learning_rate

深度学习小白——神经网络5（参数更新）

一、参数更新1.随机梯度下降及各种更新方法【普通更新】：沿着负梯度方向改变参数x+=-learning_rate*dx其中学习率是一个超参数，它是一个固定的常量。
MargaretWG·2017-03-30 15:49

tensorflow clip_by_norm函数理解

tensorflow中的clip_by_norm示例optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate,beta1=0.5)grads=optimizer.compute_gradients
linuxwindowsios·2017-03-28 14:38

Tensorflow实现神经网络

#Parameters,开始的时候,这个设施大一点,然后慢慢的修改learning_rate=0.001#训练的循环次数,用来提高准确率,降低错误率.也是更新w和b.在这
yuzhou164·2017-03-12 20:46

常见优化算法 (tensorflow对应参数)

1x+=-learning_rate*dxMomentumMomentum可以使SGD不至于陷入局部鞍点震荡，同时起到一定加速作用。
技术年轻人·2017-02-16 11:30

python命令行解析之parse_known_args(）函数和parse_args()

首先导入命令行解析模块importargparseimportsys然后创建对象parse=argparse.ArgumentParser()然后增加命令行parse.add_argument("--learning_rate
mameng1·2017-01-13 16:47

常见优化算法 (caffe和tensorflow对应参数)

常见优化算法(caffe和tensorflow对应参数)算法可视化常见算法SGDx+=-learning_rate*dxMomentumMomentum可以使SGD不至于陷入局部鞍点震荡，同时起到一定加速作用
csyanbin·2016-12-05 02:37

tensorflow学习笔记(十四):tensorlfow中使用clip

scientists提出了很多方法来解决这些问题,本篇就介绍一下如何在tensorflow中使用clip来address这些问题train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate
u012436149·2016-11-02 12:00

神经网络更新参数的几种方法

梯度下降中，计算完各个参数的导数之后就需要更新参数值了，最常用的更新参数方法就是： 【SGD】：x += - learning_rate * dx   但是这种方法收敛速度非常慢，其实除了这个更新参数的方法
u010223750·2016-05-06 20:00

【机器学习】AlexNet 的tensorflow 实现

importinput_datamnist=input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=True)importtensorflowastf#定义网络超参数learning_rate
RiweiChen·2016-01-31 20:39

【机器学习】AlexNet 的tensorflow 实现

importinput_data mnist=input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=True) importtensorflowastf #定义网络超参数 learning_rate
chenriwei2·2016-01-31 20:00

tensorflow linear_regression 实例解析

importtensorflowastf importnumpy importmatplotlib.pyplotasplt rng=numpy.random #Parameters learning_rate
guotong1988·2015-12-28 17:00

【deep learning学习笔记】注释yusugomori的LR代码 --- 模型测试

测试部分代码：   void test_lr() { srand(0); double learning_rate = 0.1; double n_epochs
·2015-11-13 09:39

Gradient Boosted Regression

GradientBoostingRegressor ( loss='ls',  learning_rate=0.1,  n_estimators=100, 
·2015-11-11 13:29

Theano入门——Logistic回归

（2）学习率learning_rate这里为固定学习率。学习率越大收敛越快，但接近结果时可能会跳过最优解，逼近曲线锯齿化明显；学习率越小
shadow_guo·2015-10-09 17:00

DeepLearning工具Theano学习记录（二） 多层感知机

u012162613/article/details/43221829代码下载：Github2015/4/3Experiment1: 使用含有1层隐藏层的多层感知机Github目录下mlp.py文件使用推荐的配置 learning_rate
hellonlp·2015-04-03 17:00

神经网络求解 逆矩阵 算法二

  上图是使用MATLAB函数inv求逆结果和本文介绍的神经网络算法的MATLAB版的结果下图是c/c++实现的从结果的比较来看，该算法是很好的 functionC=inverse_2(A)learning_rate
onezeros·2010-06-28 20:00

神经网络求解 逆矩阵 算法一

上图是使用MATLAB函数inv求逆结果和本文介绍的神经网络算法的MATLAB版的结果下图是c/c++实现的从结果的比较来看，该算法是很好的 MATLAB版源码functionC=inverse_1(A)learning_rate
onezeros·2010-06-28 20:00
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