发文章
发文工具
撰写
网文摘手
文档
视频
思维导图
随笔
相册
原创同步助手
其他工具
图片转文字
文件清理
AI助手
留言交流
常见的最优化器,如 Adam、AdaGrad、SGD+Momentum 等,都是一阶的。但是二阶梯度的收敛速度相比它们就快了太多。近日,谷歌研究者联合普林斯顿大学等,提出了真正应用的二阶梯度最优化器 Shampoo,让这个理论上颇有前景的设想变为现实。
来自: 黄爸爸好 > 《transformer》
0条评论
发表
请遵守用户 评论公约
ICML 2018 | 腾讯AI Lab详解16篇入选论文
并且,研究者在文中严格证明了VMOR-HPE算法框架包含大量一阶原始算法和一阶原始-对偶算法为特例。研究者在这篇论文中提出了一种全新的去...
一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略
Nesterov 加速梯度(NAG)和经典动量算法非常相似,它是一种一阶优化算法,但在梯度评估方面有所不同。经典的动量算法先计算当前梯度,...
最新特征筛选方法--Deep Lasso
最新特征筛选方法--Deep Lassokaggle竞赛宝典 作者:Coggle.除了使用传统方法,还使用表格变换器模型的注意力图来选择特征,并提出了De...
深度学习模型中的梯度下降算法优化方法
深度学习模型中的梯度下降算法优化方法。批量梯度下降算法(Batch Gradient Descent,BGD)是最基本的梯度下降算法,它在每次迭代时使用...
R语言梯度下降和牛顿法
实际上,上述梯度下降算法为批量梯度下降,本文以仅此为例来讲解,因为当你理解之后你会发现,其他类型的梯度下降算法均为此算法的变种...
专访乔治亚理工终身教授蓝光辉: 开创随机加速梯度法助力深度学习
而这之前的一些算法,比如经典的随机梯度法,仅针对一些非常窄(如强凸)的问题,实际应用中也不稳定,所以在我们这些工作之前,绝大部份研究者都认为随机梯度类算法求解随机优化问题并不可靠,从而基...
优美的信息图:吴恩达点赞的deeplearning.ai课程总结
左上:列出了各种不同网络架构的监督学习,比如标准的神经网络(NN)可用于训练房子特征和房价之间的函数,卷积神经网络(CNN)可用于训...
二、实践应用
2.实践应用一、数据扩充二、数据预处理三、网络参数初始化四、超参数设定和网络训练五、不平衡类别样本处理六、模型集成方法七、开源工...
研究综述 | AI-自动化机器学习
自动化机器学习研究综述1. 介绍2. 研究意义3. 应用3.1 数据预处理3.2 特征工程3.3 模型选择3.4 算法选择3.5 深度学习4. 技术4.1 调优器...
微信扫码,在手机上查看选中内容