# Pytorch自适应优化函数AdaDelta简介
在深度学习中，优化算法是训练模型的重要组成部分。优化算法的主要作用是通过调整模型参数以减少损失函数的输出。AdaDelta是一个自适应的学习率优化算法，由G. Hinton等人在2012年提出。与传统的梯度下降法和其他自适应方法（如Adam）相比，AdaDelta对学习率进行了更有效的调整，免去了手动设置学习率的繁琐步骤。本文将介绍AdaDe
AdaDelta算法除了RMSProp算法以外，另一个常用优化算法AdaDelta算法也针对AdaGrad算法在迭代后期可能较难找到有用解的问题做了改进 [1]。不一样的是，AdaDelta算法没有学习率这个超参数。 它通过使用有关自变量更新量平方的指数加权移动平均的项来替代RMSProp算法中的学习率。AdaDelta算法也像RMSProp算法一样，使用了小批量随机梯度gt\boldsymbol{g}_tgt按元素平方的指数加权移动平均变量st\boldsymbol{s}_tst。在时间步0
原创
2021-09-13 21:25:29
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Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用。在引入该算法时，OpenAI的Diederik Kingma和多伦多大学的Jimmy Ba在他们的2015 ICLR发表了一篇名为“Adam: A Method for Stochastic Optimization”的论文，列出了使用亚当在非凸优化问题上的诱人好处，如下:简
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2023-07-24 18:30:26
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Adadelta优化原理Adadelta是Adagrad的一个扩展，旨在降低其攻击性、单调递减的学习率。Adadelta没有累
原创
2023-01-26 18:22:50
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Pytorch总结十五之优化算法：AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam算法详解简介：继续解析优化算法！1. AdaFrad算法1.1 算法1.2 特点#Adagrad算法
import math
import torch
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l
def adagrad_2d(
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2023-07-24 18:29:30
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梯度下降法可以分为：批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降三种形式。目前，在训练深层神经网络时，训练数据的规模比较大。如果在梯度下降时，每次迭代都要计算整个训练数据上的梯度需要比较多的计算资源。此外，大规模训练集中的数据通常也会非常冗余，也没有必要在整个训练集上计算梯度。因此，在训练深层神经网络时，
原创
2022-05-01 19:29:09
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深度解析Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等优化器 - 知乎Adam优化器杂谈 - 知乎
原创
2022-08-29 11:11:05
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前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们须要找到一组參数x。使得f(x)的值最小。 本文下面内容如果读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。 SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本号。 对于训练数据
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2018-03-29 16:57:00
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作者丨ycszen@知乎SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent。 SGD就
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2022-10-18 09:46:09
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动量法使用梯度下降法，每次都会朝着目标函数下降最快的方向，这也称为最速下降法。这种更新方法看似非常快，实际上存在一些问题。相当于每次在进行参数更新的时候，都会将之前的速度考虑进来，每个参数在各方向上的移动幅度不仅取决于当前的梯度，还取决于过去各个梯度在各个方向上是否一致，如果一个梯度一直沿着当前方向进行更新，那么每次更新的幅度就越来越大，如果一个梯度在一个方向上不断变化，那么其更新幅度就会被衰减，
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2024-05-02 15:25:39
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这篇文章是优化器系列的第二篇，也是最重要的一篇，上一篇文章介绍了几种基础的优化器，这篇文章讲介绍一些用的最多的优
原创
2024-04-11 10:50:27
714阅读
前言（标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 SGD此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别
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2018-05-26 21:45:00
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解决办法：from tensorflow.keras.optimizers import SGD,Adagrad,Adadelta,RMSpropfrom keras.optimizers import adam_v2
原创
2022-06-09 00:31:23
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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
原创
2021-07-09 14:00:47
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商汤实习面试被爆出翔T_T，一问三不知，也让我找到了很多自己的不足...不得不说...现在的水平实在是...太垃圾了...赶紧来学习一下...????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？
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2021-08-31 14:32:01
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这篇文章是优化器系列的第二篇，也是最重要的一篇，上一篇文章介绍了几种基础的优化器，这篇文章讲介绍一些用的最
原创
2024-04-11 10:46:32
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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/1609.04747.pdf本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个...
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2022-02-10 10:15:21
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代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的
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2020-04-16 16:14:00
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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/1609.04747.pdf
本文将梳理：
每个算法的梯度更新规则和缺点
为了应对这个不足而提出的下一个...
原创
2021-07-12 15:16:46
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【从零开始学习深度学习】42. 算法优化之AdaDelta算法【基于AdaGrad算法的改进】介绍及其Pytorch实现
原创
2024-06-16 18:08:44
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