gradient-descent

0зной

1ответ

Machine Learning - SVM - Как рассчитать смещение при вычислении вектора W?

Я пишу код SVM Primal, который использует SGD (Stochastic SubGradient Descent) для оптимизации вектора W. Классификация methos - знак (w * x + смещение). Мой вопрос в том, как найти наилучшее уклонени

machine-learning computer-vision svm gradient-descent 2016-02-06

---

1зной

1ответ

Градиентный спуск, сходящийся к неправильному значению

Я пытаюсь реализовать алгоритм спуска градиента в C++. Вот код, который я до сих пор: #include <iostream> double X[] {163,169,158,158,161,172,156,161,154,145}; double Y[] {52, 68, 49, 73, 71, 99, 5

c++ linear-regression gradient-descent convergence 2016-02-07

---

0зной

1ответ

Пытаясь понять код, который вычисляет градиент WRT на вход для LogSoftMax в Факеле

код приходит от: https://github.com/torch/nn/blob/master/lib/THNN/generic/LogSoftMax.c Я не вижу, как этот код вычисления градиента w.r.t к входу для модуля LogSoftMax. То, что я смущен, - это то, что

mathematical-optimization torch gradient-descent softmax 2016-02-09

---

0зной

2ответ

градиентный алгоритм спуска с много времени, чтобы закончить - Эффективность - Python

Я пытаюсь реализовать алгоритм градиентного спуска с помощью питона и после мой код, def grad_des(xvalues, yvalues, R=0.01, epsilon = 0.0001, MaxIterations=1000): xvalues= np.array(xvalues)

python algorithm python-2.7 gradient gradient-descent 2016-02-15

---

6зной

1ответ

В чем разница в обновлении градиента импульса в Tensorflow и Theano?

Я пытаюсь использовать TensorFlow с моим проектом глубокого обучения. Здесь мне нужно реализовать мое обновление градиента в этой формуле: Я также реализовать эту часть в Теано, и он вышел ожидаемый о

tensorflow gradient-descent momentum 2016-02-18

---

5зной

1ответ

Функция градиента в библиотеках {pracma} и {numDeriv} R дает ошибочные результаты

Меня интересует численная производная 1-го порядка от самоопределенной функции pTgh_y(q,g,h) относительно q. Для частного случая pTgh_y (q, 0,0) = pnorm (q). Другими словами, pTgh_y(q,g,h) сводится к

r gradient-descent 2016-02-24

---

3зной

2ответ

Градиентный спуск против алгоритмов стохастического градиентного спуска

Я попытался обучить нейронную сеть FeedForward в наборе данных рукописных цифр MNIST (включая образцы обучения 60K). Я каждый раз, когда итерации все учебные образцы, выполняя обратного распространени

machine-learning computer-vision neural-network gradient-descent 2016-02-29

---