更多Adam学习代码等资料请见：https://github.com/xubo245/AdamLearning1.Fasta格
原创
2023-01-04 10:57:14
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第一次写知乎文章，有什么纰漏请大家多多包涵。这篇文章是想要介绍我去年暑假在商汤研究院做的新优化器，取名为AdaX，文章链接和代码链接如下，欢迎大家指正！ AdaX: Adaptive Gradient Descent with Exponential Long Term Memoryarxiv.org https://github.com/switchablenorms/adax
1.参考2中提高了具体的，cp过来：{"readNum": null, "contig": null, "start": null, "oldPCTCGC
原创
2023-01-04 10:57:07
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更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning Adam学习2之adam-shell使用 环境： 集群：Ubuntu14.04 +Spark 1.5.2 +scala2.10 //本地：window7 64 +eclipse4.3.2+scala2.10.4 代码：import org.bdgenomics.adam.rdd.ADAMCo
原创
2023-01-04 10:58:08
64阅读
1.SAM/BAM和Fastq一样的Avro，不详细就写了2，数据：{"readNum": 0, "contig": {"contigName": "chrU
原创
2023-01-04 10:55:00
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目录简介分析使用Adam算法参数论文理解torch.optim.adam源码理解Adam的特点官方手册：torch.optim — PyTorch 1.11.0 documentation其他参考pytorch中优化器与学习率衰减方法总结Adam和学习率衰减1（learning rate decay）Adam和学习率衰减2（learning rate decay）【代码】优化算法BGD、SGD、M
文章目录1. AdaBoost 算法简介2. AdaBoost算法 逻辑详解2.1 数据2.2 带权错误率2.3 损失函数 与 确定样本权重2.3 确定模型权重2.4 输出模型3.AdaBoost算法的python实现 1. AdaBoost 算法简介Boosting是机器学习的三大框架之一，其特点是，训练过程中的诸多弱模型，彼此之间有着强依赖关系。Boost也被称为增强学习或提升法。典型的代表
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32262540
1.改进Adam的方法：前期用Adam，享受Adam快速收敛的优势；后期切换到SGD，慢慢寻找最优解。这一方法以前也被研究者们用到，不过主要是根据经验来选择切换的时机和切换后的学习率。Adam+SGD—>AMSGrad
2.虽然Adam算法目前成为主流的优化算法，不过在很多领域里（如计算机视觉的对象识别
lambda表达式(匿名函数表达式)
作用：创建一个匿名函数对象。同def类似，但不提供函数名。
语法：lambda [形参1，形参2,...] : 表达式
语法说明
lambda 只是一个表达式，它用来创建一个函数对象。
当lambda表达式调用时，先执行冒号后的表达式，并返回表达式的结果的引用。
lambda 表达式创建的函数只能包含一条表达式。
lambda 表达式比函数简单，且可以随时创建
0.代码（读取方法）：package org.bdge
原创
2023-01-04 10:54:46
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# 深度学习 Adam
在深度学习中，优化算法是一项重要的工具，用于调整神经网络中的参数以使其更好地拟合训练数据。Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种常用的优化算法之一，它结合了AdaGrad和RMSProp两种算法的优点，被广泛应用于深度学习中。
## Adam算法原理
Adam算法的核心思想是通过估计梯度的一阶矩和二阶矩来自适应地调整学习率。具体而言，A
原创
2023-09-12 11:31:48
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我捋一下思路： 1，安装anaconda，选一个好的路径，最好是直接在盘符下，比如D:\anaconda；2.conda create -n python38 python=3.8下载一个虚拟的python环境。3.然后打开pycharm，选择这个解释器，试一下hi，pycharm这些能不能输出；4.在pycharm的“终端”里面，利用conda install numpy -i （清华源），可以
Adam学习8之数据获取：例如：NA21144和NA12878 ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/data_collections/1000_genomes_project/data/GIH/NA21144ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/data_collections/1000_genomes_project/data/C
原创
2023-01-04 10:57:28
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Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降（SGD）过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文（Adam: A Method for Sto ...
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2021-11-03 15:11:00
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1自定义函数语法Python中自定义函数的语法如下：def functionName(formalParameters)：functionBody(1)functionName是函数名，可以是任何有效的Python标识符。(2)formalParameters是形式参数(简称形参)列表，在调用该函数时通过给形参赋值来传递调用值，形参可以有多个、一个或零个参数组成，当有多个参数时各个参数由逗号分隔；
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2023-08-11 15:30:59
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ADSI与ADAM的区别（1）什么是ADAM
之所以介绍这两个不同的概念，是应为在exchange2007中出现了在安装边缘服务器时候，adam成为必需的一个插件。因为边缘传输服务器由于它的特殊性是在非域环境下存在的。之前ADAM这个东西我倒是很少遇见，在安装exc07的时候补了一节课。太长了额，耐心看-----------------------------------------------
原创
2007-11-24 10:24:00
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Adam介绍Adam优化器结合了AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。对梯度的一阶矩估计（First Moment Estimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（Second Moment Estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，计算出更新步长。Adam的优势实现简单，计算高效，对内存需求少。参数的更新不受梯度的伸缩变换影响。超参数具有很好的解释性，且通常无需调
文章目录一、优化算法二、学习率策略1、StepLR：均匀分步策略2、MultiStepLR：不均匀分步策略3、ExponentialLR：指数变换策略4、LambdaLR：自定义调整策略5、ReduceLROnPlateau：自适应调整策略三、参考资料 一、优化算法pytorch的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签导数：函数在指定坐标轴上的变化率方向导数：指定方向
6.1 文本格式数据的读写将表格型数据读取为DataFrame对象：read_csv()和read_table()Pandas的解析函数可选参数索引：可以将一或多个列作为返回的DataFrame类型推断和数据转换：包括用户自定义的值转换和自定义的缺失值符号列表。日期时间解析：包括组合功能，包括将分散在多个列上的日期和时间信息组合成结果中的单个列迭代：对大型文件的分块迭代未清洗数据问题：跳过行、页脚
从SGD（SGD指mini-batch gradient descent）和Adam两个方面说起。SGDSGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然后对参数进行更新，是最常见的优化方法了。即：其中，是学习率，是梯度 SGD完全依赖于当前batch的梯度，所以可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更新。缺点：（正因为有这些缺点才让这么多大神发展出了后续的各种算法）
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2019-08-20 00:39:00
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