文   时间:2020-02-05 09:42:37    阅读次数:90
二维数组找鞍点
二维数组找鞍点(鞍点是行最大,列最小的一个数) 一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。 本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。 输出格式: 输出在一行中按照“行 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-16 20:50:18    阅读次数:319
解题报告
1.解题思路 本题说的是需要找一个鞍点,所谓鞍点就是二维数组中一个在该行上最大却在该列上最小的数,既然如此,那么我们首先要建立一个二维数组然后去想我们要找到是该行上最大所以先需要设置找到次数,找多少次呢?你有几行就找几次,又因为题目保证鞍点唯一了所以如果找到了那么就可以结束循环了,那怎么找呢?很简单 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-15 21:38:46    阅读次数:68
海森(Hessian)矩阵
在图的鞍点位置,?标函数在x轴?向上是局部最小值,但在y轴?向上是局部最?值。假设?个函数的输?为k维向量,输出为标量,那么它的海森矩阵(Hessian matrix)有k个特征值(参?附录中“数学基础”?节)。该函数在梯度为0的位置上可能是局部最小值、局部最?值或者鞍点。 ?当函数的海森矩阵在梯度 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-06 15:03:39    阅读次数:251
SGD的动量(Momentum)算法
引入动量(Momentum)方法一方面是为了解决“峡谷”和“鞍点”问题;一方面也可以用于SGD 加速,特别是针对高曲率、小幅但是方向一致的梯度。 如果把原始的 SGD 想象成一个纸团在重力作用向下滚动,由于质量小受到山壁弹力的干扰大,导致来回震荡;或者在鞍点处因为质量小速度很快减为 0,导致无法离开 ...
分类:编程语言   时间:2019-11-05 01:20:26    阅读次数:220
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