gradient-descent

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    Tensorflow渐变始终为零

    Tensorflow渐变对于位于第一个conv层后的conv层始终为零。我试过不同的方法来检查，但渐变总是零！这是可以运行检查的小型可重复代码。 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import tensorf
    python tensorflow mathematical-optimization gradient-descent 2016-08-18

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    在TensorFlow中实现梯度下降而不是使用随其提供的梯度下降

    我想在TensorFlow中构建分类器时使用带有动量的梯度下降（记录以前的梯度）。 所以我不想使用tensorflow.train.GradientDescentOptimizer，但我想用tensorflow.gradients来计算渐变并跟踪以前的渐变并根据它们全部更新权重。 如何在TensorFlow中执行此操作？
    tensorflow gradient-descent 2016-08-26

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    神经网络迭代，梯度下降步骤，时代，批量大小的含义是什么？

    你能否解释下面的话，它真的让我困惑。 1.iterations 2.梯度下降步骤 3.epoch 4.批量大小。
    machine-learning neural-network gradient-descent 2016-09-06

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    随着大数据渐变下降的逻辑回归

    我有一个约300000个例子和约50-60功能的训练集，它也是一个多类约7类。我有我的逻辑回归函数，用梯度下降找出参数的收敛性。我的梯度下降算法以矩阵形式查找参数，因为它在矩阵形式中比在循环中单独和线性地执行更快。 例如： 矩阵（P）< - 矩阵（P） - LearningRate（T（矩阵（X））*（矩阵（H（X））矩阵（Y））） 对于小的训练数据，这是相当快，并给出正确的值，最大迭代大约为10
    logistic-regression gradient-descent 2016-09-06

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    使用学习费率的SGD收敛测试

    Hugo Larochelle在任何人都可以给出这个 lecture第8分钟的收敛测试的解释吗？
    machine-learning neural-network gradient-descent convergence 2016-09-12

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    反向传播神经网络无法正常工作

    我刚开始学习机器学习和神经网络，所以我仍在努力理解反向传播是如何工作的。 我试图在Java中开发一个简单的NN，使用简单的基于矩阵的方法。如果我只放一个训练样例，则网络完美工作，但如果我尝试使用更多，则输出始终是训练期望输出的平均值。 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/images/tikz21.png package neuralnetwork;
    java matrix neural-network backpropagation gradient-descent 2016-09-20

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    了解xgb.dump

    我想了解关于交互深度为1的二进制分类的xgb.dump中发生了什么的直觉。具体说明如何在同一行中使用同一分割（f38 < 2.5）（代码行2和6） 产生的输出如下所示： xgb.dump(model_2,with.stats=T) [1] "booster[0]" [2] "0:[f38<2.5] yes=1,no=2,missing=1,gain=173.793,cover=
    r gradient-descent xgboost 2016-09-20

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    Python中两个维度的渐变下降

    我无法理解二维中的梯度下降。说我有功能f(x,y)=x**2-xy其中df/dx = 2x-y和df/dy = -x。 因此，对于点df（2,3），输出向量是[1，-2] .T。矢量[1，-2]所指向的任何位置都在最陡上升（f（x，y）的输出）的方向上。 我应该选择一个固定的步长，并找到方向，这样一个步骤的大小增加f（x，y）最多。如果我想下降，我想找到最快增加-f（x，y）的方向？ 如果我的直觉
    python machine-learning gradient-descent 2016-09-24

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    Keras中的非符号损失/ TensorFlow

    对于大学项目，我想训练一个（模拟的）机器人在给定位置和速度的情况下击球。首先要尝试的是策略梯度：我有一个参数轨迹生成器。对于每个训练位置，我通过我的网络提供位置，发送弹道到模拟器并获得回报。我现在可以使用它作为损失，对梯度进行采样，将其反馈回来并更新网络的权重，以便下次更好。 因此，目标是学习从位置到轨迹权重的映射。当使用像Theano和Tensorflow（或Keras）这样的全明星计算图形库时
    neural-network tensorflow theano keras gradient-descent 2016-08-11

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    实现偏倚神经网络神经网络

    我实现了具有梯度下降的神经网络的偏倚单位。但我不是100％确定如果我已经以正确的方式实施它。如果你可以快速查看我的代码，那么将是空旷的。只有 如果偏置部分： 是很重要的。 而我的第二个问题： 不应该softmax函数的导数为1-x，因为x是softmax函数的输出吗？ 我用1-x试过了我的网，但其性能更差。 每一个帮助表示赞赏。 在此先感谢。 import numpy as np import
    python neural-network backpropagation gradient-descent bias-neuron 2016-08-16
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