# 如何实现机器学习中的RMSprop算法
## 简介
在机器学习中，RMSprop是一种优化算法，用于调整神经网络中的权重，以减小损失函数。本文将教你如何实现RMSprop算法，以帮助你更好地理解机器学习中的优化算法。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[初始化参数] --> B[计算梯度]
B --> C[计算平方梯度的指数加权移动平均值]
原创
2024-07-02 07:07:00
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RMSprop优化原理RMSprop是Geoff Hinton在其Coursera课程中提出的一种未发表的自适应学习率方法。RMSpro
原创
2023-01-26 18:20:37
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RMSprop：通过指数加权均，使得大不能不能过大，小的不能太小。 动量法，通过指数加权平均求对应平均值，使其下降的更为平稳。 Adam就是结合了RMSprop 和动量法 ...
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2021-10-01 01:00:00
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RMSProp算法修改AdaGrad以在非凸设定下效果更好，改变梯度积累为指数加权的移动平均。AdaGrad旨在应用于凸问题时快速收敛。当应用于非凸函数训练神经网络时，学习轨迹可能穿过了很多不同的结构，最终到达一个局部凸的区域。AdaGrad根据平方梯度的整个历史
原创
2022-04-19 15:29:29
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CAPES (Computer Automated Performance Enhancement System) 1，摘要存储系统的参数调整是存储系统优化的一个重要方法，当前的参数调整实践通常涉及大量的基准调整周期，耗时耗力，所以需要一个无监督模型来进行参数调优，深度学习+增强学习可以实现这样一个无监督的存储系统优化模型，小到客户端-服务端系统，大到到数据中心，都可以使用这个模型。2
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2019-03-12 13:07:00
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RMSProp算法在AdaGrad算法中，因为调整学习率时分母上的变量st\boldsymbol{s}_tst一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低（或不变）。因此，当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时，AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小，可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题，RMSProp算法对AdaGrad算法做了一点小小的修改。算法内容之前说过指数加权移动平均。不同于AdaGrad算法里状态变量st\boldsymb
原创
2021-09-13 21:25:31
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1 背景梯度下降算法是目前最流行的优化算法之一，并且被用来优化神经网络的模型。业界知名的深度学习框架TensorFlow、Caffe等均包含了各种关于梯度下降优化器的实现。然而这些优化器经常被用作黑盒使用，而无法对这些优化算法的优缺点以及适用场景没有一个全面而深刻的认知，可能造成无法在特定的场景使用最优解的情况。这篇文章主要对各种梯度下降优化算法进行全面成体系的分析，帮助相关的算法开发人员在模型开
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2024-02-02 06:30:22
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RMSprop 知道了动量（ Momentum）可以加快梯度下降，还有一个叫做 RMSprop 的算法，全称是 root mean square prop 算法，它也可以加速梯度下降： 如果你执行梯度下降，虽然横轴方向正在推进，但纵轴方向会有大幅度摆动，为了分析这个例子，假设纵轴代表参数b，横轴代表
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2018-09-16 16:11:00
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Pytorch源码：https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch 首先说一下几个提前准备的函数： （1）loc2bbox：这个函数接受bbox源框和偏差量loc来计算最终的回归框位置。def loc2bbox(src_bbox, loc): #已知源bbox 和位置偏差dx，dy，dh，dw，求目标框G
if src_bbo
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2023-08-31 10:22:55
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简单的一句话：让机器从数据中学习，进
原创
2022-07-15 15:20:01
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文章目录一：机器学习基本概念（1）机器学习定义（2）损失函数二：机器学习范围三：深度学习和人工智能（1）深度学习（2）人工智能四：机器学习算法 一：机器学习基本概念（1）机器学习定义机器学习（ML）：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
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2023-09-06 13:45:01
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一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
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2023-09-26 19:32:08
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机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘：英文为data mining，也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习：因为是machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个X到Y的函数，来做分类或者回归的工作。联系： 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么，机器学习是怎么做。数据挖掘是目标，
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2023-09-08 11:17:46
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机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学；一个计算机程序在完成任务T之后，获取经验值(结果)E，
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2023-09-27 20:25:45
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最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
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2023-07-27 19:15:47
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机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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顾名思义，机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下，如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结，并能够给医生提出适当的建议和意见，那对病人的康复来说，是多么的重要。除了医疗领域，金融股票、设备维护、自动驾驶、航空航天等领域也对机器学习表现出了越来越多的关注。一个典型的机器学习系统可以用下面的图来表示： 其中，系统S是我们
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2023-09-22 21:21:53
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机器学习（Machine Learning）是一种通过从数据中学习来自适应改进预测和决策的人工智能技术。简单来说，机器学习就是通过让计算机自动从数据中学习并不断优化算法模型，从而实现对数据的自动分析、预测、分类和决策等任务。机器学习的定义是什么？机器学习可以用来干什么？机器学习的核心是通过训练数据来学习算法模型，然后将该模型用于新的数据进行预测或分类。在训练过程中，机器学习算法会自动调整模型的参数
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2023-10-02 08:47:14
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简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
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2023-08-28 22:04:46
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