梯度下降方法是目前最流行的神经网络优化方法，现在主流的深度学习框架都包含了若干种梯度下降算法。...虽然我们可以把它们看成黑盒直接使用，但是在不同场合下相同的算法可能有着很大的性能差异，因此，了解这些算法各自内在的原理可以帮助我们更好地训练网络。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
update your weights instead 指数加权平均参考前一篇博客：https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/84837217 使用动量的梯度下降法...如图所示，普通的梯度下降法如图中蓝色画线所示，它在接近最优值红点时，会上下摆动，导致不能很快的收敛到红点，而且如果摆动的幅度过大还会导致发散(紫色画线所示)，这也是为什么不能采用很大的learning_rate...使用动量的梯度下降法，“动量”，来自对它的物理上的解释，相当于在一个碗里丢一个小球，通过赋予小球动量，使其减少在碗壁上的左右摆动，让它更快到达碗底，。 使用动量的梯度下降法计算方法 ?...vdb=βvdb+(1−β)dbv_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)dbvdb=βvdb+(1−β)db 注意beta=0beta=0beta=0时，就退化成了普通的梯度下降。...bias修正： 因为我们取vdwv_{dw}vdw和vdbv_{db}vdb为零，所以一开始计算出的vdwv_{dw}vdw和vdbv_{db}vdb将会小于实际值，为了修正起始阶段这个偏差，使用以下计算方法
根据Interop ITX和InformationWeek的调查报告，公有云的使用率从2012年的30%几乎翻了一番，达到了57%，而私有云的使用率已经从52%下降到了40%。...而且根据进一步的预测，受访者中使用私有云的预计在未来的使用率将下降12%，只有28%的受访者希望在新项目中使用私有云。 驱动私有云向公有云迁移的主要因素是，可扩展性、性能以及更好的资源访问。...在使用公有云的受访者中，AWS在过去两年中增长最大，从39%上升到52%，Google Cloud从23%上升到38%，Azure从48%下降到38%。...毫不奇怪，私有云的下降也直接影响了混合云的采用和使用。具体来说，两种云之间的延迟和断开的连接可能导致难以调试和修复的错误，导致诸多的安全漏洞。...而关于Docker和容器，只有7%的受访者表示他们在生产中使用了容器，但接近一半的受访者表示正在考虑部署容器。
5.5 梯度下降法 现在我们可以计算损失函数的梯度，反复计算梯度然后执行参数更新的过程称为梯度下降法。...然后使用该批数据执行参数更新： # 普通的小批量数据梯度下降 while True: # 256个数据 data_batch = sample_training_data(data, 256...即使SGD在技术上是指每次使用1个数据来计算梯度，你还是会听到人们使用SGD来指代小批量数据梯度下降（或者用MGD来指代Minibatch Gradient Descent，而BGD来指代Batch gradient...在梯度下降期间，我们计算权重上的梯度（并且如果我们愿意的话，也计算数据上的梯度），并使用它们在梯度下降期间执行参数更新。 本章： 我们将损失函数比作一个在高维度上的山地，并尝试到达它的最底部。...因此，在实践中，我们总是使用解析梯度，然后执行梯度检查，即将解析梯度与数值梯度进行比较。 我们引入了梯度下降算法，迭代地计算梯度，并在循环中执行参数更新。
梯度下降算法 梯度 函数上某一点的梯度是 向量，就是函数变化增加最快的地方。具体来说，对于函数f(x,y)，在点(x0，y0)沿着梯度向量的方向 : (df/dx0,df/dy0)的转置....w_new) 方法 : 主要区别是每一次更新样本参数使用的样本个数是不同的 批量梯度下降 使用全部数据进行参数更新 w = w-k * ▽J(w) for i in range...evaluate_gradient(loss_function,data,params) params = params - learning_rate * pramas_grad 每次更新梯度使用全部数据...,最后梯度可为0 随机梯度下降 w = w - k * ▽ J(w;xi;yi) 使用一个样本更新模型,速度快 for i in range(nb_epochs): np.random.shuffle...,从而加速收敛 Nesterov Momentum 先对参数进行估计,然后使用估计后的参数来计算误差 学习率ε 初始参数 θ 初始速率v 栋梁衰减参数 α 过程: 从训练集中随机抽取
梯度下降（Gradient Descent）是在求解机器学习算法的模型参数（无约束优化问题）时，最常采用的方法之一 代价函数 提到梯度下降就不得不说一下代价函数。...代价函数 我们想要的结果是使这个函数最小，前面的1/2是为了在求导的时候方便计算 梯度下降 梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ0 ,θ1 ) 的最小值。...梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快 ?...方法： 先确定向下一步的步伐大小，我们称为学习率Learning rate； 初始化参数的值 沿着负梯度方向去减小函数值并更新参数 当下降的高度小于某个定义的值或迭代次数超过一定限制，则停止下降； ?...越接近最小值时，下降速度越慢
// These token indicates end-of-expression
关于梯度的概念可参见以前的文章： 从方向导数到梯度 梯度下降法迭代公式为： image.png x为需要求解的 值，s为梯度负方向，α为步长又叫学习率 缺点：靠近极小值的时候收敛速度比较慢...；可能会”之字形”的下降；不太 适合处理比较复杂的非线性函数问题。...实例： 用梯度下降的迭代算法，来逼近函数y=x**2的最值 代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...plt.plot(X,Y,"ro--") plt.show() 运行结果如下： image.png 假如目标函数有未知参数的情况，步骤如下： image.png 如何选择梯度下降的步长和初始值...表示每次迭代更新的时候变化比较大，有可能会跳过 最优解；学习率过小，表示每次迭代更新的时候变化比较小，就会导致迭代速度过 慢，很长时间都不能结 算法初始参数值的选择：初始值不同，最终获得的最小值也有可能不同，因为梯度 下降法求解的是局部最优解
梯度下降算法 1.1 什么是梯度下降 在线性回归中，我们使用最小二乘法，能够直接计算损失函数最小值时的参数值，但是，最小二乘法有使用的限制条件，在大多数机器学习的使用场景之下，我们会选择梯度下降的方法来计算损失函数的极小值...这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降的地方走 首先，我们有一个 可微分的函数 。这个函数就代表着一座山。...loss(x) = \frac{1}{2}(x^2-2)^2 loss^{\prime}(x) = (x^2-2)x 有了梯度计算公式之后，我们可以使用gradient_descent方法进行迭代计算，...回到最初的问题，正规方程或者是最小二乘法求解过程中，存在诸多的限制，接下来采用梯度下降来求解该问题； 我们使用MSE作为损失函数，则该损失函数的梯度表达式为 \frac{MSELoss(\hat w...我们使用梯度下降求解出的结果为w = 0.940894,b = -1.627557 ，现在已经很接近正规方程计算出的最小值，但是还没有收敛，还需继续迭代或者更换学习率。
20200406021653.png 20200406021743.png 在简单线性回归中使用梯度下降法 首先使用模拟的数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot...x.reshape(-1,1) X.shape # (100, 1) y.shape # (100,) plt.scatter(x,y) plt.show() 20200406022039.png # 使用梯度下降法训练...theta = gradient_depcent(X_b,y,initial_theta,eta) theta # array([4.02145786, 3.00706277]) 在多元线性回归中使用梯度下降法...sgd(X_b,y,initial_theta,n_iters=len(X_b)//3) theta # array([2.9952686 , 3.94910815]) scikit-learn中使用随机梯度下降法...x_train_standard = standardScaler.transform(x_train) x_test_standard = standardScaler.transform(x_test) # 使用随机梯度下降法
前言 梯度下降法gradient descent是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 问题抽象 ? 是 ?...的 值，直至收敛 梯度下降：负梯度方向是使函数值下降最快的方向，我们在迭代的每一步都以负梯度方向更新 ? 的值 收敛：给定一个精度 ? ，在迭代的每一轮根据梯度函数 ? 计算梯度 ? ， ?...，回到步骤3 算法调优 学习率：学习率太小时收敛过慢，但太大时又会偏离最优解 初始值：当损失函数是凸函数时，梯度下降法得到的解是全局最优解；当损失函数是非凸函数时，得到的解可能是局部最优解，需要随机选取初始值并在多个局部最优解之间比较...归一化：如果不归一化，会收敛得比较慢，典型的情况就是出现“之”字型的收敛路径 注意事项 当目标函数是凸函数时，梯度下降法是全局的最优解，一般情况下梯度下降法的解不一定是全局最优解 梯度下降法的收敛速度未必是最快的
new CallableClass; $obj(5); var_dump(is_callable($obj)); int(5) bool(true) 使用明显的操作方法初始化 例如，当我们有一个提供者时...aws-sdk-php/src/Endpoint/PatternEndpointProvider.php public function __invoke(array $args = []) {...invoke 使用一些参数提供端点。...我们如何使用这个类？...References PHP invoke: is anybody using it? | medium __invoke() | php – EOF – # php
代码 protoc --php_out=./ person.proto #即 GPBMetadata/Person.php Test/Person.php # 使用 <?...php require_once __DIR__ . '/...../vendor/autoload.php'; include 'GPBMetadata/Person.php'; include 'Test/Person.php'; //序列化 //$person...首先，使用命令decode一下 root@php-fpm:/var/www/php-demo/protobuf# protoc --decode_raw < data.bin 1: "\345\274.../vendor/autoload.php'; include 'GPBMetadata/Person.php'; include 'Test/Item.php'; include 'Test/Item/
real-time)下降到18,196秒(约3,639倍real-time)，速度提高了约12倍。...表3中创建的AV1文件的VMAF得分为95.91，因此与去年的96.18相比，质量下降得非常小，而且不明显。...使用区块会导致质量下降，我的旧测试显示，使用2个区块时损失约0.6％，使用4个区块时损失约1.3％。 我自己没有测试过4k的剪辑，所以我在这里给出一些建议。...在1080p时，编码时间下降了41.66%，而对于4K，编码时间下降了70.56%，这两种情况下的质量差异可以忽略不计。...在其他测试编码中部署多个线程 应用于ZBook测试平台上的测试片段，部署--tile-columns = 1 --tile-rows = 0 --threads = 8 它们在cpu-used 5上的编码时间从20:06下降到
Redis 驱动安装 开始在 PHP 中使用 Redis 前， 需要确保已经安装了 redis 服务及 PHP redis 驱动，且你的机器上能正常使用 PHP。...本文示例代码，请见米扑博客： PHP 使用 Redis PHP redis 驱动下载地址 https://github.com/nicolasff/phpredis 下载源码或zip压缩包 https:...phpinfo.php 文件，输入 来查看 php.ini 配置文件路径 ?...vim /etc/php5/apache2/php.ini 查找生成的 redis.so 文件，find命令： find / -name “redis.so” /usr/local/lib/php/extensions
递归下降算法 算法模型： Term = Term + Expr Expr=Expr+Factor Factor =单个元素。最小单位。...我用递归下降算法写了个简单的计算器，递归算法为我的运算符号+ – * / 等基础运算符号形成优先级。在使用的过程中发现了递归下降算法很容易产生的一个问题，左递归问题。...所谓的左递归其实就是算式在进行同等级运算符的运算的时候强行从右至左进行了运算解析，因为递归下降法中越是后生成的运算符其优先级越高，在同等级运算中，就无法确保优先级了，在这里的体现就是算式从右至左进行了解析...解决方案： 将运算符号抽象出来单独成立一层，将数值节点统统存入Vector，这样的话，在实际生成到内存中需要判断优先级的只有+ – * / 四个了，因为递归下降算法，所以只要让 * /在+ –的下一级子类中生成
在网站开发过程中模版引擎是必不可少的，PHP中用的最多的当属Smarty了。...Twig是开源框架Symfony2的默认模版引擎，主页是http://twig.sensiolabs.org/ 当前版本为Stable: 1.12.1，其他模版引擎能做的它都能做，这里主要整理下使用Twig...先看看首页 twig_index.php ， 和Smarty差不多，初始化设置，然后设置变量并显示。 <?php require '....templates/index.html #} {% extends "base.html" %} 第一行为注释部分，可以省去，第二行表示index.html继承base.html， 未重写的情况下将直接使用...这种排版方式值得一试，等待机会中… 使用block后子页面不可以按照html的方式在任意地方加html， 也就是在block外写任何内容都会报错，所以需要base里去合理的设置block，block设置的越多就越灵活
下面是使用同一变量的几个示例。...即使使用 Document Object Model 这样的 API（提供了将自己的数据结构转换为文本的函数），也需要学习这个 API 并使用 API 的对象，而不是使用原生的 JavaScript 对象和语法...JSON也是如此，只不过他搭建的是客户端Javascript和服务端PHP的交互桥梁。...言归正传，如何使用JSON。PHP5.2开始内置了JSON的支持。当然，如果低于这个版本的话，那么市面上有很多PHP版本的实现，随 便下一个用就OK啦。现在主要是说说PHP内置支持的JSON。...先看看编码的使用： arr = array( 'name' => 'Linux', 'nick' => 'php', 'contact' => array( 'email' => 'email', 'website
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