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[本文主要介绍SGD算法，和两篇分析它逃离鞍点的论文:我与鬲融，金驰，黄芙蓉写的EscapingFromSaddlePoints–OnlineStochasticGradientforTensorDecomposition,以及由金驰，鬲融等人写的最新力作：How…
前言虽然这个算法大家都知道，但是具体如何证明的，这个有几个知道？？？本文记录学习这篇论文的过程。随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是梯度下降算法的一个扩展。机器学习中反复出现的一个问题是好的泛化需要大的训练集，但大的训练集的计算代价也更大。
本文主要介绍SGD算法，和两篇分析它逃离鞍点的论文:我与鬲融，金驰，黄芙蓉写的EscapingFromSaddlePoints–OnlineStochasticGradientforTensorDecomposition...
初探梯度下降之随机梯度下降（SGD）看了一下前一篇是半个月前了~过了个年生了个病就发现摊久了就真的成为惰性很舒服了…今早不想看教资的时候就去校正了一下论文看到随机梯度下降算法那就再来记录一下也算是假期最后一更啦接下来要等9号考完试再更辣！
楔子前些日在写计算数学课的期末读书报告，我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」。在此前的工作中，自己通常就是无脑「Adam好」，而对算法本身的内涵不知所以然。一直希望能抽时间系统的过一遍优…
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）.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…
它的优缺点在哪？为什么效率比较高？有什么理论支持吗？有实例分析证明收敛性吗？据说在训练ML、NN时用…当然了，我们直观上理解了之后，接下来肯定是从数学的角度，我们可以这样想，先想在低维的时候，比如二维，我们要找到最小值，其实…
随机梯度下降法(Stochasticgradientdescent,SGD)+python实现！文章目录一、设定样本二、梯度下降法原理一、设定样本假设我们提供了这样的数据样本（样本值取自于y=3x1+4x2y=3x_{1}+4x_{2}y=3x1+4x2）：x1x_{1}x1x2x_{2}x2
本文是DeepLearning之优化方法系列文章的SGD方法。主要参考DeepLearning一书。在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。后面几个改进算法，均是采用min-batch的方式。先上一些...
深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程。优化器其实就是采用何种方式对损失函数进行迭代优化，也就是有一个卷积参数我们初始化了，之后loss还很大，我们让这个参数根据loss的梯度如何变，每次变多少可以让loss函数在凸曲面上不断变小而找到最优解...
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