Adam

深度学习中优化方法—momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam—订正说明（2019.6.25）：感谢评论留言的同学指正我的一些笔误，现把他们订正过来，订正的主要内容为： 第二节&#xff1…

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式。本文将介绍几种算法优化器，并展示如何使用PyTorch中的算法优化器，我们将使用MNIST数据集和一个简单的多层感知…

最早整理了一些深度学习的基础知识给实验室的师弟师妹看，后来想想还是写个博客大家一起看吧。批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 在整个数据集上（求出损失函数 J(θ 并）对每个参数 θ 求目标函数 J(θ) 的偏导数…

Gradient Descent（Batch Gradient Descent，BGD） 梯度下降法是最原始，也是最基础的算法。它将所有的数据集都载入，计算它们所有的梯度，然后执行决策。（即沿着梯度相反的方向更新权重&#xff…

第五章.与学习相关技巧 5.1 参数更新的最优化方法神经网络学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化。很多深度学习框架都实现了各种最优化方法，比如Lasagne深度学习框架&#xf…

Adam算法 🏷sec_adam 本章我们已经学习了许多有效优化的技术。在本节讨论之前，我们先详细回顾一下这些技术： 在 :numref:sec_sgd中，我们学习了：随机梯度下降在解决优化问题时比梯度下降更有效。在 :numref:sec_min…

梯度下降法（Gradient descent update，SGD） 最后一行就是梯度下降的公式，只是简单的相乘。存在问题： 梯度的不连续性会导致参数来回震荡，所以收敛的比较慢。动量更新（momentum update&#x…