梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别： 1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。 2、在标准梯度下降中，权值更新的每一步对多个样例求和，需要更多的计算。 3、标准梯度下降，由于使用真正的梯度，标准梯度下降对于每一次权值更新经常使用比随机梯 ...
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2020-04-06 17:51:21
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BiasLFM(bias latent factor model)带偏置项的隐语义推荐模型，加入三个偏置项（所有评分的平均，用户偏置项表示用户的评分习惯和物品没关系， * 物品偏置项表示物品接受的评分中和用户没关系的因素）矩阵分解,训练得到U,I矩阵,以及用户偏置项和物品偏置项 * 对user-it ...
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2020-04-02 22:42:19
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1. 基本算法 1.1 随机梯度下降 1.2 动量算法 1.3 nesterov动量算法 2. 自适应学习率算法 2.1 AdaGrad 2.2 RMSProp 2.3 Adam 3. 二阶导数方法 3.1 牛顿法 3.2 共轭梯度法 1.1 随机梯度下降 从数据集中随机抽取m个小批量样本（满足样本 ...
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2020-04-02 01:36:38
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虽然名字里带回归，但实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，即只有两种分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 原理 线性回归函数 $\small z = f(X) = XW$ 其中 X 是特征值 W 是回归系数 X 和 W 都是向量，可展开为 $\small ...
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2020-02-19 00:49:46
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1 线性目标的梯度优化 损失函数： 算法1 : 批量梯度下降BGD 每次迭代使用所有样本来对参数进行更新。 损失函数： 代数形式： 矩阵形式： 更新： 代数形式伪代码： 矩阵形式伪代码： 算法2：随机梯度下降SGD 每次迭代使用一个样本来对参数进行更新。 一个样本的损失函数： 代数形式伪代码： 矩阵 ...
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2020-01-17 00:10:24
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SGDSolver类简介 Solver类用于网络参数的更新，而SGDSolver类实现了优化方法中的随机梯度下降法（stochastic gradient descent），此外还具备缩放、正则化梯度等功能。caffe中其他的优化方法都是SGDSolver类的派生类，重载了基类的 函数，用于各自计算 ...
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2019-12-19 10:04:52
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梯度下降：实现梯度下降、线性回归中的梯度下降 随机梯度下降：相关代码即调用 本文参考：公众号《数据科学家联盟》文章 转自：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9801261.html#_label1_0 一、概念 梯度下降(Gradient Descent, GD)不 ...
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2019-12-08 12:49:36
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优化目标函数：$L(\theta) = \mathbb{E}_{(x,y) \sim p_{data}} L(f(x, \theta), y)$ 找到平均损失最小的模型参数，也就是求解优化问题：$\theta^{ } = \mathop{\arg \min} L(\theta)$ 经典梯度下降 采用 ...
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2019-11-24 15:54:13
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原理 聚类、高维可视化、数据压缩、特征提取 自组织映射神经网络本质上是一个两层的神经网络，包含输入层和输出层（竞争层）输出层中神经元的个数通常是聚类的个数 训练时采用“竞争学习”方式，每个输入在输出层中找到一个和它最匹配的节点，称为激活节点。紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数，同时，激活节点临 ...
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2019-11-24 15:45:03
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<! TOC "正向传播" "反向传播" "训练深度学习模型" "小结" <! /TOC 前几节里面我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。在实现中，我们只提供了模型的正向传播的(forward propagation)计算，即对于输入计算模型输出，然后通过autograd模块来调用系统自 ...
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2019-11-16 12:58:18
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