反向传播(Backprop) 这部分分析BP算法在比特翻转问题中的局限性。 BP算法使用单隐藏层的网络,隐藏层单元数为5。原文通过设定隐藏层单元数使得目标网络较训练网络更为复杂,从而使最优近似值随输入分布的变化而变化,以此检验算法的持续学习能力。 训练网络使用uniform Kaiming分布初始化,其中gain对于不同激活函数有不同取...
本文阐述了CBP（Continual Backprop）算法，这是2021年8月由Sutton组发表的一项工作。该算法的主要动机是解决神经网络学习过程中的持续学习问题。传统神经网络的BP算法通常包括随机梯度下降（SGD）和参数初始化。然而，当前的初始化方法在时间上显示出不对称性，对初始训练阶段的影响显著，但随着权重的变化，其...
在传统的梯度下降(Gradient Descent)中,每次更新参数时都需要计算整个数据集的梯度,这在数据集很大时会非常耗时。而随机梯度下降通过每次仅使用一个数据点来估计梯度,从而大大减少了计算量。 SGD的工作流程 初始化参数:首先,对模型参数进行初始化。 选择样本:在每次迭代中随机选择一个训练样本。 计算梯度:计算选中样本...
我们的目标是通过训练一个线性模型来拟合这些... 在PyTorch 中,随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)是优化神经网络最基础和常见的方法之一。它在每次参数更新时,使用单个样本的梯度来更新模型的参数。下面我将通过一个简单的线性回归问题来演示如何在 PyTorch 中使用随机梯度下降法。 假设我们有一个简单...
参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent 1 线性回归 了解逻辑回归之前先了解下线性回归:因变量和自变量之间存在线性关系。一般模型如下: 从一般模型可以看出Y和X(X1,X2,X3...)之间存在线性关系。线性回归的目的就是为了确定因变量和自变量的关系程度,换言之,就是求回归模型的参数。
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）定义 梯度是一个矢量，它告诉我们权重的方向。更准确地...
INTERSPEECH 2014 | 1-Bit Stochastic Gradient Descent and its Application to Data-Parallel Distributed Training of Speech DNNs 这篇文章之前也读过,不过读的不太仔细,论文中的一些细节并没有注意到。最近为了写开题报告,又把这篇论文细读了一遍。据笔者了解,这篇论文应该是梯度量化领域的开山之作,首次使用了...
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)及其变种很可能是一般机器学习中应用最多的的优化算法,特别是在深度学习中。按照数据生成分布抽取 m 个小批量(独立同分布的)样本,通过计算它们梯度均值,我…
论文笔记——Asynchronous Stochastic Gradient Descent with Delay Compensation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
其它参考资料:http://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent 1. 基于梯度下降的学习 对于一个简单的机器学习算法,每一个样本包含了一个(x,y)对,其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数,它描述了预测值 和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中选择一个以w为参数的函数 ...