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本文是DeepLearning之最优化方法系列文章的RMSProp方法。主要参考DeepLearning一书。先上结论1.AdaGrad算法的改进。鉴于神经网络都是非凸条件下的，RMSProp在非凸条件下结果更好，改变梯度累积为指数衰减的移动平均以丢弃遥远…
在前面我们讲了AdaGrad算法，见下：忆臻：DeepLearning最优化方法之AdaGrad而本文要介绍的RMSProp优化算法是AdaGrad算法的一种改进。首先给出AdaGrad算法：再抛出原始的RMSProp算法:可以看出RMSProp优化算法…
Adam结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。.对梯度的一阶矩估计（FirstMomentEstimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（SecondMomentEstimation，即梯度的方差）都进行综合考虑，计算出更新步长。.具体步骤如下：.（1）计算t时刻的J函数导数，即梯度.（2）利用...
RMSProp/AdaDelta由于AdaGrad单调递减的学习率变化过于激进，我们考虑一个改变二阶动量计算方法的策略：不累计全部历史梯度，而只关注过去一段时间窗口的下降梯度，采用Momentum中的指数加权移动平均的思想。
RMSprop算法全称是rootmeansquareprop算法，该算法可以加速梯度下降，回忆一下之前的例子，如果执行梯度下降，虽然横轴方向正在推进，但纵轴方向会有大幅度的摆动，假设纵轴代表参数b，横轴代表参数W，可能有W1W_1W1，W2W_2W2或者其它重要的参数，为了便于理解，称为b和W。
吴恩达深度学习笔记(44)-RMSprop9RMSprop你们知道了动量（Momentum）可以加快梯度下降，还有一个叫做RMSprop的算法，全称是rootmeansquareprop算法，它也可以加速梯度下降，我们来看看它是如何运作的。
最近在复现memorynetworks的某个variant，论文中用的是SGD。我个人比较了ADAM、ADADELTA、RMSPROP和SGD几种方法，ADAM和ADADELTA收敛速度确实快，但是最终效果比SGD和RMSPROP差了5个点左右。
深度学习优化算法入门：二、动量、RMSProp、Adam.编者按：DRDO研究人员AyooshKathuria深入浅出地介绍了牛顿法、动量法、RMSProp、Adam优化算法。.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...
参考FedSGD和FedG的原始论文《FederatedLearningofDeepNetworksusingModelAveraging》中的一段话：Toapplythisapproachinthefederatedsetting,weselect…
因为我阅读DianNao项目系列论文是按时间序反序延展的，先后读的是PuDianNao[5]->ShiDianNao[4]->DaDianNao[3]，最后读的是DianNao这篇论文。所以从设计复杂性来说，ASPLOS14的这篇论文应该说是最简单的。当然，这样说并不是说这篇论文的价值含量
本文是DeepLearning之最优化方法系列文章的RMSProp方法。主要参考DeepLearning一书。先上结论1.AdaGrad算法的改进。鉴于神经网络都是非凸条件下的，RMSProp在非凸条件下结果更好，改变梯度累积为指数衰减的移动平均以丢弃遥远…
在前面我们讲了AdaGrad算法，见下：忆臻：DeepLearning最优化方法之AdaGrad而本文要介绍的RMSProp优化算法是AdaGrad算法的一种改进。首先给出AdaGrad算法：再抛出原始的RMSProp算法:可以看出RMSProp优化算法…
Adam结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。.对梯度的一阶矩估计（FirstMomentEstimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（SecondMomentEstimation，即梯度的方差）都进行综合考虑，计算出更新步长。.具体步骤如下：.（1）计算t时刻的J函数导数，即梯度.（2）利用...
RMSProp/AdaDelta由于AdaGrad单调递减的学习率变化过于激进，我们考虑一个改变二阶动量计算方法的策略：不累计全部历史梯度，而只关注过去一段时间窗口的下降梯度，采用Momentum中的指数加权移动平均的思想。
RMSprop算法全称是rootmeansquareprop算法，该算法可以加速梯度下降，回忆一下之前的例子，如果执行梯度下降，虽然横轴方向正在推进，但纵轴方向会有大幅度的摆动，假设纵轴代表参数b，横轴代表参数W，可能有W1W_1W1，W2W_2W2或者其它重要的参数，为了便于理解，称为b和W。
吴恩达深度学习笔记(44)-RMSprop9RMSprop你们知道了动量（Momentum）可以加快梯度下降，还有一个叫做RMSprop的算法，全称是rootmeansquareprop算法，它也可以加速梯度下降，我们来看看它是如何运作的。
最近在复现memorynetworks的某个variant，论文中用的是SGD。我个人比较了ADAM、ADADELTA、RMSPROP和SGD几种方法，ADAM和ADADELTA收敛速度确实快，但是最终效果比SGD和RMSPROP差了5个点左右。
深度学习优化算法入门：二、动量、RMSProp、Adam.编者按：DRDO研究人员AyooshKathuria深入浅出地介绍了牛顿法、动量法、RMSProp、Adam优化算法。.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...
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因为我阅读DianNao项目系列论文是按时间序反序延展的，先后读的是PuDianNao[5]->ShiDianNao[4]->DaDianNao[3]，最后读的是DianNao这篇论文。所以从设计复杂性来说，ASPLOS14的这篇论文应该说是最简单的。当然，这样说并不是说这篇论文的价值含量
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