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搜索关键字:downpour sgd    ( 229个结果
机器学习中使用的神经网络第六讲笔记
Geoffery Hinton教授的Neuron Networks for Machine Learning的第六讲介绍了随机梯度下降法(SGD),并且介绍了加快学习速度的动量方法(the momentum method)、针对网络中每一个连接的自适应学习步长(adaptive learning rates for each connection)和RMSProp算法。这几个算法的难度很大,需要反复...
分类:其他好文   时间:2016-05-18 18:35:59    阅读次数:373
struts2拦截器详解
在之前的文章中,我们已经涉及到了拦截器(Interceptor)的概念。  downpour 写道 拦截器是AOP中的概念,它本身是一段代码,可以通过定义“织入点”,来指定拦截器的代码在“织入点”的前后执行,从而起到拦截的作用。正如上面 Struts2的Reference中讲述的,Struts2的Interceptor,其拦截的对象是Action代码,可以定义在Action代码...
分类:其他好文   时间:2016-05-12 22:30:06    阅读次数:159
struts2拦截器详解
在之前的文章中,我们已经涉及到了拦截器(Interceptor)的概念。 downpour 写道 拦截器是AOP中的概念,它本身是一段代码,可以通过定义“织入点”,来指定拦截器的代码在“织入点”的前后执行,从而起到拦截的作用。正如上面 Struts2的Reference中讲述的,Struts2的In ...
分类:其他好文   时间:2016-05-09 12:34:19    阅读次数:202
struts2拦截器详解
在之前的文章中,我们已经涉及到了拦截器(Interceptor)的概念。downpour写道拦截器是AOP中的概念,它本身是一段代码,可以通过定义“织入点”,来指定拦截器的代码在“织入点”的前后执行,从而起到拦截的作用。正如上面Struts2的Reference中讲述的,Struts2的Interceptor,..
分类:其他好文   时间:2016-05-09 11:13:20    阅读次数:226
神经网络更新参数的几种方法
梯度下降中,计算完各个参数的导数之后就需要更新参数值了,最常用的更新参数方法就是:   【SGD】: x += - learning_rate * dx    但是这种方法收敛速度非常慢,其实除了这个更新参数的方法,还有很多的方法可以进行参数更新。     【Momentum update】:   这个方法对于深度学习的网络参数...
分类:其他好文   时间:2016-05-07 10:25:55    阅读次数:224
因子分解机FM原理及SGD训练
1.背景 Steffen Rendle于2010年提出Factorization Machines(下面简称FM),并发布开源工具libFM。FM的提出主要对比对象是SVM,与SVM相比,有如下几个优势 (1)对于输入数据是非常稀疏(比如自动推荐系统),FM可以,而SVM会效果很差,因为训出的SVM模型会面临较高的bias。 (2)FMs拥有线性的复杂度, 可以通过 primal 来优化而不依...
分类:其他好文   时间:2016-04-22 19:03:03    阅读次数:263
优化算法动画演示Alec Radford's animations for optimization algorithms
Alec Radford has created some great animations comparing optimization algorithms SGD, Momentum, NAG, Adagrad, Adadelta,RMSprop (unfortunately no Adam) ...
分类:编程语言   时间:2016-03-28 13:28:40    阅读次数:448
让CNN跑起来,以下是调参的所有秘密
知乎上看到的 - 收集高质量标注数据 - 输入输出数据做好归一化,以防出现数值问题,方法就是主成分分析啥的。- 参数初始化很重要。太小了,参数根本走不动。一般权重参数0.01均方差,0均值的高斯分布是万能的,不行就试更大的。偏差参数全0即可。- 用SGD ,minibatch size 128。或者
分类:其他好文   时间:2016-03-09 10:57:06    阅读次数:166
spring-security2配置精讲(转载)
本文转载自牛人downpour的帖子: http://www.iteye.com/topic/319965 Spring 论坛上看了不少Spring Security的相关文章。这些文章基本上都还是基于Acegi-1.X的配置方式,而主要的配置示例也来自于SpringSide的贡献。 众所周知,Sp
分类:编程语言   时间:2016-02-25 11:48:57    阅读次数:588
theano中的concolutional_mlp.py学习
(1) evaluate _lenet5中的导入数据部分 1 # 导入数据集,该函数定义在logistic_sgd中,返回的是一个list 2 datasets = load_data(dataset) 3 4 # 从list中提取三个元素,每个元素都是一个tuple(每个tuple含有2个元素,分
分类:其他好文   时间:2016-02-06 10:21:31    阅读次数:323
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