# 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]
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2024-07-02 07:07:00
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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 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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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
说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数，用于更新对应的参数p。通常偏导数不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过优化器做一下处理，得到一个新的值，处理过程用函数F表示（不同的优化器对应的F的内容不同），即，然后和学习率lr一起用于更新可学习参数p，即。RMSProp原理假设损失函数是，即我们的目标是学习x和y的值，让Loss尽可能小。如下是绘制损失函数的代码以及绘制出的结果
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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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
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2023-01-26 18:20:37
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看到了一个概念，叫做异步更新优化器，也就是使用异步的方式实现deep learning中的参数优化的method，这个概念
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2023-11-23 09:45:55
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1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度下降法 ...
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2021-07-25 20:14:00
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有很多机器学习的模型的最优化参数不能像普通最小二乘法那样算出解析解，此时需要使用迭代优化方法。梯度下降优化方法是通过让w值沿着梯度下降的方向逐步迭代演进，从而使得损失函数最小化的过程。梯度下降的数学表达式：（1）其中是步长，也叫学习率，学习率选的大，损失函数不收敛，选的小，收敛又太慢。:= 表示迭代运算。在《机器学习学习笔记（4）----线性回归的数学解析》中我们推导过线性回归模型的损失函数的梯度
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2024-03-29 14:47:53
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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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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，
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2022-05-01 19:29:09
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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
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2022-04-19 15:29:29
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关于SGD、Momentum、RMSprop、Adam的优化器的介绍
翻译
2021-07-17 11:12:16
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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
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2022-08-29 11:11:05
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作者｜McGL，https://zhuanlan.zhihu.com/p/147275344一图胜千言，什么？还是动画，那就更棒啦！A Visual Explanation of Gra...
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2021-08-31 11:54:53
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梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现目录梯度下降算法推导优化算法的理解和Python实现SGDMomentumNestrovAdaGradRMSpropAdam算法的表现1梯度下降算法推导模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间
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2024-09-19 20:15:24
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作者丨McGL来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/147275344编辑丨极市平台A Visual Explanation of Gradient Descent Methods (Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam) by Lili Jianghttps://towardsdatascience.com/a-visual-explanat
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2021-04-08 17:20:28
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