隨機梯度下降法
演化計算為神經網路的自動設計和訓練提供了一種新途徑。但目前的一些研究成果還集中在...神經網路的性能評價必須是帶噪聲的,即必須在實際使用中線上評價,因此,許多傳統的搜尋算法,如隨機法、爬山法、梯度下降法和模擬退火等,套用於完成搜尋時都存在..
相關詞條
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梯度下降
梯度下降是疊代法的一種,可以用於求解最小二乘問題(線性和非線性都可以)。在求解機器學習算法的模型參數,即無約束最佳化問題時,梯度下降(Gradient D...
簡介 求解過程 套用 缺點 -
Python機器學習算法
梯度下降法 141.2.1 梯度下降法的流程 141.2.2 凸最佳化與非凸最佳化 151.2.3 利用梯度下降法訓練Logistic Regression模型 171.3 梯度下降法的若干問題 181.3.1 選擇下降...
內容提要 目錄 -
分散式機器學習:算法、理論與實踐
內容簡介本書 旨在全面介紹分散式機器學習的現狀,深入分析其中的核心技術問題,並且討論該領域未來的發展方向。全書共12章。第1...
內容簡介 作者簡介 專家推薦 前言 目錄 -
自適應濾波器原理(第五版)
、最速下降法、隨機梯度下降法、最小均方(LMS)算法、歸一化LMS自適應...5.3 套用2: 梯度自適應格型濾波算法5.4 隨機梯度下降法的其他套用... 最速下降算法的優點與局限性4.7 小結與討論4.8 習題第5章 隨機梯度下...
圖書內容 目 錄 -
受限玻爾茲曼機
深度學習網路。具體地,深度信念網路可使用多個RBM堆疊而成,並可使用梯度下...耦合的隨機反饋型二值單元神經網路,由可見層和多個隱層組成,網路節點分為...可見單元和隱單元來表達隨機網路與隨機環境的學習模型,通過權值表達單元之間...
簡介 結構 訓練算法 功能 套用 -
算法最佳化
的方法有隨機跳躍法,隨機走步法等。梯度下降法梯度下降法是一個最最佳化算法...。常見算法最佳化方法隨機搜尋隨機搜尋(random search)是利用隨機數求極小點而求得函式近似的最優解的方法。變數允許的變化區間,不斷隨機地...
簡介 算法的基本特徵 算法常見評定標準 泛化能力 常見算法最佳化方法 -
百面機器學習:算法工程師帶你去面試
機器學習中的最佳化問題第3節 經典最佳化算法第4節 梯度驗證第5節 隨機梯度下降法第6節 隨機梯度下降法的加速第7節 L1 正則化與稀疏性第8章 採樣...神經網路第1節 循環神經網路和卷積神經網路第2節 循環神經網路的梯度消失...
作者簡介 主要內容 目錄 -
Rosenbrock函式
),不過因為其隨機的特性,任何以梯度下降法為基礎的最最佳化算法均無法用來求得...在沒有梯度信息及不創建局部近似模型的情形下(和其他不使用梯度信息的最最佳化算法...不同,但不會影響全域最小值的位置。多變數下的擴展多變數...
介紹 多變數下的擴展 隨機函式 可適用的最最佳化算法 相關條目 -
最優控制理論
,如陡降法、擬牛頓法等。第二類是有約束梯度法,如可行方向法、梯度投影法...。最優控制理論是50年代中期在空間技術的推動下開始形成和發展起來的。蘇聯學者...在二次型性能指標下的最優控制問題則是R.E.卡爾曼在60年代初提出和解決的。主要...
簡介 研究內容 主要方法 最佳化技術 求解方法