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。
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
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（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
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
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。
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
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
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/
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
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
php require_once '..../vendor/autoload.php'; use Elasticsearch\ClientBuilder; $hosts = [ [ 'host' => '192.168.56.201...routing_missing_exception则参数当中需要传递routing 参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/php-api
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
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