本文主要分机器学习和深度学习两部分介绍，介绍常用的优化算法。优化算法的重要性是不言而喻的，优化算法决定了损失函数的收敛速度，甚至是损失函数是否容易收敛，是否会收敛在最小值处（全局优化）。机器学习优化算法1、梯度下降法 梯度下降法可以说是机器学习中最常用的算法，当然在深度学习中也会使用。不过一般使用的都是梯度下降法的变体—小批量梯度下降法，因为在样本较大时使用全样本进行梯度下降
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2023-12-07 22:41:34
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在上一篇文章中，我们研究了处理非时间序列数据的模型。是时候转向其他一些型号了。在这里，我们将讨论深度顺序模型。它们主要用于处理/预测时间序列数据。简单递归神经网络（RNN）/ Elman网络简单的递归神经网络（也称为RNN）将时间序列问题视为计算机视觉的CNN。在时间序列问题中，您将一个值序列提供给模型，并要求其预测该序列的下n个值。RNN会遍历序列的每个值，同时建立对所见事物的记忆，这有助于它预
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2024-05-08 09:17:39
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1、mini-batch2、动量梯度下降3、RMSprophttps://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270https://www.zhihu.com/question/558431624、Adamhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/222522705、学习率衰减6、调参https://www.leiphone.com/news/201703/pmFP
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2023-08-14 11:18:00
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Adam算法Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均。Adam算法可以看做是RMSProp算法与动量法的结合。算法内容Adam算法使用了动量变量vt\boldsymbol{v}_tvt和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量st\boldsymbol{s}_tst，并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给定超参数0≤β1<10 \leq \beta_1 < 10≤β1<1（算法作者建议设为0.9）时间步t
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2021-09-13 21:25:27
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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
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2021-09-13 21:25:31
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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
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2021-09-13 21:25:29
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大致总结一下学到的各个优化算法。一、梯度下降法 函数的梯度表示了函数值增长速度最快的方向，那么与其相反的方向，就可看作函数减少速度最快的方向。在深度学习中，当目标设定为求解目标函数的最小值时，只要朝梯度下降的方向前进，就可以不断逼近最优值。梯度下降主要组成部分：1、待优化函数f(x)2、待优化函数的导数g(x)3、变量x，用于保存优化过程中的参数值4、变量x点处的梯度值：grad5、变量
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2023-09-06 10:24:27
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、优化算法与深度学习1、优化算法对于深度学习的意义2、优化算法与深度学习的关系3、优化算法在深度学习中的主要挑战（1）局部最小值（2）鞍点二、深度学习中优化算法的常见算法1、梯度下降（1）批量梯度下降（BGD）（2）随机梯度下降（SGD）（3）小批量随机梯度下降（MBGD）——最常用的梯度
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2024-03-14 21:14:44
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在训练神经网络模型的时候需要使用到优化算法，最终我们都是通过求解代价函数的最优化问题来求解模型的参数。有的时候，训练一个神经网络模型可能需要几百上千台机器同时训练几个月，通过使用优化算法可以节省训练的时间加快模型的收敛。本篇文章主要介绍一下常用的优化算法梯度下降算法指数加权平均算法动量梯度下降RMSprop算法Adam优化算法常用的优化算法在面试的时候也会经常被问到。一、梯度下降算法在训练模型之前
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2023-09-20 15:55:46
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深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数\(\theta\)，它能显著地降低代价函数\(J(\theta)\)。这里介绍的方法都基于以下两点：梯度的负方向是函数在当前点减小最快的方向；使用一阶泰勒展开式近似当前点的函数值，即：\[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)
\]下面介绍几种常用优化算法：梯度下降法及其三个变体BGD(Batch Gradien
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2021-01-27 18:00:00
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一、发展背景及基本框架梯度下降是目前神经网络中使用最为广泛的优化算法之一。为了弥补朴素梯度下降的种种缺陷，研究者们发明了一系列变种算法，从最初的 SGD (随机梯度下降) 逐步演进到 NAdam。然而，许多学术界最为前沿的文章中，都并没有一味使用 Adam/NAdam 等公认“好用”的自适应算法，很多甚至还选择了最为初级的 SGD 或者 SGD with Momentum 等。深度学习优化算法的发
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2024-04-24 13:59:52
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文章目录1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)2.随机梯度下降法（Stochastic gradient descent SGD)3.小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent MBGD)4.动量法5.AdaGrad6.RMSProp7.Adam 1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)每次迭代都需要将
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2023-11-02 21:07:40
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# 用优化算法优化深度学习的流程与实现
在深度学习领域，优化算法是不可或缺的一部分。优化算法的目标是通过调整模型参数来最小化损失函数，从而提高模型的性能。本文将向刚入行的小白介绍如何使用优化算法来优化深度学习模型，并通过实例代码帮助理解整个过程。
## 流程概述
首先，让我们看一下实现优化的整体流程。下面的表格展示了实现步骤及其描述。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
优化算法梯度下降全批量梯度下降[每次使用全量数据更新产生，易产生内存瓶颈及收敛速度慢]\[\theta = \theta - \eta \nabla_\theta J(\theta)
\]随机梯度下降[每次使用单个样本进行训练，收敛波动性大]\[\theta = \theta - \eta \nabla_\theta J(\theta;x_i;y_i)
\]小批量梯度下降[在收敛波动性和收敛速度
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2024-05-27 17:54:33
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Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种用于训练深度学习模型的优化算法，由Diederik P. Kingma和Jimmy Ba在2014年提出。Adam结合了动量和自适应学习率的方法，具有高效、稳定和适应性强的特点，被广泛应用于各种深度学习任务中。
Adam优化算法的基本思想
Adam的核心思想是通过计算梯度的一阶和二阶动量来调整每个参数的学习率。具体来说，它结合了
什么是优化器？就是对梯度进行优化更新的，这样不仅能使模型找到最优点，而且能大大提升模型收敛速度，当然不同的优化器找到的最优点可能不同，有可能使局部最优点，有可能使全局最优点，这个是决定模型好坏的重要因素之一，所以优化器怎么选对模型的好坏起着重要的作用。有哪些流行的优化器？1、梯度下降算法：梯度下降最常见的三种变形 BGD，SGD，MBGD，这三种形式的区别就是取决于我们用多少数据来计算目标函数的梯
1.目标函数（objective function）或准则（criterion） 要最小化或最大化的函数 最小化时，我们也把它称为代价函数（cost function）、损失函数（loss function）或误差函数（error function） 一个上标 ∗ 表示最小化或最大化函数的 x 值。如我们记 x ∗ =argminf(x)2.梯度下降（gradient descent） 将
随机梯度下降法 SGDstochastic gradient descent假设红色部分为一个下凹空间，现在要前往空间的最低点。随机梯度下降法 SGD 低效的根本问题在于，每一步虽然都是立足于当前点的梯度方向（蓝线），但梯度的方向并不一定指向最小值的方向（黑线）。基于SGD的最优化的更新路径：呈“之”字形朝最小值(0, 0)移动，效率低class SGD:
"""随机梯度下降法（Stoc
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2023-06-15 10:00:57
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1. 优化算法优化的目标在于降低训练损失，只关注最小化目标函数上的表现，优化算法通常只考虑最小化目标函数（损失函数）。1.1. 局部最优当一个优化问题的数值解在局部最优解附近时，由于目标函数有关解的梯度接近或变成零，最终迭代求得的数值解可能只能令目标函数局部最小化而非全局最小化。1.2. 鞍点与海森矩阵(Hessian Matric)鞍点(saddle)是函数上的导数为零，但不是轴上局部极值的点。
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2023-08-23 17:24:35
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文章目录一. 优化算法1.1 基本算法1.1.1 随机梯度下降(SGD)1.1.2 动量1.2 自适应学习率算法1.2.1 AdaGrad1.2.2 RMSProp1.2.3 Adam1.2.4其他优化算法：AdaMaxNadamAMSGrad1.3 牛顿法拟牛顿法：二. 一些优化算法的代码实现2.1 批量随机梯度下降：2.2带动量的梯度下降2.3 Adam参考文献 一. 优化算法1.1 基本算
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2024-06-28 10:02:28
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