Preguntas ciencias de descent

5

1Resp

230Vistas

Converso de "generalizado Hilbert 90" / descenso de Galois

Resuelta

Preguntado el 21 de Marzo, 2024 por Keith Humm

2

1Resp

255Vistas

Debilitando las condiciones de unicidad para el descenso de gradiente

Resuelta

Preguntado el 27 de Septiembre, 2017 por Mat

26

1Resp

22654Vistas

Registro de la derivada de la función Softmax.

Resuelta

Preguntado el 14 de Noviembre, 2016 por Sridhar Thiagarajan

2

2Resp

274Vistas

¿Cómo ayuda el descenso de gradiente a que SVM aprenda un hiperplano linealmente separable?

Resuelta

Preguntado el 25 de Julio, 2021 por delapenha

2

1Resp

259Vistas

¿Cuál es el propósito de usar un error cuadrático medio?

Resuelta

Preguntado el 7 de Junio, 2019 por Andy

67

2Resp

39288Vistas

¿Cuál es la diferencia entre el descenso por gradiente proyectado y el descenso por gradiente ordinario?

Resuelta

Preguntado el 17 de Noviembre, 2013 por Frances Williams

1

2Resp

83Vistas

Para el tipo de conjunto de datos dado, ¿cuál sería en general el conjunto de clasificadores que debería probarse para obtener el mayor TPR para FPR = 0,01?

Resuelta

Preguntado el 28 de Noviembre, 2014 por dape

2

1Resp

152Vistas

¿Es este "método de gradiente estocástico" diferente del algoritmo de descenso de gradiente estocástico?

Resuelta

Preguntado el 4 de Diciembre, 2022 por edelweiss

2

1Resp

199Vistas

¿Adaptación del descenso de gradiente a la optimización funcional numérica?

Resuelta

Preguntado el 6 de Julio, 2018 por freealx

1

1Resp

790Vistas

¿Qué significa convergencia de primer y segundo orden [con ecuaciones mínimas] para los métodos de optimización?

Resuelta

Preguntado el 22 de Agosto, 2020 por user5965026

7

2Resp

896Vistas

En la optimización de GD, si el gradiente de la función de error es con respecto a los pesos, ¿no se elimina el valor objetivo ya que es una constante solitaria?

Resuelta

Preguntado el 11 de Noviembre, 2021 por Keith

21

1Resp

547Vistas

La categoría derivada no satisface la descendencia - ejemplo

Resuelta

Preguntado el 6 de Marzo, 2023 por MichaelT

1

1Resp

660Vistas

Ascenso por gradiente para la mezcla de gaussianos

Resuelta

Preguntado el 3 de Diciembre, 2017 por Sundeep

3

1Resp

2100Vistas

Descenso gradiente para resolver sistemas no lineales

Abierta

Preguntado el 25 de Octubre, 2016 por Attila Bujáki

22

1Resp

18929Vistas

¿Qué significa "vainilla"?

Resuelta

Preguntado el 30 de Julio, 2017 por billc.cn

21

1Resp

23083Vistas

¿Cómo evitan las CNN el problema del gradiente evanescente?

Resuelta

Preguntado el 29 de Diciembre, 2014 por Antonello

26

2Resp

19176Vistas

¿Cómo actualiza el descenso de gradiente de minilotes las ponderaciones de cada ejemplo de un lote?

Resuelta

Preguntado el 12 de Marzo, 2017 por Chris Serra

19

1Resp

47403Vistas

RMSProp y Adam vs SGD

Resuelta

Preguntado el 26 de Noviembre, 2017 por askuyue

1

1Resp

35Vistas

Si $p^T \nabla f(x) < 0 $ entonces existe un $\alpha \ge 0 $ tal que $f(x + \alpha p) < f(x)$ ?

Resuelta

Preguntado el 5 de Febrero, 2020 por Mikosch

1

1Resp

203Vistas

Calcular analíticamente el gradiente de la norma espectral

Resuelta

Preguntado el 17 de Enero, 2019 por Simon Jackson

25

1Resp

19168Vistas

¿Suma o media de degradados en (mini) degradado por lotes decente?

Resuelta

Preguntado el 27 de Noviembre, 2015 por BP.

4

2Resp

426Vistas

Encontrar el camino de menor elevación entre dos puntos

Resuelta

Preguntado el 26 de Enero, 2019 por BB_ML

22

2Resp

15364Vistas

De la regla del perceptrón al Gradient Descent: ¿En qué se diferencian los perceptrones con función de activación sigmoidea de la regresión logística?

Resuelta

Preguntado el 18 de Febrero, 2015 por David

21

3Resp

66141Vistas

¿Qué diferencia hay entre el aprendizaje en línea y por lotes?

Resuelta

Preguntado el 23 de Septiembre, 2013 por Anon

30

2Resp

7793Vistas

¿Por qué los métodos de convergencia SGD de segundo orden son impopulares para el aprendizaje profundo?

Resuelta

Preguntado el 24 de Febrero, 2019 por mualloc

10

6Resp

12832Vistas

Convergencia del descenso gradiente estocástico en función del tamaño del conjunto de entrenamiento

Resuelta

Preguntado el 17 de Enero, 2018 por Paul Yin

1

1Resp

90Vistas

Norma de gradiente límite durante el descenso de gradiente para la optimización convexa suave.

Resuelta

Preguntado el 26 de Marzo, 2021 por Dmitry

2

1Resp

1090Vistas

Sesgo de regresión lineal no convergente

Resuelta

Preguntado el 27 de Mayo, 2016 por RCIX

29

3Resp

11082Vistas

¿Es posible el descenso gradual para las SVM kernelizadas (si es así, por qué la gente utiliza la programación cuadrática)?

Resuelta

Preguntado el 31 de Mayo, 2016 por Gerry

29

4Resp

12579Vistas

¿Cuándo son los algoritmos genéticos una buena opción para la optimización?

Resuelta

Preguntado el 3 de Diciembre, 2016 por Lindsey

Preguntas ciencias descent

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Para el tipo de conjunto de datos dado, ¿cuál sería en general el conjunto de clasificadores que debería probarse para obtener el mayor TPR para FPR = 0,01?

¿Es este "método de gradiente estocástico" diferente del algoritmo de descenso de gradiente estocástico?

¿Adaptación del descenso de gradiente a la optimización funcional numérica?

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Ascenso por gradiente para la mezcla de gaussianos

Descenso gradiente para resolver sistemas no lineales

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RMSProp y Adam vs SGD

Si $p^T \nabla f(x) < 0 $ entonces existe un $\alpha \ge 0 $ tal que $f(x + \alpha p) < f(x)$ ?

Calcular analíticamente el gradiente de la norma espectral

¿Suma o media de degradados en (mini) degradado por lotes decente?

Encontrar el camino de menor elevación entre dos puntos

De la regla del perceptrón al Gradient Descent: ¿En qué se diferencian los perceptrones con función de activación sigmoidea de la regresión logística?

¿Qué diferencia hay entre el aprendizaje en línea y por lotes?

¿Por qué los métodos de convergencia SGD de segundo orden son impopulares para el aprendizaje profundo?

Convergencia del descenso gradiente estocástico en función del tamaño del conjunto de entrenamiento

Norma de gradiente límite durante el descenso de gradiente para la optimización convexa suave.

Sesgo de regresión lineal no convergente

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