并行随机梯度下降

问题的引入: 考虑一个典型的有监督机器学习问题,给定m个训练样本S={x(i),y(i)},通过经验风险最小化来得到一组权值w,则现在对于整个训练集待优化目标函数为: 其中为单个训练样本(x(i),y(i))的损失函数,单个样本的损失表示如下: 引入L2正则,即在损失函数中引入,那么最终的损失为: 注意单个样本引入损失为(并不用除以m): 正则化的解释 这里的正则化项可以防止过拟合,注意是在整体的损失函数中引入正则项,一般的引入正则化的形式如下: 其中L(w)为整体损失,这里其实有: 这里的 C

Deep learning中的优化方法 三种常见优化算法:SGD(随机梯度下降),LBFGS(受限的BFGS),CG(共轭梯度法). 1.SGD(随机梯度下降) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是随机和优化相结合的产物,是一种很神奇的优化方法,属于梯度下降的一种,适用于大规模问题. 要想扯清楚它,还得先谈谈梯度下降.众所周知,每个优化问题都会有一个目标函数F(w)F(w),梯度下降采用迭代的策略,从初始点w0w0开始,每次沿着目标函数在当前点的负梯

ng机器学习视频笔记(十五) --大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce) (转载请附上本文链接--linhxx) 一.概述 1.存在问题 当样本集非常大的时候,例如m=1亿,此时如果使用原来的梯度下降算法(也成为批量梯度下降算法(batch gradient descent),下同),则速度会非常慢,因为其每次遍历整个数据集,才完成1次的梯度下降的优化.即计算机执行1亿次的计算,仅仅完成1次的优化,因此速度非常慢. 2.数据量考虑 在使用全量数据,而不是摘取一部分数据来做机器学习,

https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent).随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent).其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练.接下来,我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解.  为了便于理解,这里我们将使

梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了.其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数. 1.批量梯度下降的求解思路如下: (1)将J(theta)对theta求偏导,得到每个theta对应的的梯度 (2)由于是

  本文是读完 Jeffrey Dean, Greg S. Corrado 等人的文章 Large Scale Distributed Deep Networks (2012) 后的一则读书笔记,重点介绍在 Google 的软件框架 DistBelief 下设计的一种用来训练大规模深度神经网络的随机梯度下降法 - Downpour SGD,该方法通过分布式地部署多个模型副本和一个"参数服务器",同时实现了模型并行和数据并行,且对机器失效问题具有很好的容错性.结合 Adagrad 自适应

由于第一次实验的实验报告不在这台机器,先写这一算法吧. SGDLR(the Stochastic Gradient Descent for Logistic Regression),要讲解这一算法,首先要把名字拆为几块. 1 随机   2 梯度下降   3逻辑回归 先贴一篇文章:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 这篇文章中解释的还不错. 其实这一算法,通俗来讲是这样子的: 1.手中肯定有很多带有label标记的数据,这是训

样本个数m,x为n维向量.h_theta(x) = theta^t * x梯度下降需要把m个样本全部带入计算,迭代一次计算量为m*n^2 随机梯度下降每次只使用一个样本,迭代一次计算量为n^2,当m很大的时候,随机梯度下降迭代一次的速度要远高于梯度下降

转自:here 注意下面说的全局最优是特殊的情况,一般还是梯度下降的方法还是很容易变成局部最优. 梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式的角度对两者进行分析. 下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了.其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数. 1.批量梯度下降的求解思路如下: (1)将J(theta)对the