LM算法,即Levenberg-Marquardt算法,是一种用于求解非线性最小二乘问题的优化算法,它通过引入阻尼因子来平衡梯度下降法和牛
LM算法的基本原理是利用训练语料中的词频信息,计算词语在特定上下文中出现的条件概率。具体来说,对于一个给定的句子S,LM算法将其概率计算为每个词语出现的条件概率的乘积。即, P(S) = P(w1|w0) * P(w2|w1) * ... * P(wn|wn-1) 其中,P(wi|wi-1)表示在wi-1这个上下文中,wi出现的概率。 为了计算...
于是有LM算法的迭代式: 由上式可以知道,LM算法是高斯-牛顿法与梯度下降法的结合:当u很小时,矩阵J接近矩阵G,其相当于高斯-牛顿法,此时迭代收敛速度快,当u很大时,其相当于梯度下降法,此时迭代收敛速度慢。因此LM算法即具有高斯-牛顿法收敛速度快、不容易陷入局部极值的优点,也具有梯度下降法稳定逼近最优解的特点。
而最后的修正权值为灵敏度乘以该层的输入值,注意了,这里的输入可是未曾乘以权值的输入,即上图的Xi级别。 对于每一个权值(W)ij都有一个特定的学习率ηIj,由算法学习完成。
本文介绍了LM算法的原理,包括其背景、基本概念、实现方法和应用。文章详细解释了LM算法的核心思想,以及其与其他优化算法的区别和联系。通过阅读本文,� ,理想股票技术论坛
2. lm优化算法的基本原理 (1)目标函数的定义:在lm优化算法中,我们需要定义一个目标函数来衡量模型的预测精度。通常,我们可以使用均方误差(MSE)来定义目标函数。MSE的计算公式如下: MSE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}{(y_i-\hat{y_i})^2} 其中,y表示真实值,y_hat表示模型预测值,n表示样本数量。 (...
介绍LM算法的基本原理,包括其定义、应用以及实现过程等核心内容。提供关于该算法在相关领域的应用场景及其优势的简要概述。 ,理想股票技术论坛
DDP基本原理 DDP属于三种并行方法(数据并行、流水线并行、张量并行)之一的数据并行 数据并行代表:DDP、FSDP 流水线并行代表:DeepSpeed、PipeDream、GPipe等 张量并行代表:Megatron-LM 初始时,模型权重、optimizer等会从rank0进行broadcast,保证每个进程的模型初始状态一致 在每一次迭代中,不同进程会从dataset采样不同的数据...
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