RMSProp（Root Mean Square Propagation）算法是由Geoffrey Hinton在2012年提出的，是对传统的梯度下降算法的改进。它是一种常用的优化算法，用于在深度学习中更新神经网络的参数。
很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题，今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。
为机器学习项目选择好的优化器不是一项容易的任务。流行的深度学习库（如 PyTorch 或 TensorFLow）提供了多种优化器选择，它们各有优缺点。并且，选择不合适的优化器可能会对机器学习项目产生很大的负面影响。这使得选择优化器成为构建、测试和部署机器学习模型过程中的关键一环。
深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数θ，它能显著地降低代价函数J(θ)。针对此类问题，研究人员提出了多种优化算法，Sebastian Ruder 在《An overview of gradient descent optimizationalgorithms》（链接：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf ）这篇论文中列出了常用优化算法的比较。主要优化算法有：GD、SGD、Momentum、Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam。
拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。
【导读】近日，Vadim Smolyakov发表了一篇博客，针对当前神经网络的优化算法进行了总结，并利用简单的CNN网络在NMIST数据集上进行实验，探讨不同的优化方法的效果好坏。其中考虑了四种神经网络训练的优化方法：SGD，Nesterov Momentum，RMSProp和Adam，并用TensorFlow进行训练。作者最终得出结果：使用Nesterov Momentum和Adam的SGD产生的结果更好。如果您对神经网络的优化算法还不是很了解，那么相信这篇文章将会给您很好的启发！专知内容组编辑整理。 N
在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？
文 | 不会停的蜗牛 CSDN AI专栏作家 在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器 https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train 在 keras 中也有 SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam等： https://keras.io/optimizers/ 我们可以发现除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSPr
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器： 详情参见：https://www.tensorflow.org/api_
最近参考[5]重新回顾了AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam几个优化算法的基本思想，在此简单做一下这几个算法的概述和对比。
上一期，我们一起学习了TensorFlow在训练深度网络的时候怎么解决梯度消失或梯度爆炸的问题，以及怎么尽可能的减少训练时间。
在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器， https://www.tensorflow.org/api_guid
深度学习被称为人工智能的未来。现在，神经网络被称为通用函数逼近器，也就是说，它们有能力表示这个宇宙中任何复杂的函数。计算这个具有数百万个参数的通用函数的想法来自优化的基本数学。优化可以通过多种方式完成，但在本文中，我们将重点讨论基于梯度下降的优化技术。
用于训练神经网络的最受欢迎的优化算法有哪些?如何比较它们?本文试图用一个卷积神经网络(CNN)来回答这些问题。 随机梯度下降(SGD) SGD通过选取大小(m)的子集或小批量数据，更新在梯度(g)的反
在之前的文章中，我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？
如果安装时使用anaconda且使用默认安装路径，则在 C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow处可以找到(此处为GPU版本)，cpu版本可在C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow处找到。若并非使用默认安装路径，可参照根目录查看找到。
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下： https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理： 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 ---- 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结，如有错误
本文概述了计算机视觉、自然语言处理和机器学习中常用的优化器。此外，你会找到一个基于三个问题的指导方针，以帮助你的下一个机器学习项目选择正确的优化器。
每次更新我们需要计算整个数据集的梯度，因此使用批量梯度下降进行优化时，计算速度很慢，而且对于不适合内存计算的数据将会非常棘手。批量梯度下降算法不允许我们实时更新模型。
神经网络研究员早就意识到肯定是最难设置的超参数之一，因为它对模型的性能有显著的影响。损失通常高度敏感域参数空间中的某些方向，而不敏感于其他。动量算法可以在一定程度缓解这些问题，但这样做的代价是引入了另一个超参数，在这种情况下，自然会会问有没有其他方法。如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称的，那么每个参数社会不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率是有道理的。
深度卷积神经网络通常采用随机梯度下降类型的优化算法进行模型训练和参数求解。经过近几年深度学习的发展，也出现了一系列有效的网络训练优化新算法。在实际工程中，Pytorch 和 Keras 等框架几乎都已经封装好了最新的优化器算法，我们只需根据自身需要选择合适的优化器即可。但是理解一些典型的一阶优化算法还是很有必要的，本文将简单介绍这些算法的定义。
之前的文章介绍了，我可以只使用 Numpy 来创建神经网络。这项挑战性工作极大地加深了我对神经网络内部运行流程的理解，还使我意识到影响神经网表现的因素有很多。精选的网络架构、合理的超参数，甚至准确的参数初始化，都是其中一部分。本文将关注能够显著影响学习过程速度与预测准确率的决策──优化策略的选择。本文挑选了一些常用优化器，研究其内在工作机制并进行对比。
其实很多时候应该审视一下自己，知道自己的不足和长处，然后静下来去做一些事情，只有真正静下来才能深下去，只有深下去了才能有所突破，不要被别人的脚步带跑，无论什么时候专而精更重要，同时我也知自己的不足，有点狂、有点浮躁、坚持自己观点喜欢争论、说话有时候伤人等等，但是我的优点也正在此（下面是05年9月份写的《自己-社会-机器学习》的一篇文章，虽然有点浮躁，但是值得我再去回顾）：感觉自己成长了不少，不再抱怨，不再发脾气，不再那么要强，不再看重别人的眼光，更加注重自己的评价，开始接受一些事情，棱角开始慢慢圆滑，但是我了解自己，是绝不会消失，有些东西决不能随波逐流，社会锻炼了我们，最终也会将越来越好的自己放到社会中实践，这是一个无限循环的事情，最后的结果就是社会和我们都将越来越好，这也是一个漫长的过程，也需要充足的空间给我们释放，这就要看你的程序的时间复杂度和空间复杂度，这个好了，过程就会快一点，其实想一下，很多时候，我们就是在找一个最优解，但是社会的进步估计我们永远找到的也只能是局部最优了吧，也就是说在某个时间段我们尽最大可能想到的最好决策，至于全局最优解，这个问题还真是个无人能解的问题吧，马克思列宁提的共产主义可能就是我们最想要的那个损失函数的最小值，但是怎么能找到那个最适合的权重呢，来达到全局最优，值得思考？我们可能要像梯度下降那样了，慢慢的来调节权重，达到某阶段的最优，当然大神们都有自己的方法，这点不能否认，但是弯路是要走的，不如把眼光放长远，让我们一起期待。
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虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。
Adam Optimizer是对SGD的扩展，可以代替经典的随机梯度下降法来更有效地更新网络权重。
作者：叶 虎 编辑：祝鑫泉 一 概述 梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法。对于深度学习模型，基本都是采用梯度下降算法来进
论文标题：An overview of gradient descent optimization algorithms 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf Github：NLP相关Paper笔记和代码复现（https://github.com/DengBoCong/nlp-paper） 说明：阅读论文时进行相关思想、结构、优缺点，内容进行提炼和记录，论文和相关引用会标明出处，引用之处如有侵权，烦请告知删除。
简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是人的样子"等数据。
从上面结果看，找到了一组最优解[3.0, 2.0],此时极小值为0.0。如果修改Tensor变量x的初始化值，可能会找到其它的极小值，也就是说初始化值对于找到最优解很关键。
优化器是深度学习领域的重要组成模块之一，执行深度学习任务时采用不同的优化器会产生截然不同的效果。这也是研究者们不遗余力「炼丹」的原因之一。常见的优化算法包括梯度下降（变体 BGD、SGD 和 MBGD）、Adagrad、Adam、Momentum 等，如此繁多的优化器应该如何做出抉择呢？
在另一篇文章中，我们讨论了随机梯度下降的具体细节，以及如何解决诸如卡在局部极小值或鞍点上的问题。在这篇文章中，我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。
机器之心原创 作者：蒋思源 最近，ICLR 2018 高分论文讨论了 Adam 等适应性学习率算法的收敛性缺点，并提出了一种新的 Adam 变体。为此，我们从 AdaGrad 开始，依次分析了 AdaDelta、RMSProp 和 Adam 等适应性学习率算法家族，并在最后结合该 ICLR 2018 高分论文讨论 Adam 的非收敛性和修正的方法。 随机梯度下降是当前训练深度网络的主流方法，该方法通过在小批量数据上计算损失函数的梯度而迭代地更新权重与偏置项。特别的，SGD 的一类变体通过使用历史梯度某种形式
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。
【新智元导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架，然后介绍它们所存在的问题与挑战，接着介绍一些如何进行改进来解决这些问题，随后，介绍如何在并行环境中或者分布式环境
来源：雷锋网、AI研习社本文约3100字，建议阅读9分钟本文为你介绍如何将数据转换成正态分布来建立模型。 在这篇文章中，我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。 虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。 病态曲率 考虑以下损失曲线图。 **病态曲率** 如你所知，我们在进入一个以蓝色为标志的像沟一样的区域之前是随机的。这些颜色实际上代表了在特定点上的损失函数的值，红色代表
本文介绍了深度学习中常用的优化算法，包括一阶优化算法（如SGD、Adam等）和二阶优化算法（如SGD+momentum、Adam等），并分析了它们在实际应用中的优缺点以及不同场景下的使用。
本系列的上一篇文章介绍了随机梯度下降，以及如何应对陷入局部极小值或鞍点的问题。在这篇文章中，我们将查看另一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。
Adam refer to Adaptive Moment estimation.
本文旨在优化一维函数，实际上模型参数有数百万维以上，差距很大，因此本文最好作为辅助法的理解，而非对算法优劣的判断依据。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 DeepMind 提出的 Rainbow 算法，可以让 AI 玩 Atari 游戏的水平提升一大截，但该算法计算成本非常高，一个主要原因是学术研究发布的标准通常是需要在大型基准测试上评估新算法。来自谷歌的研究者通过添加和移除不同组件，在有限的计算预算、中小型环境下，以小规模实验得到与 Rainbow 算法一致的结果。 人们普遍认为，将传统强化学习与深度神经网络结合的深度强化学习，始于 DQN 算法的开创性发布。DQN 的论文展示了这种组合的巨大潜力，表明它可以产生玩 Atar
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/147275344
深度学习中，优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。
噪声点处理：对原点周围的八个点进行扫描，比较。当该点像素值与周围8个点的值小于N时，此点为噪点 。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78126135
【新智元导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架，然后介绍它们所存在的问题与挑战，接着介绍一些如何进行改进来解决这些问题，随后，介绍如何在并行环境中或者分布式环
该文翻译自An overview of gradient descent optimization algorithms。 总所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。 这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的
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