m = 100000
x = np.random.normal(size = m)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 4.0 * x + 3.0 + np.random.normal(0 ,3, size = m)
。。。
2022-04-14 23:18:44
951B
1
主要介绍了Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-04-11 21:07:07
63KB
1
主要为大家详细介绍了python应用Axes3D绘图，批量梯度下降算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-03-28 16:33:58
58KB
1
随机并行梯度下降算法能不依赖波前传感器直接对系统性能进行优化。以32单元变形镜为校正器,采用随机并行梯度下降算法建立了自适应光学系统仿真模型。通过分析该系统对静态波前畸变的校正能力,验证了随机并行梯度下降算法的收敛性;讨论了算法增益系数、随机扰动幅度与收敛速度的关系,并指出通过算法增益系数的自适应调整可以改进算法的收敛速度。
2022-03-17 16:04:55
854KB
1
这是一篇NIPS 2017年的论文作者演讲的ppt，TernGrad是一种梯度量化方法，将浮点梯度随机量化到{-1,0,+1}，在保证识别率的情况下，大大降低梯度通信量.这篇文章降低了通讯量，可以应用在很多应用上。作者的视频讲解链接：https://www.youtube.com/watch?v=WWWQXTb_69c&feature=youtu.be&t=20s
2022-02-22 15:25:03
2.95MB
1