機器學習優化過程中的各種梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）
機器學習優化過程中的各種梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov） 實際上，優化算法可以分成一階優化和二階優化算法，其中一階優化就是指的梯度算法及其變種，而二階優化一般是用二階導數（Hessian 矩陣）來計算，如牛頓法，由於需要計算Hessian陣和其逆矩陣，計算量較大，因此沒有流行開來。這裏主要總結一階優化的各種梯度下
相關文章
- 1. 深度學習:優化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam
- 2. 梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 3. 梯度下降優化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam
- 4. 梯度降低與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 5. 深度學習（九） 深度學習最全優化方法總結比較（SGD，Momentum，Nesterov Momentum，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam）...
- 6. momentum、Adagrad、RMSProp、Adam梯度下降總結
- 7. 各類優化方法總結比較（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）
- 8. 各類優化方法總結比較(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)
- 9. 深度學習學習筆記：最優化方法SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam
- 10. 梯度下降的可視化解釋(Adam，AdaGrad，Momentum，RMSProp)
- 更多相關文章...
- • Spring實例化Bean的三種方法 - Spring教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 深度學習:優化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam
- 2. 梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 3. 梯度下降優化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam
- 4. 梯度降低與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
- 5. 深度學習（九） 深度學習最全優化方法總結比較（SGD，Momentum，Nesterov Momentum，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam）...
- 6. momentum、Adagrad、RMSProp、Adam梯度下降總結
- 7. 各類優化方法總結比較（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）
- 8. 各類優化方法總結比較(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)
- 9. 深度學習學習筆記：最優化方法SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam
- 10. 梯度下降的可視化解釋(Adam，AdaGrad，Momentum，RMSProp)