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...所以我们引入了指数加权平均来计算梯度的平均值，这会抵消大部分梯度的垂直方向上的摆动，同时保留水平方向上的前进速度，使其更快收敛。...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。
在这部分，我们将初尝随机梯度下降，在这里，我们将把它用于回归问题，但是在后面的部分，我们将把它用于分类问题 Getting ready准备工作 Stochastic Gradient Descent (...随机梯度下降SGD在机器学习中常是被埋没的英雄。隐藏在很多算法下面的都是其在工作。它的流行源于它的简单高速，在处理大量数据时，它们都是很棒的东西。...的一贯的API进行预测 You can see we actually got a really good fit....一切都不是太坏，除了梯度函数的因子很难算以外，当相关向量变得越来越大，计算梯度变得非常昂贵，每一步更新，我们需要为每个数据点计算新的权重，然后更新它。...随机梯度下降方法工作起来稍显不同，于之前一批梯度距离不同的是，我们为每一个新数据点更新参数，但这个数据点将会随机选择，所以名字叫随机梯度下降。
通过一个叫做梯度下降的算法可以达到这个目的。 梯度下降算法： 一步步地改变w与b的值，新的w与b会使得损失函数的输出结果更小，即一步一步让预测更加精准。
我们先对这个函数进行各个分量求偏导. ? 对于w0的偏导数： ? 那么对于分量w0承担的误差为： ? 并且这个误差带方向....（梯度下降算法） 来更新wo的值. 同理其他参数w,而这个学习率就是来控制我们每次靠近真实值的幅度，为什么要这么做呢？...因为我们表述的误差只是一种空间表述形式我们可以使用均方差也可以使用绝对值，还可以使用对数，以及交叉熵等等，所以只能大致的反映，并不精确，就想我们问路一样，别人告诉我们直走五分钟，有的人走的快，有的人走的慢...我们在使用梯度下降法，来调整w时公式是这样的： ? 我们每一次都是计算当前的梯度： ?...::cpp::NDArray> args_map; 69 //导入数据 70 NDArray arr_x(mxnet::cpp::Shape(128,28
可能大家不是特别知道的是，MXNet 通过 ndarray 和 gluon 模块提供了非常类似 PyTorch 的编程接口。本文将简单对比如何用这两个框架来实现同样的算法。...安装 PyTorch 默认使用 conda 来进行安装，例如 而 MXNet 更常用的是使用 pip。...我们这里使用了 --pre 来安装 nightly 版本 多维矩阵 对于多维矩阵，PyTorch 沿用了 Torch 的风格称之为 tensor，MXNet 则追随了 NumPy 的称呼 ndarray...损失函数和优化算法 PyTorch: MXNet: 这里我们使用交叉熵函数和最简单随机梯度下降并使用固定学习率 0.1 训练 最后我们实现训练算法，并附上了输出结果。...不需要每次梯度清 0，因为新梯度是写进去，而不是累加 step 的时候 MXNet 需要给定批量大小 需要调用 asscalar() 来将多维数组变成标量。
# 导入mxnet import random import mxnet as mx # 设置随机种子 random.seed(2) mx.random.seed(2) from mxnet import...gluon from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd 生成数据集 # 训练数据数量 num_train = 20 # 测试数据数量...], X[num_train:, :] y_train, y_test = y[:num_train], y[num_train:] # 批数据大小 batch_size = 1 # 通过yield进行数据读取...nd.dot(X, w) + b # 损失函数 def square_loss(yhat, y): return (yhat - y.reshape(yhat.shape)) ** 2 / 2 # 梯度下降...1x10 @cpu(0)>, 'learned b:', [ 0.79914856] NDArray 1 @cpu(0)>) 使用正则化 train(5) ?
的，建议先看上一篇mxnet安装及NDArray初体验 下面这个示例的思路，先讲解一下，不然不知道它们在干嘛：） 先给出一个线性方程（1），如下图： ?...其实相同） 再利用随机梯度下降法，进行迭代运算，计算预测值yhat，直到下面的损失函数 ?...是一个向星)以及偏置值b是否跟线性方程中设定的参数[2, -3.4]以及4.2相同，如果很接近，说明我们用深度学习算法，基于一堆数据成功预测出了想要的结果（即：线性回归成功），这种已知答案，利用一堆数据进行训练的学习方法...1 from mxnet import ndarray as nd 2 from mxnet import autograd 3 import random 4 5 num_inputs =...y): 39 # 注意这里我们把y变形成yhat的形状来避免自动广播 40 return (yhat - y.reshape(yhat.shape)) ** 2 41 42 #随机梯度下降法
大家好，又见面了，我是全栈君 1.softmax从零实现 from mxnet.gluon import data as gdata from sklearn import datasets from...mxnet import nd,autograd # 加载数据集 digits = datasets.load_digits() features,labels = nd.array(digits['data...return step1 / step2 def _bgd(self,params,learning_rate,batch_size): ''' 批量梯度下降...''' for param in params: # 直接使用mxnet的自动求梯度 param[:] = param - param.grad...NDArray 10 @cpu(0)> 2.使用mxnet实现softmax分类 from mxnet import gluon,nd,autograd,init from mxnet.gluon import
但是需要注意的是： 模型参数记得 NDArray.attach_grad(), 因为模型参数更新的时候需要用到 梯度，attach_grad() 就是为参数梯度的存放开辟了空间，以助于参数更新的时候进行访问...不需要显式访问梯度的 NDArray 是不需要 attach_grad() 的 from mxnet import nd val = nd.normal(shape=(2,3)) # 在使用 ide...计算 loss 反向传导得到 模型参数的梯度信息 更新参数 from mxnet import nd from mxnet.gluon import nn from mxnet.gluon import...里面有很多优化器 mxnet.nd 对于 NDArray 的 op 级别操作在这里 如何使用 GPU 当进行运算的值都处于 GPU 上时，则运算发生在 GPU 上。...使用 ctx 来为创建的 NDArray 指定设备 import mxnet as mx val = nd.zeros(shape=(3,),ctx=mx.gpu()) print(val) [ 0.
import gluon 2 from mxnet import ndarray as nd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import mxnet as...tup1)) # 可以看出这是个元组类型 40 # print(len(tup1)) #2 有2个元素 41 # print(type(tup1[0])) #mxnet.ndarray.ndarray.NDArray...，方便后面用梯度下降法计算 20 for param in params: 21 param.attach_grad() 这与之前的 机器学习笔记(1)：线性回归 很类似，不再重复解释 三、创建模型...) 12 def cross_entropy(yhat, y): 13 return - nd.pick(nd.log(yhat), y) 14 15 #梯度下降法 16 def SGD(params...NDArray 6 @cpu(0)> [ 3.5] NDArray 1 @cpu(0)> 3.5 而argmax，是找出（指定轴向）最大值的索引下标 from mxnet import ndarray
::SoftmaxOutput("softmax",output_1,y); //目标函数，loss函数 //定义使用计算驱动 mxnet::cpp:...:Context ctx = mxnet::cpp::Context::cpu( 0); NDArray arr_x(mxnet::cpp::Shape( 128 , 28 )...ctx,false); NDArray arr_w_1(mxnet::cpp::Shape(10 , 512 ) , ctx , false); NDArray...NDArray arr_w_0_g(mxnet::cpp::Shape( 512 , 28 ),ctx, false); NDArray arr_b_...() ); //不需要输出 loss 的梯度 //如何操作梯度.
正如在第二章讨论的运行线性模型，随机梯度下降对于拟合回归模型是一个基本的技术，在两个技术间，像它们的名字指出的那样有些自然联系。
数据流图使用节点（nodes）和边线（edges）的有向图来描述数学计算，图中的节点表示数学操作，也可以表示数据输入的起点或者数据输出的终点，而边线表示在节点之间的输入/输出关系，用来运输大小可动态调整的多维数据数组...import tensorflow as tf import numpy as np import time #使用 NumPy 生成随机数据, 总共 2行100列个点. x_data = np.float32...构建训练模型，matmul为矩阵乘法运算 y = tf.matmul(W, x_data) + b #最小均方差 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) #使用梯度下降算法进行优化求解
获取数据 # 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import...ndarray as nd from mxnet import autograd # 数据预处理 def transform(data, label): return data.astype...，并要求保留axis 1, 就是返回 (nrows, 1) 形状的矩阵 partition = exp.sum(axis=1, keepdims=True) # 对exp进行归一化...NDArray 2 @cpu(0)> # 定义模型 def net(X): return softmax(nd.dot(X.reshape((-1, num_inputs)), W) + b)...测试随机初始化参数的分类准确率 evaluate_accuracy(test_data, net) 0.15156249999999999 训练 # 定义SGD def SGD(params, lr): # 对参数进行梯度下降
import mxnet.ndarray as nd 2 import mxnet.autograd as ag 3 x = nd.array([[1,2],[3,4]]) 4 print(x)...NDArray 2x2 @cpu(0)> 对控制流求导 NDArray还能对诸如if的控制分支进行求导，比如下面这段代码： 1 def f(a): 2 if nd.sum(a).asscalar...else: 5 b = a 6 return b 数学公式等价于： 这样就转换成本文最开头示例一样，变成单一函数求导，显然导数值就是x前的常数项，验证一下： import mxnet.ndarray...NDArray 2x2 @cpu(0)> 头梯度 原文上讲得很含糊，其实所谓头梯度，就是一个求导结果前的乘法系数，见下面代码： 1 import mxnet.ndarray as nd 2 import...NDArray对复合函数求导时，已经自动应用了链式法则，见下面的示例代码： 1 import mxnet.ndarray as nd 2 import mxnet.autograd as ag 3
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...as nd from mxnet import autograd from mxnet import image 辅助函数 from utils import load_data_fashion_mnist...train_loss = 0.0 # 训练集准确率 train_acc = 0.0 # 迭代训练 for data, label in train_data: # 记录梯度...net(data) # 计算损失 loss = softmax_cross_entropy(output, label) # 反向传播求梯度...loss.backward() # 梯度下降 trainer.step(batch_size) # 总的训练损失 train_loss
创建数据集 # 导入mxnet import random import mxnet as mx # 导入mxnet的gluon, ndarray, autograd from mxnet import...gluon from mxnet import autograd from mxnet import ndarray as nd # 设置随机种子 mx.random.seed(1) random.seed...epoch in xrange(epochs): # 总的loss total_loss = 0 for data, label in data_iter: # 记录梯度...output = net(data) # 计算loss loss = square_loss(output, label) # 根据loss进行反向传播计算梯度...loss.backward() # 更新权重, batch_size用来进行梯度平均 trainer.step(batch_size)
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...as nd from mxnet import autograd from mxnet import image from utils import load_data_fashion_mnist,...train_loss = 0.0 # 训练集准确率 train_acc = 0.0 # 迭代训练 for data, label in train_data: # 记录梯度...net(data) # 计算损失 loss = softmax_cross_entropy(output, label) # 反向传播求梯度...loss.backward() # 梯度下降 trainer.step(batch_size) # 总的训练损失 train_loss
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...as nd from mxnet import autograd from mxnet import image from utils import load_data_fashion_mnist,...num_outputs), scale=weight_scale) b2 = nd.zeros(num_outputs) # 参数数组 params = [W1, b1, W2, b2] # 需要计算梯度..., 添加自动求导 for param in params: param.attach_grad() 激活函数 # 激活函数使用ReLU, relu(x)=max(x,0) def relu(X)...loss.backward() # 梯度下降 SGD(params, learning_rate/batch_size) # 总的训练损失
大家好，又见面了，我是全栈君 需求: 从零和使用mxnet实现dropout 数据集： 使用load_digits()手写数字数据集 要求： 使用1个掩藏层n_hidden1 = 36，激活函数为relu...，损失函数为softmax交叉熵损失函数 注意： drop函数的实现方法 训练和测试时drop的区别 1.从零实现dropout from sklearn import datasets from mxnet...import gluon,nd,autograd,init from mxnet.gluon import nn,data as gdata,loss as gloss,trainer # 加载数据集...self.softmax(output_layer.forward(x)) def sgd(self,learning_rate,batch_size): ''' 使用随机梯度下降更新所有权重和偏置...NDArray 10 @cpu(0)> 2.使用mxnet实现dropout n_inputs = 64 n_hiddens = 36 n_outputs = 10 # 定义模型 net = nn.Sequential
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