0 引言 基于LSTM进行时间序列预测方法简单有效。LSTM的出现为时间序列预测提供了一个新的研究方向。然而，与大部分网络模型一样，LSTM效果受其超参数设置的影响。为此，本文采用HHO/GTO/EO/SCA/BOA/WOA/HBA/PSOBOA/HPSOBOA等9种优化算法分别优化LSTM网络超参数，建立优化的LSTM模型 , &n
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2024-05-02 11:32:05
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Tensorflow:1.6.0优化器（reference:） I: tf.train.GradientDescentOptimizer Tensorflow中实现梯度下降算法的优化器。 梯度下降：（1）标准梯度下降
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2024-04-01 06:15:15
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基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:• 使用图 (graph) 来表示计算任务.• 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.• 使用 tensor 表示数据.• 通过 变量 (Variable) 维护状态.• 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.
一、梯度下降算法优化过程是原值减学习率乘梯度！！！梯度学习根据导数的定义，如果输入发生微小的变化，那么输出也会相应的变化： 对导数符号化后，有: 梯度下降的思路如下： 寻找一个参数w，使得损失函数J(w)的值最小，通过不断的迭代，w会不断更新，最后会达到或接近最小值点。梯度下降算法原理图： 梯度下降算法实际上一种求解最小二乘法最优解的有效工具。 σ为学习率，该值越大学习速度越快，相反，也有可能因为
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2024-09-23 11:26:42
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tensorflow中SGD(无momentum)优化器运用 SGD(无momentum)优化器引用API：tensorflow.keras.optimizers.SGD 代码实现：#SGD(无monentum)
w1.assign_sub(learning_rate * grads[0]) #learning_rate是学习率，这里的grads[0]是一阶动量除
1.优化器算法简述首先来看一下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度，这样的话自然就涉及到一个 trade－off，即参数更新的准确率和运行时间。2.Batch Gradient Descent （BGD）梯度更新规则:BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度： 缺点：由于这种方
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2023-07-18 09:43:28
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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，主要是一阶的梯度法，包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手动指定学习速率的,而后面的AdaGrad, RMSProp, Adam,就能够自动调节学习速率。1、SGDSGD全名 stochastic
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2024-03-08 23:01:47
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优化器是引导神经网络更新参数的工具鸢尾花分类的各种优化器实现（只有优化器，更新参数的部分不同）1、SGD优化器from sklearn import datasets
import tensorflow as tf
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import time ##记录时间
#步骤
###准备数据
# 数据读
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2023-06-20 10:08:17
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优化器目前优化器主要分为两个方向：1. The accelerated SGD: SGD momemtum2. The adaptive learning rate methods: Adam SGDM：收敛慢，更好的精度，比较稳定，train和val的差距比较小Adam：收敛快，可能不收敛，不那么稳定，generalization performance比较差。
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2024-01-06 07:22:46
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# PyTorch的SGD优化器
在深度学习中，优化器是模型训练中不可或缺的重要组成部分。PyTorch是一个性能卓越的深度学习框架，其中的SGD（随机梯度下降）优化器因其简单有效而受到广泛使用。本文将介绍SGD优化器的基本原理、使用方法以及相关代码示例。
## SGD优化器基本原理
SGD优化器是一种常用的优化算法，旨在通过更新模型参数来最小化损失函数。与传统的梯度下降方法不同，SGD使用
原创
2024-09-01 04:02:18
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# 实现 PyTorch 中的 SGD 优化器
作为一名新手开发者，了解如何在 PyTorch 中实现 Stochastic Gradient Descent（SGD）优化器是非常重要的。这篇文章将帮助你逐步掌握这一过程，并通过代码示例、流程图和甘特图，以便你更好地理解每一步。
## 实现步骤
为了实现 SGD 优化器，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx各种优化器Optimizer的总结与比较https://blog..net/...
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2021-10-25 15:27:06
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在训练模型时，我们可以基于梯度使用不同的优化器（optimizer，或者称为“优化算法”）来最小化损失函数。这篇文章对常用的优化器进行了总结。BGDBGD 的全称是 Batch Gradient Descent，中文名称是批量梯度下降。顾名思义，BGD 根据整个训练集计算梯度进行梯度下降\[\theta = \theta - \eta\Delta_{\theta}J(\theta)
\]其中，\(
在神经网络优化器中，主要为了优化我们的神经网络，使神经网络在我们的训练过程中快起来，节省时间。在pytorch中提供了 torch.optim方法优化我们的神经网络，torch.optim 是实现各种优化算法的包。最常用的方法都已经支持，接口很常规，所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法。SGD就是optim中的一个算法（优化器）：随机梯度下降算法 要使用torch.optim，你必
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2023-09-05 12:26:58
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尽管Python是一种“慢慢的”语言，但这并不意味着我们不追求性能。在程序运行期间，如果发现程序运行时间太长或内存太大，则不可避免地需要对程序的执行做一些检测，查找问题区域并进行优化。今天，小编将分享一些人们通常使用的Python性能分析工具。 1、memory_profilermemory_profiler是监视python进程的工件，能发现和定位内存泄漏问题。您只需向
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2023-10-11 08:35:34
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作者：Mao Chan 2016年，机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热。Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火。TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持
# 实现 SGD 优化器的指南
在机器学习和深度学习中，优化器是一个至关重要的组件。随机梯度下降（SGD）是一种广泛使用的优化算法，基本上可以加速机器学习模型的训练。本文将指导你如何在 Python 中实现简单的 SGD 优化器。
## 过程概述
我们将通过以下步骤来实现 SGD 优化器：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 初始化参数和超参数 |
|
单纯以算法为论，深度学习从业者的算法能力可能并不需要太大，因为很多时候，只需要构建合理的框架，直接使用框架是不需要太理解其中的算法的。但是我们还是需要知道其中的很多原理，以便增加自身的知识强度，而优化器可能正是深度学习的算法核心官方文档所给的优化器很多，而且后续也在不停地添加当中，因此，我这里只列举基础和常用的几个： 优化器分类：Stochastic Gradient Descent (SGD)：
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2024-05-07 15:26:01
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本节在上节的基础上给出TensorFlow提供的可以直接调用的几种常用的优化器。Ⅰ.tf.train.Optimizer 优化器（optimizers）类的基类。基本上不会直接使用这个类，但是会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer,等等这些。Ⅱ. tf.train.GradientDescentOptimizer 这个类是实现梯度下降
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2024-08-23 12:04:43
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官方文档http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/train.html1.class tf.train.Optimizer优化器（optimizers）类的基类。这个类定义了在训练模型的时候添加一个操作的API。你基本上不会直接使用这个类，但是你会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer,
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2024-03-20 13:15:47
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