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搜索关键字:gradient descent    ( 1191个结果
vector android:fillType gradient android:endX attribute not found
<vector xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:aapt="http://schemas.android.com/aapt" android:width="108dp" android:height=" ...
分类:移动开发   时间:2018-03-12 21:01:53    阅读次数:443
线性渐变和重复渐变
#语法 有三种类型的重复渐变,其中两种当前在官方规范中支持,另一种在当前的工作草案中。 每个符号的语法与其相关的渐变类型相同。例如,repeating-linear-gradient()遵循与之相同的语法linear-gradient()。 渐变重复由最终的色彩停止决定。如果这是在20px中,梯度的 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-09 11:11:09    阅读次数:175
GBDT简介
GBDT 序言 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)又叫MART (Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,即该算法由多棵决策树组成,所有决策树的预测结果累加起来做最终答案。 正文 Gradient Boo ...
分类:其他好文   时间:2018-03-05 11:14:57    阅读次数:219
(3)梯度下降法Gradient Descent
梯度下降法 不是一个机器学习算法 是一种基于搜索的最优化方法 作用:最小化一个损失函数 梯度上升法:最大化一个效用函数 举个栗子 直线方程:导数代表斜率 曲线方程:导数代表切线斜率 导数可以代表方向,对应J增大的方向。对于蓝点,斜率为负,西塔减少时J增加,西塔增加时J减少,我们想让J减小,对应导数的 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-04 18:04:02    阅读次数:214
28.CSS渐变效果
第二十一章 CSS渐变效果 一、线性渐变 linear-gradient(方位,起始色,末尾色) (1) 方位 :可选参考数,渐变的方位。可以使用的值:to top、to top right、to right、to bottom、to bottom left、to left、to top left。 ...
分类:Web程序   时间:2018-02-28 19:45:59    阅读次数:233
Hulu机器学习问题与解答系列 | 二十四:随机梯度下降法
Hulu优秀的作者们每天和公式抗争,只为提升你们的技能,感动的话就把文章看完,然后哭一个吧。 今天的内容是 【随机梯度下降法】 场景描述 深度学习得以在近几年迅速占领工业界和学术界的高地,重要原因之一是数据量的爆炸式增长。如下图所示,随着数据量的增长,传统机器学习算法的性能会进入平台期,而深度学习算 ...
分类:其他好文   时间:2018-02-27 23:40:05    阅读次数:401
Hulu机器学习问题与解答系列 | 十七:随机梯度下降算法之经典变种
这是本周第二篇机器学习,也是Hulu面试题系列的第十七篇了~ 之前的所有内容都可以在菜单栏的“机器学习”中找到,愿你温故,知新。 今天的内容是 【随机梯度下降算法之经典变种】 场景描述 提到Deep Learning中的优化方法,人们都会想到Stochastic Gradient Descent ( ...
分类:编程语言   时间:2018-02-27 21:29:51    阅读次数:675
tensorflow 加速优化方法
1. stochastic gradient decent(CGD) 将data分小批放入神经网络中进行计算 W += -Learning rate * dx 缺点:选择合适的learning rate比较困难 速度慢 容易收敛到局部最优,并且在某些情况下可能被困在鞍点 2. momentum 模拟 ...
分类:其他好文   时间:2018-02-26 17:47:06    阅读次数:479
CSS小笔记
1.竖直分割线 /*使用伪元素制作导航列表项分隔线*/ .nav li{background:linear-gradient(to bottom,#dd2926,#a82724,#dd2926) no-repeat right / 1px 15px;} /*删除第一项和最后一项导航分隔线*/ .na ...
分类:Web程序   时间:2018-02-25 14:45:57    阅读次数:185
腾讯AI Lab AAAI18现场陈述论文:用随机象限性消极下降算法训练L1范数约束模型
前言:腾讯 AI Lab共有12篇论文入选在美国新奥尔良举行的国际人工智能领域顶级学术会议 AAAI 2018。腾讯技术工程官方号独家编译了论文《用随机象限性消极下降算法训练L1范数约束模型》(Training L1-Regularized Models with Orthant-Wise Passive Descent Algorithms),该论文被 AAAI 2018录用为现场陈述论文(Oral Presentation),由腾讯 AI Lab独立完成,作者为王倪剑桥。
分类:编程语言   时间:2018-02-24 17:56:47    阅读次数:206
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