gradient-descent

0зной

1ответ

Как решить логистическую регрессию с использованием градиента Спуск?

Я решал упражнение онлайн-курса coursera по обучению машинам. Заявление о проблеме: Предположим, что в средней школе есть набор данных, состоящий из 40 студентов, которые были допущены в колледж и 40

artificial-intelligence octave logistic-regression gradient-descent 2015-04-03

---

0зной

1ответ

Моя нервная сеть RPROP застревает

Поскольку реализация алгоритма правильная (я проверил ее сотни раз), я думаю, что неправильно понял некоторые теоретические факты. Я полагаю, что: при условии, что J относится к стороне hiddenlayer и

artificial-intelligence neural-network gradient-descent 2015-04-06

---

0зной

1ответ

Стохастический градиентный спуск для регрессии с данными в случайном порядке работает лучше, чем размят. Зачем?

Я использую алгоритм стохастического градиентного спуска (SGD) для задачи регрессии и тренирую сеть для множественной итерации входных точек данных. Я обнаружил, что перетасовка входных данных дает го

machine-learning neural-network gradient-descent 2015-04-08

---

1зной

1ответ

После вычисления градиентов моего параметра w и u, каков следующий шаг для их оптимизации в SGD-режиме?

Что я кодирую: Я создаю простую нейронную сеть с весовой матрицей w и вторым параметром u для оценки. После умножения моего входного вектора на w результат умножается на вектор u, чтобы получить резул

optimization neural-network deep-learning gradient-descent cost-based-optimizer 2015-04-21

---

0зной

1ответ

Нелинейная, негладкая оптимизация в Excel

Я пытаюсь решить нелинейную, негладкую оптимизацию в excel. И GRG, и эволюционные алгоритмы не могут дать разумные результаты (они не сходятся в определенных случаях). Количество ограничений находится

optimization excel gradient-descent 2015-04-24

---

0зной

1ответ

Перцептрон учится воспроизводить только один образец все время

Это довольно странная проблема. А имеет код обратного распространения, который прекрасно работает, как это: Теперь, когда я пакетное обучение я получаю неправильные результаты, даже если это касается

machine-learning neural-network backpropagation perceptron gradient-descent 2015-04-30

---

4зной

1ответ

градиентный спуск в нейронной сети обучение плато

Я пытался реализовать базовую нейронную сеть back-propogation в python и закончил программирование для инициализации и обучения набору веса. Однако на всех наборах, которые я тренирую, ошибка (среднек

python numpy machine-learning neural-network gradient-descent 2015-05-01

---

1зной

3ответ

Ошибка при вычислении градиента спуска

Я попытался написать функцию для вычисления градиентного спуска для модели линейной регрессии. Однако ответы, которые я получал, не соответствуют ответам, которые я получаю, используя метод нормальных

r gradient-descent 2015-05-02

---

0зной

1ответ

Критерий конвергенции стохастических градиентов

В настоящее время мои критерии конвергенции для SGD проверяют, является ли отношение ошибки MSE к определенной границе. def compute_mse(data, labels, weights): m = len(labels) hypothesis = n

python linear-regression gradient-descent 2015-03-23

---

0зной

1ответ

Apache Spark - org.apache.spark.SparkException: Задача не сериализуемые

При попытке запустить мой метод: def doGD() = { allRatings.foreach(rating => gradientDescent(rating)); } Я получаю ошибку: org.apache.spark.SparkException: Task not serialisable Я понимаю

apache-spark rdd gradient-descent 2015-03-24

---