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查询Tags标签： 梯度，共有 186条记录-
【每日一更】＜吴恩达-机器学习＞
目录 一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归: 二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降: 三、Feature Scaling - 特征缩放： 1.特征缩放方法： 2.归一化和标准化的区别： 四、Learning rate - 学习率:一、Linear Regressi…
2021/12/14 23:17:23 人评论 次浏览 -
【每日一更】＜吴恩达-机器学习＞
目录 一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归: 二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降: 三、Feature Scaling - 特征缩放： 1.特征缩放方法： 2.归一化和标准化的区别： 四、Learning rate - 学习率:一、Linear Regressi…
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写算子单元测试Writing Unit Tests!
写算子单元测试Writing Unit Tests! 一些单元测试示例，可在tests/python/relay/test_op_level3.py中找到，用于累积总和与乘积算子。 梯度算子 梯度算子对于编写Relay中的可微程序非常重要。虽然Relay的autodiff算法可区分一流的语言结构，但算子是不透明的。Relay无法查…
2021/12/6 6:16:34 人评论 次浏览 -
写算子单元测试Writing Unit Tests!
写算子单元测试Writing Unit Tests! 一些单元测试示例，可在tests/python/relay/test_op_level3.py中找到，用于累积总和与乘积算子。 梯度算子 梯度算子对于编写Relay中的可微程序非常重要。虽然Relay的autodiff算法可区分一流的语言结构，但算子是不透明的。Relay无法查…
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DO NOT LET PRIVACY OVERBILL U TILITY: G RADIENT E MBEDDING P ERTURBATION FOR P RIVATE L EARNING
在差分隐私机制中，训练数据模型的隐私泄漏是有界的。然而，对于有意义的隐私参数，当模型包含大量可训练参数时，差异私有模型会显著降低效用。在本文中，我们提出了一种梯度嵌入扰动（GEP）算法，用于训练具有较高精度的差异私有深度模型。具体而言，在每个梯度下降步骤…
2021/12/5 23:47:13 人评论 次浏览 -
DO NOT LET PRIVACY OVERBILL U TILITY: G RADIENT E MBEDDING P ERTURBATION FOR P RIVATE L EARNING
在差分隐私机制中，训练数据模型的隐私泄漏是有界的。然而，对于有意义的隐私参数，当模型包含大量可训练参数时，差异私有模型会显著降低效用。在本文中，我们提出了一种梯度嵌入扰动（GEP）算法，用于训练具有较高精度的差异私有深度模型。具体而言，在每个梯度下降步骤…
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强化学习笔记(5)-回合策略梯度算法
以下为阅读《强化学习：原理与python实现》这本书第七章的学习笔记。 在之前学习到的强度学习方法中，都是通过学习最优价值函数来获得最优策略。现在换一个角度来思考，我们可以通过用含参函数来近似最优策略，并在迭代中更新参数值，这就是策略梯度算法。 用函数近似方法…
2021/12/5 11:18:04 人评论 次浏览 -
强化学习笔记(5)-回合策略梯度算法
以下为阅读《强化学习：原理与python实现》这本书第七章的学习笔记。 在之前学习到的强度学习方法中，都是通过学习最优价值函数来获得最优策略。现在换一个角度来思考，我们可以通过用含参函数来近似最优策略，并在迭代中更新参数值，这就是策略梯度算法。 用函数近似方法…
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机器学习[2] 梯度下降算法
梯度下降算法 2.多个参数时多项式回归2.正态方程2.多个参数时多项式回归我们可以通过将每个输入值都设置在大致相同的范围内来加快梯度下降的速度。这是因为θ在小范围内会迅速下降，而在大范围内会缓慢下降，因此当变量非常不均匀时，会无效率地振荡到最佳状态。 防止这种…
2021/11/28 22:11:27 人评论 次浏览 -
机器学习[2] 梯度下降算法
梯度下降算法 2.多个参数时多项式回归2.正态方程2.多个参数时多项式回归我们可以通过将每个输入值都设置在大致相同的范围内来加快梯度下降的速度。这是因为θ在小范围内会迅速下降，而在大范围内会缓慢下降，因此当变量非常不均匀时，会无效率地振荡到最佳状态。 防止这种…
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[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇
[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇 目录[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇0x00 摘要0x01 原文摘要0x02 引论2.1 挑战2.2 实现和评估0x03 背景3.1 PyTorch3.2 数据并行3.3 AllReduce0x04 系统设…
2021/11/21 17:10:05 人评论 次浏览 -
[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇
[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇 目录[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇0x00 摘要0x01 原文摘要0x02 引论2.1 挑战2.2 实现和评估0x03 背景3.1 PyTorch3.2 数据并行3.3 AllReduce0x04 系统设…
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pytorch分布式训练方法总结
1 DP 1.1 原理 DP 基于单机多卡，所有设备都负责计算和训练网络，除此之外， device[0] (并非 GPU 真实标号而是输入参数 device_ids 首位) 还要负责整合梯度，更新参数。图 1 即为 GPU 0 作为 device[0] 的例子。从图中我们可以看出，有三个主要过程： 过程一（图中红色部…
2021/11/20 23:09:45 人评论 次浏览 -
pytorch分布式训练方法总结
1 DP 1.1 原理 DP 基于单机多卡，所有设备都负责计算和训练网络，除此之外， device[0] (并非 GPU 真实标号而是输入参数 device_ids 首位) 还要负责整合梯度，更新参数。图 1 即为 GPU 0 作为 device[0] 的例子。从图中我们可以看出，有三个主要过程： 过程一（图中红色部…
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p5 Error的来源
p5 Error的来源从上节课测试集数据来看，Average\ ErrorAverage Error 随着模型复杂增加呈指数上升趋势。更复杂的模型并不能给测试集带来更好的效果，而这些 ErrorError 的主要有两个来源，分别是 biasbias 和 variancevariance 。 然而 biasbias 和 variancevariance 是…
2021/11/19 23:11:06 人评论 次浏览
