官方原理图 前向传播过程：将数据按照batch维度分发到各个GPU上（平均分配），而后将模型拷贝到GPU，各GPU并行前向传播，将各个输出(o1、02、03、04)汇总到总的GPU。 后向传播过程：在总GPU上并行计算得到损失，并得到初始梯度；将各梯度分发到各GPU；并行计算梯度；汇总梯度，更新网络 ...
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2020-01-11 00:36:46
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梯度下降算法原理讲解——机器学习 1. 概述 梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释 ...
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2020-01-10 14:12:51
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原文链接： "这里" 介绍 反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点。基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的。同时，也因为反向传播算法是一个递归的形式，一层一层的向后传播误差即可，很容易实现（这部分听不懂没关系，下面介绍）。不要被反向传播吓到，掌握其核心思想就很容易自己 ...
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2020-01-08 00:42:19
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1 梯度下降的直观解释 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山 ...
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2020-01-07 13:26:50
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在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.0 ...
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2020-01-06 19:30:38
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一、HTML关联样式方式 （1）link标签引入 （2）style标签里编写 （3）在style里用@import引入 （4）内联样式——在标签的style属性里编写 二、选择器 1、类型 （1）元素选择器（可分组） 如：div，img，h1{color:red;} （2）类选择器（.） 按照cla ...
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2020-01-06 13:00:15
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最陡下降法（steepest descent method）又称梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 函数值下降最快的方向是什么？沿负梯度方向 d=?gk ...
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2020-01-05 10:09:13
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牛顿法与最速下降法一样是解无约束最优化问题的最早使用算法， 它的基本思想是用迭代点的梯度和二阶导数对目标函数进行二次函数逼近， 然后把二次函数的极小点作为新的迭代点， 并不断重复这一过程， 直至求出极小点。 设$f(x)$的二阶导数$\round^2f(x)$连续， 它在$x_k$的泰勒展开式前三项 ...
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2020-01-01 17:08:38
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GBDT(梯度提升迭代决策树） 总结 优先解决回归问题，将第一个数据的残差传入到第二个数据中去 构建下一个数据集的数据是上一个数据集的残差 详述 GBDT也是Boosting算法的一种，但是和AdaBoost算法不同;区别如下: AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后 ...
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2020-01-01 17:03:27
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贡献指南：https://github.com/apachecn/ds100 textbook zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进度：https://github.com/apachecn/ds100 textbook zh/issues/2 项目仓库：https: ...
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2019-12-30 23:25:16
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