gradient-descent

2зной

1ответ

Как написать updateGradInput и accGradParameters в факеле?

Я знаю, что эти две функций для обратного распространения факела и интерфейс выглядит следующим образом updateGradInput(input, gradOutput) accGradParameters(input, gradOutput, scale) Я запутался о том

neural-network deep-learning backpropagation torch gradient-descent 2016-04-06

---

11зной

2ответ

Caffe: Что мне делать, если только небольшая партия вписывается в память?

Я пытаюсь обучить очень большую модель. Поэтому в память GPU я могу установить только малый размер партии. Работа с небольшими партиями результатов с очень noisy gradient estimations. Что я могу сдела

machine-learning neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2016-04-10

---

0зной

1ответ

Ошибка «Функция с дублирующимся именем не может быть определена», но нет дублирующейся функции

При попытке написать функцию для градиентного спуска в Matlab я получил следующую ошибку: Function with duplicate name "gradientDescent" cannot be defined. Программа, над которой я работаю, имеет в не

matlab gradient-descent 2016-04-17

---

0зной

1ответ

Оценка максимального правдоподобия лог-функции с параметрами sevaral

Я пытаюсь найти параметры для функции ниже: $$ \ log L (\ alpha, \ beta, v) = v/\ beta (e^{- \ beta T} -1) + \ alpha/\ beta \ sum_ {i = 1}^{n} (e^{- \ beta (T-t_i)} -1) + \ sum_ {i = 1}^{N} log (ve^{-

optimization mathematical-optimization gradient-descent fminsearch 2016-04-29

---

0зной

1ответ

newff и функции поезда от neurolab python дают непоследовательные результаты для того же кода и ввода

Пока вход тот же, и код тот же, я получаю два разных результата при многократном запуске. Однако есть только два уникальных выхода. Я не знаю, какая часть кода рандомизирована, и мне сложно определить

python machine-learning gradient-descent 2016-05-01

---

2зной

3ответ

Градиенты логических операторов в тензорном потоке

Я пытаюсь создать очень простой двоичный классификатор в Tensorflow для сгенерированных данных. Я генерирую случайные данные из двух отдельных нормальных распределений. Затем я буду классифицировать п

python classification tensorflow logical-operators gradient-descent 2016-05-02

---

-1зной

1ответ

Когда следует использовать линейные нейронные сети и когда они нелинейны?

Я использую канал вперед, градиентный спуск backpropagation нейронных сетей. В настоящее время я работал только с нелинейными сетями, где tanh является функцией активации. Мне было интересно. Какие за

machine-learning neural-network artificial-intelligence backpropagation gradient-descent 2016-04-07

---

2зной

2ответ

Как ускорить обучение для прямой передачи, основанные на градиенте backpropagation нейронные сети

Я использую tanh в качестве функции активации. Возьмем, к примеру, одну проблему. XOR Problem: 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 Когда я тренируюсь моей нейронной сети 500 эпох, Результатов выглядят след

machine-learning neural-network artificial-intelligence backpropagation gradient-descent 2016-04-07

---

0зной

1ответ

Активные контуры (змеи) Градиент Достойный

Я занимаюсь исследованиями активного контура (змеи) с использованием градиента, который был реализован Касс. Две части документации, которые я читал, можно найти здесь: Original paper и A more descrip

image-processing contour gradient-descent 2016-04-22

---