在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为:$h_{\theta}=\sum_{j=0}^{n}\thet...
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2015-12-30 21:39:13
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上文提到,到目前为止,caffe总共提供了六种优化方法:Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"),AdaDelta (type: "AdaDelta"),Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"),Adam (type: "Ada...
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2015-12-24 20:53:42
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本文是专栏文章(SpringMVC深度探险)系列的文章之一,博客地址为:http://downpour.iteye.com/blog/1341459。 在上一篇文章中,我们给出了构成SpringMVC应用程序的三要素以及三要素的设计过程。让我们来归纳一下整个设计过程中的一些要点: SpringMVC...
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2015-12-16 19:34:35
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本文是专栏文章(SpringMVC深度探险)系列的文章之一,博客地址为:http://downpour.iteye.com/blog/1389285。 在上一篇文章中,我们从DispatcherServlet谈起,最终为读者详细分析了SpringMVC的初始化主线的全部过程。整个初始化主线的研究,其...
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2015-12-16 18:59:53
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本文是专栏文章(SpringMVC深度探险)系列的文章之一,博客地址为:http://downpour.iteye.com/blog/1330596。 对于任何事物的研究,总是由表及里、由浅入深地进行。在本系列的第二篇文章中,我们将通过不同的观察视角,对SpringMVC做一些概要性的分析,帮助大家...
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2015-12-16 18:59:47
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Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之中的一个。其训练常採用最大似然准则。且为防止过拟合,往往在目标函数中增加(能够产生稀疏性的) L1 正则。但对于这样的带 L1 正则的最大熵模型,直接採用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和...
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2015-09-30 19:35:31
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在线最优化求解(Online Optimization)之四:RDA转载自:http://www.wbrecom.com/?p=394;作者是大牛不论怎样,简单截断、TG、FOBOS都还是建立在SGD的基础之上的,属于梯度下降类型的方法,这类型方法的优点就是精度比较高,并且TG、FOBOS也都能在稀...
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2015-08-25 18:38:29
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Natural Neural Networks
Google DeepMind又一神作
Projected Natural Gradient Descent algorithm (PRONG) better than SGD as evidenced by the boost in performance offered by batch normalization (BN)
Dee...
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2015-07-08 14:43:35
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你可以在[这里](http://xintq.net/2015/07/03/sgd-demo-stepbystep/)找到原文。 ## 前提条件 已经安装和配置好下列OS环境: - Oracle Linux 6.5 64bit - Hostname: *sgd.example.com* - IP: *192.168.56.110* 已...
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2015-07-03 14:12:53
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在机器学习领域中,经常会听到“shuffling"这个术语。那么,shuffling到底是什么意思呢。通常,shuffling指的是在SGD怎样依赖训练数据输入顺序的算法中,将训练数据随机打乱,达到让SGD这样的算法得到与Batch算法类似结果的方法。如上图所示,如果训练数据按1,2,3,...,1...
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2015-06-30 21:48:48
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