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你可以推荐哪种训练方法来训练基于注意力的序列到序列神经机器翻译模型？SGD，Adadelta，Adam还是更好的？请给我一些建议，谢谢。
浏览 3提问于2017-04-20得票数 0
为了适当地收敛到最优，人们发明了各种使用自适应学习速率的算法，如AdaGrad、Adam和RMSProp。另一方面，有一个学习速率调度器，如功率调度和指数调度。我认为使用自适应学习速率优化算法(如Adam )比使用学习速率调度器更简单、更容易实现。
那么，你如何才能正确地使用它，这取决于什么样的问题？
浏览 0提问于2017-08-15得票数 8
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我最近一直在尝试创造一个自适应的学习率和动量，但没有成功。我已经成功地创建了一个工作的NN，但是我发现的问题是选择正确的学习率。这就是为什么我决定使用自适应学习率，但是，无论我在这个主题上做了多少研究，我只是不理解算法，可能是因为我是神经网络的新手。我想知道，是否任何有知识简化这些算法的动量和自适应学习率的人能够发布一个初学者可以理解的解释。
浏览 0提问于2017-03-11得票数 1
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有多少种方法可以构建一个解析器？
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我正在学习ANTLR v4，它是一个基于所谓Adaptive (*)算法的解析器生成器。它声称比LL(*)算法有很大的改进，但我也听说过一些类似LR的算法。ANTLR的自适应LL(*)算法(大于LR)的优点/局限性是什么？
浏览 3提问于2017-01-02得票数 3
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我们的最终目标是让机器人学习如何利用环境中的模式来优化全局探索时间。我的问题是，哪种强化学习算法对此最好？我在文献和我的研究中发现的大多数都与分类有关，显然多元回归不起作用。我还尝试实现了Q学习算法，但这并不能真正起作用，因为根据所采用的路径和环境的结构，状态和操作的数量是可变的。
浏览 3提问于2011-03-25得票数 1
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我现在正在学习卷积神经网络，并在Pytorch上练习。最近，我一直在阅读与优化器相关的论文，如SGD、Adam和Radam。当查看论文的视觉结果时，我发现它们的图像在第80个时代(纸上的figure6“关于自适应学习率的变化及以后”)的准确性突然提高了。
不管是哪种算法。
有人能告诉我为什么会这样吗？谢谢。
浏览 7提问于2021-12-19得票数 0
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我正在比较机器学习和深度学习方法与经典的算法(比如简单的或自适应的阈值)。
你如何称呼这些经典的或标准的方法？就像那些不依赖于数据却是手工设计的算法。我似乎找不到一个正确的术语。
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
Silva和Almeida的算法通过为每个权重引入独立的、自适应的学习率来改进现有的反向传播算法。新学习率的值计算如下：我读到常量u和d被设置为u > 1和d < 1。
浏览 0提问于2011-11-14得票数 1
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我正在尝试运行一个基于U-net架构的图像分割代码.在实验中，我发现Adam优化器的运行速度比动量优化器慢得多。我不知道这是否这两个优化者之间的共同观察？还是应该是依赖于数据的观察？
浏览 8提问于2016-11-14得票数 0
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当我处理强化学习问题时，我试图想出自己的损失函数。(打开Ai的“Cartpole-V0”游戏。)
浏览 0提问于2018-08-13得票数 0
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我有两个与数据流集成学习相关的问题。
如果您使用了MOA框架，请告诉我如何更改给定算法的基本学习方法。所有这些的基础学习者是自适应随机森林，我希望它是霍夫丁树。当我单击“编辑”以更改baseLearner时，什么都不会发生。算法在Q1中默认使用ARF作为基线，而ARF使用Hoeffding作为基学习器。我们可以说这些算法间接地使用Hoeffding作为基础学习吗？为了进行比较，我必须使用Hoeffding树作为它们的基础学习<
浏览 11提问于2022-02-01得票数 0
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我的学习速度是0.01，动力是0.5。这些权重是根据平均0.0的高斯分布和0.01的标准差随机生成的。将可见的和隐藏的偏差初始化为0。我用一个逻辑乙状结肠函数作为激活。
浏览 3提问于2014-01-22得票数 2
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平滑排序算法用在哪里？
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在我的大学学习算法的时候，我遇到了一个叫做Smoothsort的算法。这是一个很好的算法，因为它是一个自适应算法，时间复杂度可以从线性复杂度到线性复杂度变化，它也是一种就地算法。然而，关于该算法的资源非常稀缺，并且这些可用的资源非常难以理解。然而，我张贴这个问题的原因是为了了解用例，以及何时应该使用它，什么时候不应该使用它？
浏览 10提问于2020-09-13得票数 2
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我把我的神经网络的学习速度设为0.0001。我已经成功地在数据集上训练了100多万次。但我的问题是，在神经网络中，很低的学习率的影响是什么？
浏览 2提问于2018-08-05得票数 0
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Moodle插件创建
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我是Moodle的初学者，我用python编写了一个学习用户配置文件的算法。其目的是创建一个插件，在Moodle平台上提供基于用户配置文件的自适应功能。机器学习后端插件可以吗，因为我的算法属于机器学习领域？
任何答案或信息将是非常有帮助的！
浏览 1提问于2018-06-08得票数 3
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我有过使用聚类算法进行机器学习的简要经验，我还阅读了简单分类算法的基本思想和计算。现在，我将阅读更多关于“机器学习”的内容，我发现了许多类似的定义，如下所示：
机器学习是一门让计算机在不被明确编程的情况下行动的科学.机器学习是一种人工智能(AI)，它允许软件应用程序在不被显式编程的情况下更准确地预测结果我的理解是，学习和适应演绎(输出)而不进行重新编程的能力是主要思想，根据我个人的理解，这种“适应”只有通过一种新的训练“监督算法”才能实现，这种训练允许
浏览 0提问于2018-02-19得票数 4
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