您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. 机器学习的优化程序库,用Python实现了梯度下降、LBFGS、rmsprop、adadelta 等算法。

  2. 机器学习的优化程序库,用Python实现了梯度下降、LBFGS、rmsprop、adadelta 等算法。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2017-05-18
    • 文件大小:99328
    • 提供者:tang6457
  1. caffe中优化方法比较

  2. SGD、Momentum、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax和Nadam优缺点比较
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-12-27
    • 文件大小:143360
    • 提供者:baidu_26788951
  1. keras优化器详解

  2. 一份详细的keras优化器详细总结。基于梯度的优化方法 1 0. 梯度下降 2 1. 批量梯度下降Batch gradient descent(BGD) 3 2. 随机梯度下降 Stochastic gradient descent(SGD) 4 3. 小批量梯度下降 Mini-batch gradient descent(MBGD) 5 4. Momentum(动量) 7 5. Adagrad 7 6. Adadelta 9 7. RMSprop 9 8. Adam 10 优化器的选择 11
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-10-05
    • 文件大小:886784
    • 提供者:nodiecanfly
  1. 深度学习优化算法大全

  2. 深度学习优化算法,3种梯度下降方法,多种梯度下降优化算法(动量法,Nesterov,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam等优化器),算法可视化及优化器选择,优化SGD
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-10-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_21997625
  1. tensorflow中训练模型不同的优化算法实现与异同

  2. 在用深度学习进行模型训练的过程中,往往会根据自己模型情况选择不同的优化算法,这里将SGD,SGDM,NAG,AdaGrad,Adadelta,RMSProp,Adam,Nadam几乎全部的优化算法进行了数学原理的解释和代码实现,并最终在MNIST数据集中进行训练,直观看各自不同的效果。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-01-09
    • 文件大小:26624
    • 提供者:y15602395435
  1. 神经网络梯度更新优化器详解笔记.docx

  2. 这篇文章将按照时间线详细讲解各类深度学习优化器,包括常用与不常用的(动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad)本文档将对每个优化器进行更加清晰的讲解,包括数学表达式推导和现实含义,所以可以更容易理解每一个优化器,对于深度学习小白来说也可以很容易看懂
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_42109740
  1. 梯度下降算法分析的总结ppt

  2. 常见梯度下降算法latex版本的ppt,主要描述了梯度下降变体BGD,SGD,MBGD,梯度优化算法Momentum、Nesterov accelerated gradient、AdaGrad、RMSProp、Adadelta、Adam,以及如何去选择和使用他们
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-03-02
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_45521594
  1. Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity.pdf

  2. 用最简单的模型、最简单的特征工程做出好效果,追求的就是极致性价比。如果有需要,可以在此基础上做一些模型更改和特征工程,提高表现效果。ture for face verification developed by Chopra, Hadsell, and This forces the LSTm to entirely capture the semantic dif- LeCun(2005), which utilizes symmetric Conv Nets where ferences d
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-10-14
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:wolegequya
  1. 机器学习中的最优化算法总结

  2. 机器学习中的最优化算法总结下图给出了这些算法的分类与它们之间的关系: 接下来我们将按照这张图来展开进行讲解。 费马定理 对于一个可导函数,寻找其极值的统一做法是寻找导数为0的点,即费马定理。微积分中的 这一定理指出,对于可导函数,在极值点处导数必定为0: 对于多元函数,则是梯度为0 导数为0的点称为驻点。需要注意的是,导数为0只是函数取得极值的必要条件而不是充分条 件,它只是疑似极值点。是不是极值,是极大值还是极小值,还需要看更高阶导数。对于 元函数,假设x是驻点 如果 (x)>0,则在该
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:570368
    • 提供者:abacaba
  1. PyTorch 模型训练实用教程

  2. 本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函 数, 并且对 PyTorch 提供的数据增强方法(22 个)、权值初始化方法(10 个)、损失函数(17 个)、优化器(6 个)及 tensorboardX 的方法(13 个) 进行了详细介绍,本教程分为四章, 结构与机器学习三大部分一致。 第一章, 介绍数据的划分,预处理,数据增强; 第二章, 介绍模型的定义,权值初始化,模型 Finetune; 第三章, 介绍各种损失函数及优化器; 第四章, 介绍可视化工具,用于监控数
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-03-03
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:qq_29893385
  1. Optimization_paper.zip

  2. pytorch中所使用的优化器的论文,共5篇,分别为adadelta, adagrad, adam, asgb, rmsprop的优化方法的论文,以及Nesterov的论文。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-05-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:leemusk
  1. 《机器学习从入门到入职》深度学习不同梯度下降算法比较代码keras

  2. 深度学习中,不同梯度下降算法的比较。代码框架用keras。算法包括'sgd', 'rmsprop', 'adagrad', 'adadelta', 'adam', 'nadam‘,《机器学习从入门到入职》
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-29
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_38649386
  1. 优化器笔记-大毛.zip

  2. 神经网络参数优化器,优化器演化流程! 内含源码与对比各优化word文档 优化器演化流程:SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> RMSProp/AdaDelta -> Adam -> Nadam 这样的发展历程,下面逐一介绍每个公式,不用担心公式看不懂,都是围绕上述1,2,3,4个公式带入动量参数既是优化公式。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-11-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_37700257
  1. optimizers:实现在测试功能上运行的各种优化程序以进行优化-源码

  2. 优化器 使用Python和数值库的各种优化算法的实现。 该存储库可作为本文中使用的可视化和评估的来源。 任务清单 动量的随机梯度下降( ) AdaGrad( ) AdaDelta( D.Zeiler ) RMSProp( ) 亚当(亚当( ) NAdam(多扎特( )) AMSGrad( ) 实作 在查看每种算法的完整源代码。 1.具有动量的随机梯度下降 def step ( self , x , y ): g_t = self . func . df ( x ,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:171966464
    • 提供者:weixin_42121905
  1. AutoDock-GPU:适用于GPU和其他加速器的AutoDock-源码

  2. AutoDock-GPU:适用于GPU和其他加速器的AutoDock 关于 OpenCL和Cuda加速版的AutoDock4.2.6。 它通过在多个计算单元上并行处理配体-受体姿势来利用其令人尴尬的可并行LGA。 OpenCL版本是与TU-Darmstadt合作开发的,能够针对CPU,GPU和FPGA架构。 Cuda版本是与Nvidia合作开发的,以便在Oak Ridge国家实验室(ORNL)峰会上运行AutoDock-GPU,其中包括Jubilee Development公司的Aaron
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:18874368
    • 提供者:weixin_42131628
  1. 基于深度神经网络的空间目标常用材质BRDF模型

  2. 由于双向反射分布函数( BRDF)经验模型与半经验模型对材质散射特性描述时存在局限性,导致其拟合结果与实测数据的误差较大。针对此问题,基于深度神经网络(DNN)构建了一种适用于具有不同散射特性空间目标材质的BRDF模型。建立的深度神经网络模型基于TensorFlow实现,包含4个隐含层,并采用AdaDelta梯度下降法进行优化,结合Dropout方法进行正则。随机抽取材质测量数据的一部分作为训练样本,最终得到BRDF与入射天顶角、反射天顶角以及观测方位角的映射关系模型。大量的实验结果表明,建立的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38625448
  1. Sigma:火箭动力机器学习。 创建,比较,适应,改进-以思想的速度发展人工智能-源码

  2. 西格玛 火箭动力机器学习。 以思考的速度创建,比较,适应,改进-神经网络。 Sigma被创建为一个更简单易懂的机器学习框架。 这是可以做的: 输入,输出,密集,丢失,循环,SoftmaxCE / SquaredDiff成本层 梯度下降,动量,Adadelta,Adagrad优化器 用于存储/恢​​复检查点,计时,按某些标准停止(或执行其他操作),计算和报告运行时指标的挂钩 借助功能自动区分功能轻松添加新图层 具有任意连接结构的线性和非线性网络 分布式多和单CPU和GPU(CUDA)后端 本
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:23068672
    • 提供者:weixin_42137028