Programming Guide for ZPLII ZBI SGD Mirror WML P1012728-004_中文版.pdf

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

雅各比迭代matlab代码新元 随机异步随机梯度下降 s文件夹包含随机的Jacobi原型代码和用于生成算法收敛图的脚本。 阅读文件SETTING-UP，以获取有关下载哪些库，在何处找到代码以及如何构建和运行所有内容的说明。 文件matrices / matrix_list.txt包含代码在其上运行的矩阵的列表。 编辑文件以更改列表（如果需要），然后运行 cd矩阵./download.sh 下载所有矩阵并为其生成右侧向量。 要在所有矩阵上运行该算法，请执行以下操作。 cd数据./produce_data.sh 这会将算法的输出保存在data /文件中。 运行该算法的线程数在data / produce_data.sh中定义。 您可以使用的data / produce_data.sh中的另一个变量是MIS_PER_EPOCH。 它定义为在评估剩余范数之间进行的主要迭代（n步序列）的次数。 增加它会减少每个时期的启动/关闭开销，但也会降低收敛图的分辨率。 使用脚本data / make_plot.m生成图。 从Matlab运行： cd data; MIS_PER_EPOCH = 1; mak

串行的SGD矩阵分解算法会遇到可扩展性问题，为了减少运算时间可以进行并行化处理。

原论文地址:http://papers.nips.cc/paper/8867-global-sparse-momentum-sgd-for-pruning-very-deep-neural-networks.pdf

学士学位论文代码：具有差异性私人更新的随机梯度下降 作者：Rayel Hardwarsing 数据集 BankNoteData.mat-钞票认证数据集 KDDCUPX.mat / KDDCUPY.mat-KDDCup数据集 mnist.mat-MNIST数据集 careerData.mat-占用检测数据集 数据加载功能 在此图中，我们找到了为随机梯度下降算法加载数据集的函数。 它们返回一个X矩阵，其中每一行是一个观测值，每一列是一个要素和ay向量，其中包含每个观测值的标签。 对于MNIST和KDDCup数据集，如本文所述进行随机投影。 SGD和有区别的私人SGD computeCost.m-根据一组观察值计算成本值 computeGradient.m-基于单个观测值计算梯度 laplace.m-为差分私有SGD生成拉普拉斯噪声矢量 SGD.m-标准随机梯度下降的代码 DPSGD.m-差分

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

逻辑回归matlab代码VR-SGD VR-SGD演示（与一些主要算法比较）。 方法“ VR-SGD”在论文中进行了描述：“ VR-SGD：一种用于机器学习的简单随机方差降低基准”，尚凡华，IEEE会员，周开文，James Cheng，曾钰成，曾丽君，会员，IEEE和陶大成研究员 用法 所有算法均以C ++实现，包括SAGA，SVRG，Prox-SVRG，Katyusha，VR-SGD，并且所有参数均可通过MATLAB传递。 要在MATLAB中运行演示，请首先在MATLAB终端中运行mex_all以生成mex文件（请注意，编译器应支持c++11 ） 确定参数在MATLAB文件中并通过Interface传递参数，以运行用C ++实现的算法，这是一段示例代码： % load dataset variable X,y algorithm = ' VR_SGD ' ; % SAGA / SVRG / Prox_SVRG / Katyusha / VR_SGD loop = int64(passes / 3 ); % loop count for Prox_SVRG passes = 240 ;

机器学习 SGD BGD 批量梯度下降 随机梯度下降

Parallel SGD 　　Parallel-SGD v0.7 　　本项目为分布式并行计算框架&简易CPU神经网络模型库。可用于联邦学习和分布式学习中的关于网络架构和通信编码部分的实验，参考ICommunication_Ctrl接口说明（ ）；可用于神经网络模型分割与模型验证，参考 nn 库使用说明（）；可用于分布式并行计算实验，参考 executor 说明（）。 参数说明 工作节点参数 　　所有的参数都通过 job_submit.py 传入，worker节点无需传入任何参数。启动时，使用以下命令启动Worker，无需传入参数。当任务提交时，节点会自动申请并获取工作状态信息。 python worker.py 注意：每个worker所在的计算机都需要允许15387端口的TCP传入。 注意：Worker启动后就进入无人值守状态，可以反复提交任务无需重启。 任务提交 (已弃用) 　　提交任