gradient-descent

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SparseApply *를 우회하는 gpu-gradient-based sparse 업데이트에 대한 대안 - tensorflow에 어떤 것이 있습니까?

어떤 컨텍스트로 시작하려면 : SparseApply* 운영자는이 작전이 모멘텀 및 ADAM 및 기타 다양한 그라데이션 기반 최적화를 사용하는 데 필요한 (0.11 현재) GPU가 구현되지 는 CPU 버전은 CPU와 GPU 내가 절름발이하지 않는 방식으로, 여러 곳에서 광범위하게 tf.gather를 사용하는 모델에 대한 모멘텀/ADAM을 원하는 사이의 데이터

tensorflow gradient-descent 2016-11-28

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그라디언트 디센트와 버퍼를 사용하여 결정된 경로를 평탄하게 만드시겠습니까? [MATLAB]

MATLAB을 사용하여 자율 로버의 경로를 계획하는 알고리즘을 작성 중이며 경로를 부드럽게 만드는 데 많은 문제가 있습니다. 지금은 일련의 웨이 포인트 (134 포인트)를 생성하여 내 로봇이 장애물을 치지 않고 시작부터 끝점까지 최단 경로를 취합니다. 다음과 같이 생성 (비 평활화) 경로는 다음 1.1000 1.0000 1.2000 1.0000 1.30

matlab gradient-descent 2016-10-17

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그라디언트 디 센스 변형이 작동하지 않습니다.

나는 확률 그라디언트 디센트 알고리즘을 구현하려고합니다. 첫 번째 솔루션은 작동 : 기본적으로, 그것은 def gradientDescent2(x,y,theta,alpha): xTrans = x.transpose(); for i in range(0,99): hypothesis = np.dot(x[i],theta) los

python numpy gradient-descent 2016-10-24

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tensorflow에서 미니 배치 그라디언트 괜찮은 구현

깊은 학습 모델에 대한 tensorflow 구현을 읽을 때, 나는 훈련 과정에 포함 된 다음 코드 세그먼트를 이해하려고합니다. self.net.gradients_node = tf.gradients(loss, self.variables) for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for step i

python tensorflow deep-learning gradient-descent 2016-11-01

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그라디언트 디센트 코드 오류

그라데이션 디센트 알고리즘에 대해 아래 코드를 작성했습니다. 오류가 발생했습니다. 누구나 왜 그 문제를 해결할 수 있습니까? gradient <- function(h, start, alpha = 0.01, tolerance = 0.0001, debug = FALSE) { MAXITER <- 1000 x_old <- start

r optimization gradient-descent 2016-11-01

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결정 트리의 출력으로 특징 가중치를 사용하도록 훈련 할 기계 학습 알고리즘은 무엇입니까?

매우 불균형 한 클래스 가중치 (1:99)를 가진 순전히 범주 형 데이터 세트가 있습니다. 필자는 해당 피쳐의 각 피쳐 및 값, 예측에 대한 중요성을 계산할 모델을 교육하고 싶습니다. 그래서 본질적으로 객체와 같은 딕셔너리를 생성 : vocabulary = { 'user=12345': 0, 'user=67890': 1, 'age=30': 2, 'ag

python machine-learning scikit-learn gradient-descent 2016-11-02

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하스켈에서 그래디언트 하강 알고리즘이 수렴되지 않음

Andrew Ng의 ML 코스에서 그래디언트 하강 알고리즘을 구현하려고합니다. 데이터를 읽은 후, 다음과 같은 구현을 시도합니다. 일부 컨버전스가 예상되어 1000 회 시타 값 목록을 업데이트합니다. 해당 알고리즘은 gradientDescent입니다. 일반적으로이 문제의 원인은 알파가 너무 큽니다.하지만 알파를 예를 들어 n으로 변경하면 결과가 n의 요소로

algorithm haskell machine-learning functional-programming gradient-descent 2016-11-10

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TensorFlow에서 최적화 프로그램을 만드는 단계

그라디언트 디센트 (Gradient Descent) 방법의 큰 부분으로 구성된 새로운 최적화 도구를 구현하려고합니다. 즉, 몇 가지 그라디언트 디센트 단계를 수행 한 다음 출력에 대해 다른 작업을 수행하려고합니다. 그리고 다시). 불행히도, 나는 2 가지 정보를 발견했다; 옵티 마이저를 사용하여 주어진 단계를 수행 할 수 없습니다. 그게 내가 잘못한거야?

c++ python-2.7 optimization tensorflow gradient-descent 2016-11-17

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R의 회귀에 대한 그라데이션 강하가 실패하는 이유는 무엇입니까?

데이터 [:, 1]에 저장된 x 변수의 데이터 [:, 4]에 저장된 y 변수를 회귀하기 위해 다음과 같은 그래디언트 디센트 알고리즘을 적용했습니다. 그러나 그래디언트 디센트는 발산하는 것처럼 보입니다. 내가 잘못하고있는 곳을 찾아내는 데 도움이 될만한 점이 많습니다. #define the sum of squared residuals ssquares <-

r machine-learning linear-regression gradient-descent 2016-11-23

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tensorflow에서 특정 레이어의 운동량을 비활성화하는 방법은 무엇입니까?

"순수한"그래디언트 디센트 또는 좀 더 정교한 기술로 훈련 할 수있는 3 개의 숨겨진 레이어가있는 신경망이 있습니다. 나는 또한 나의 문제에서 기세에 기반한 최적화 방법 (adam, adadelta, momentum)이 훨씬 더 잘 작동한다는 것을 알아 냈다. 흥미로운 부분입니다. 설계 상으로는 NN의 첫 번째 계층에서 모멘텀을 비활성화하고자합니다. 즉,

machine-learning tensorflow gradient-descent 2016-11-24

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