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我知道这似乎与之前在同一主题上提出的许多问题相似。我已经调查了其中大多数,但他们并未完全回
我正在尝试将随机梯度下降(SGD),具有平均的随机梯度下降(SGA)和随机平均梯度下降(SAG)相互比
所以我分配了Stoachastic梯度像样的代码,基本上我发现从多个向量中随机采样同时保持顺序不变是一个问
这是我第一次在R中执行随机梯度下降,我知道这是一个愚蠢的问题,但我似乎无法弄清楚。我正在使用I
一段时间以来,我一直在努力解决这个问题。我正在尝试使用MNIST创建MLP,以便从Kaggle进行测试。
在尝试实现随机梯度下降时遇到了一些问题,基本上发生的是我的费用正疯狂地增长,我不知道为什么
<em>Hands on Machine Learning</em> 这本书说 <块引用> 当使用随机梯度下降时,训练实例必须是 IID 以确保
所以我为 vanilla SGD 实现了以下字典: <pre><code> update_weights = dict(zip(weight_keys,
我尝试使用具有 2 个输入、2 个隐藏神经元和 1 个输出神经元的 NN(使用随机梯度下降)来编写经典的 XO
我正在研究一个二元分类问题,我有一个像这样的 sgd 分类器: <pre><code>sgd = SGDClassifier( max_iter
<pre><code>X, y = make_classification(n_samples=50000, n_features=15, n_informative=10, n_redundant=5, n_classes=
我正在尝试实现我自己的优化器(SGD + 动量),它覆盖了原始的 keras SGD + 动量类。我试图传入一些预训
我无法运行我的 SGD 代码,我不知道问题出在哪里。如果你能帮助我,那就太好了。这是我的代码: <
我一直在尝试训练音频分类模型。当我使用具有 learning_rate=0.01、momentum=0.0 和 nesterov=False 的 SGD 时,我得
我使用了 Michael Nielsen 所著的《神经网络和深度学习》一书中的第一个神经网络代码,该代码用于识别手