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Gradient Descent Optimization:用于多种梯度下降优化方法的 MATLAB 包,例如
Adam
和 RMSProp。-matlab开发
要测试该软件,请参阅包含的简单多层感知器脚本。 实现了以下优化算法:AMSgrad、
AdaM
ax、Adadelta、
Adam
、Delta-bar Delta、N
adam
和 RMSprop。
2021-10-30 11:02:08
8KB
matlab
1
训练速度与
Adam
一样快且与SGD一样好的优化器。-Python开发
AdaBound一种优化器,其训练速度与
Adam
一样快,并且与SGD一样好,用于针对CV,NLP等领域中的各种流行任务开发最新的深度学习模型。 。 (2019)。 Ada AdaBound一种优化器,其训练速度与
Adam
一样快,并且与SGD一样好,用于针对CV,NLP等领域中的各种流行任务开发最新的深度学习模型。 al。 (2019)。 具有学习率动态范围的自适应梯度方法。 在过程中。 的ICLR 2019版本。快速链接网站演示安装AdaBound需要Python 3.6.0或更高版本。 我们目前提供PyTorch版本,并且TensorFlow的AdaBound即将推出。 通过安装
2021-10-29 21:06:55
1.33MB
Python
Deep
Learning
1
ADAM
-4100系列用户手册.pdf
ADAM
-4100系列用户手册pdf,
ADAM
-4100系列是通用传感器到计算机的便携式接口模块,专为恶劣环境下的可靠操作而设计。该系列产品具有内置的微处理器,坚固的工业级ABS塑料外壳,可以独立提供智能信号调理、模拟量I/O、数字量I/O和LED数据显示,此外地址模式采用了人性化设计,可以方便地读取模块地址。
2021-10-28 22:30:19
1.88MB
说明书
1
吴恩达深度学习Mini-batch Gradient Descent 以及Momentum、
Adam
算法Python亲测调通版本
自己微调版本,含注释和数据集,一个程序就能运行,是吴恩达深度学习课程的课后作业
2021-10-19 10:46:24
23KB
吴恩达
梯度下降
Momentum
Adam
1
ADAM
数据库和应用云化迁移方案.pptx
ADAM
数据库和应用云化迁移方案.pptx
2021-10-11 09:01:53
2.08MB
解决方案
swats:在PyTorch中非官方实现从
Adam
切换到SGD优化-源码
从
Adam
切换到SGD 表明:“即使在自适应解决方案具有更好的训练性能的情况下,通过自适应方法发现的解决方案的普遍性也比SGD差(通常显着更差)。这些结果表明,从业者应该重新考虑使用自适应方法来训练神经网络。 ” “来自的SWATS,这是ICLR在2018年获得的高分论文,该方法被提议自动从
Adam
切换到SGD,以获得更好的泛化性能。该算法本身的想法非常简单。它使用
Adam
,尽管调整得很少,但学习到一定阶段后,由SGD接管。 ” 用法 直接从此git存储库或从pypi使用以下任一命令从pip即可直接安装软件包。 pip install git+https://github.com/Mrpatekful/swats pip install pytorch-swats 安装后,可以将SWATS用作任何其他torch.optim.Optimizer 。 以下代码段简要介绍了如何使用该算
2021-09-09 21:30:55
6KB
optimizer
pytorch
sgd
adam
1
Advantech
Adam
.NET Utility
Advantech
Adam
.NET Utility和Advantech
Adam
.NET Utility Resource Package
2021-09-06 17:15:00
8.22MB
研华
研华上位机
研华4117
1
Adam
Apax工具
研华
Adam
/APAX. Net Utility V2.05.11 for
ADAM
/APAX series
2021-08-25 14:10:55
4.79MB
Adam
1
CADA主管:随机梯度下降(SGD)已成为大规模机器学习的主要动力。 它经常与它的自适应变体一起使用,例如AdaGrad,
Adam
和AMSGrad。 本文提出了一种用于分布式机器学习的自适应随机梯度下降方法,可以将其视为著名的亚当方法的通信自适应方法,并以此命名为CADA。 CADA的关键组成部分是为适应性随机梯度量身定制的一组新规则,可以实施这些规则以节省通信上载。 新算法可自适应地重用陈旧的
Adam
梯度,从而节省了通信量,并且收敛速度仍与原始
Adam
相当。 在数值实验中,CADA在减少总通信回合方面取
CADA大师 AISTATS2021论文的Python代码:陈天一,郭子业,孙跃娇,尹沃涛,“ CADA:通信自适应分布式亚当”。 [在线] 参考: 如果我们的代码可以帮助您进行研究,请引用我们的论文。 @misc{chen2020cada, title={CADA: Communication-Adaptive Distributed
Adam
}, author={Tianyi Chen and Ziye Guo and Yuejiao Sun and Wotao Yin}, year={2020}, eprint={2012.15469}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} } 致谢 该存储库中的代码是以下论文中代码的修改版本。 @misc{chen2020lasg, tit
2021-08-24 20:54:23
24.09MB
Python
1
频率分辨光学门控 (FROG):
Adam
Wyatt 的 MATLAB FROG 程序的扩展。 各种功能包括抗锯齿算法。-matlab开发
我从
Adam
Wyatt 的 FROG 程序(在本网站上)开始,但后来添加并编辑得面目全非。 然而,我确实减去了一个有用的功能:这个程序,正如所写的,只是 SHG-FROG 和 GRENOUILLE! (
Adam
Wyatt 的程序更通用。) --> 程序“prepFROG”从 CCD 获取原始图像,对其进行平滑处理,减去背景,然后重新采样,为 FROG 算法做好准备。 “镜像”程序也很有帮助:由于 SHG-FROG 图像是镜像对称的,因此该程序可以将图像的一半复制到另一半,以防其中一半被裁剪或损坏。 --> 程序“svdFROG”运行“幂法”(基于SVD)的FROG算法,从FROG轨迹重建脉冲。 (使用子程序“guesspulse”和“makeFROG”。)实际上有很多不同的算法选择,这对于第一次尝试不一定收敛的复杂脉冲很有用:您可以在时域或频率中执行奇异值分解-domain(或
2021-08-20 14:37:08
37KB
matlab
1
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