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(社会)
【しんがぽーるだらー】
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mao9o9の技術メモ•3年前

SGDについて

はじめに SGD(Stochastic gradient decession)について、設定した目的関数に対してどのようにパラメータを更新しているのかシミュレーションを行い調べた。 実装環境 Google Colaboratory ついでにPytorchでのSGDの挙動を調べるためPytorch版とnumpy版を作成して、ステップの更新を調べた。 github.com SGD SGDは目的関数を最小化する手法。の導関数を求め、入力の勾配に応じて更新する度合を設定する。 モーメントを使用しない時、 momentumを使用するとき、 momentumを使用かつnestrovを適用する時、 結果 パ…

#SGD#損失関数

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161ブックマークさく on Twitter: "南大阪で老人会400人が参加して仕込み無しで予防接種訓練を行った結果 https://t.co/EZ19Kh0sGD"twitter.com
123ブックマークたった1枚の写真から高解像度の3DCGモデルをAIで生成できる「Human-SGD」が発表されるgigazine.net
47ブックマークSGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来www.slideshare.net
29ブックマークprojects:sgd [leon.bottou.org]Learning algorithms based on Stochastic Gradient approximations are known for their poor performance on optimization tasks and their extremely good performance on machine learning tasks (Bottou and Bousquet, 2008). Despite these proven capabilities, there were lingering concerns about the difficu...leon.bottou.org
15ブックマークperlでSGD版SVMを書いてみた - EchizenBlog-Zweiechizen-tm.hatenadiary.org
15ブックマークL1-SGDStochastic Gradient Descent Training for L1-regularized Log-linear Models with Cumulative Penalty Yoshimasa Tsuruoka, Jun’ichi Tsujii and Sophia Ananiadou, ACL2009. 論文紹介．鶴岡さんのL1正則化付き確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent，SGD）．L1正則化はコンパクトなモデルパラメタになってく...blog.unnono.net
14ブックマーク最適化手法について—SGDからYellowFinまで— | moskomule logはじめに 前回の記事に，「ベンチマーク函数があるよ」というフィードバックを頂きました．test functions for optimizationというWikipediaの記事にまとまっていたので，今回はこちらにあるRosenbrock function($f_{R}=100(y-x^2)^2+(x-1)^2$,大域解$f_{R}(1,1)=0$)を使います．Rosenbrock函数には大域解を含む広い濠が...mosko.tokyo
13ブックマークYellowFin: An automatic tuner for momentum SGDYellowFin and the Art of Momentum Tuning by Jian Zhang, Ioannis Mitliagkas and Chris Ré. TLDR; Hand-tuned momentum SGD is competitive with state-of-the-art adaptive methods, like Adam. We introduce YellowFin, an automatic tuner for the hyperparameters of momentum SGD. YellowFin trains large ResNe...cs.stanford.edu
11ブックマーク確率的勾配降下法を最適化に使える{sgd}パッケージを一通り試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログtjo.hatenablog.com

関連ブログ

nodchipのコンピューター将棋ブログ•6日前

tanuki- 2024-11-27 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda を手数に応じて変える

tanuki- 2024-11-27 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda を手数に応じて変える 実験内容 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データで学習させる。 ランダムパラメーターからの学習には、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データを用いる。 Fine-tuning に Suisho10Mn_psv を学習データとして用いる。 1 回目の収束のあと lambda を手数に応じて変える…

jiku log•7日前

「Pythonではじめる時系列分析入門」を読む　～第6部 第2章 ニューラルネットワークと深層学習～

はじめに 製造業におけるデータ分析において，時系列分析は重要かつ頻出課題の１つである。時系列分析の理論とPythonによる実装の両方を学ぶために，最近注目を集めている馬場真哉 著 「Pythonではじめる時系列分析入門」を読むことにした。本記事は，第6部「機械学習法」の第2章「ニューラルネットワークと深層学習」の読書メモである。 本書の紹介ページ www.kspub.co.jp 目次 はじめに 目次 第6部 第2章 ニューラルネットワークと深層学習 2.1 ニューラルネットワーク 2.2 パラメータ推定における工夫 2.4 深層学習と時系列分析 2.5 リカレントニューラルネットワーク(RNN…

NRIネットコムBlog•7日前

AWSに関するAI・機械学習用語集 - AWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの学習過程で得られたナレッジ

小西秀和です。 今回は新しく追加されたAWS認定であるAWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateに私が合格するまでの学習過程で得られたナレッジを「AWSに関するAI・機械学習用語集」として、ざっくりとまとめてみました。 この「AWSに関するAI・機械学習用語集」の内容は、日本の「技術書典17」向けに個人出版として共著した「AWSの薄い本の合本Vol.01」における「クイズで学ぶAWSの機能と歴史：厳選『機械学習』編」の問題・解答にも使用しています。 短時間にAI・機械学習の用…

為替のことならお任せあれ！•8日前

LONGASIAの評判と口コミ・安全性や出金拒否の噂の真相を徹底調査

「LONGASIA」は2012年に設立された比較的新しい海外FX業者で、最大200倍のレバレッジを提供しています。 魅力的な特徴を持つ一方で、利用者がまだ少なく情報も限られています。 今回は、SNS上の評判や口コミ、そして業者のスペックを基にLONGASIAを評価します。 LONGASIAのメリットとデメリットについて、以下で詳しく解説します。 LONGASIAの良い評判・メリット 最大200倍のレバレッジ 入金は100$からOK 最短30秒で口座開設が可能 FX通貨は55ペア 金融ライセンス取得 LONGASIAの悪い評判・デメリット スワップポイントが全体的に低い スプレッドが全体的に広い…

nodchipのコンピューター将棋ブログ•11日前

tanuki- 2024-11-22 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.1

tanuki- 2024-11-22 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.1 実験内容 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データで学習させる。 ランダムパラメーターからの学習には、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データを用いる。 Fine-tuning に Suisho10Mn_psv を学習データとして用いる。 1 回目の収束のあと lambda=0.1 に変更して学習させる。 棋…

nodchipのコンピューター将棋ブログ•14日前

tanuki- 2024-11-19 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.2

tanuki- 2024-11-19 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.2 実験内容 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データで学習させる。 ランダムパラメーターからの学習には、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データを用いる。 Fine-tuning に Suisho10Mn_psv を学習データとして用いる。 1 回目の収束のあと lambda=0.2 に変更して学習させる。 棋…

ぷりまると娘と犬と猫と猫との日常•17日前

シンガポールで飲んでおいしかったもの(飲み物編)

前回記事 purimarusan.hatenablog.jp はじめに 前回記事に書こうと思ったけど、当初想定よりも記事のボリュームが大きくなったので別記事に分けました。 ド定番なフルーツジュースだけど、色んな種類があって聞いたことがないものもあったので今回は飲み物編です。 ソフトドリンク編 コピ スゴクアマイコーヒー。コンデンスミルクも入ったシンガポールのコーヒー。コピ・ルアックではないです。 個人的にすごく好きで、滞在中は何杯も飲みました。 かなーり甘いので子供でも飲めますが、カフェインは入ってるのでカフェインを避ける場合はミロもあるのでそれがよいかもです。 甘いのが苦手でコーヒーはブラッ…

nodchipのコンピューター将棋ブログ•18日前

tanuki- 2024-11-15 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.3

tanuki- 2024-11-15 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.3 実験内容 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データで学習させる。 ランダムパラメーターからの学習には、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データを用いる。 Fine-tuning に Suisho10Mn_psv を学習データとして用いる。 1 回目の収束のあと lambda=0.3 に変更して学習させる。 棋…

QY Research株式会社•20日前

医薬品 I 型ガラス管の世界市場：産業分析、市場規模、競合環境、現状と展望2024-2030

2024年11月13日に、QYResearchは「医薬品 I 型ガラス管―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2024～2030」の調査資料を発行しました。本報告書は、医薬品 I 型ガラス管の世界市場を分析し、主要企業の総売上高、収益、価格、市場シェア、ランキングなどを掲載しています。また、地域別、国別、製品タイプ別、用途別に市場を分析しています。2019年から2030年までの医薬品 I 型ガラス管の市場規模を販売量と売上高に基づいて推計と予測しています。企業が事業成長戦略を策定し、競合状況を評価し、市場ポジションを分析し、医薬品 I 型ガラス管に関連する情報に基づいてビジ…

qyresearch-prのブログ•22日前

筒型ガラスバイアルの世界市場考察、データ分析、成長ドライバー、産業予測2024-2030

2024年11月11日に、QYResearchは「筒型ガラスバイアル―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2024～2030」の調査資料を発行しました。本報告書は、筒型ガラスバイアルの世界市場を分析し、主要企業の総売上高、収益、価格、市場シェア、ランキングなどを掲載しています。また、地域別、国別、製品タイプ別、用途別に市場を分析しています。2019年から2030年までの筒型ガラスバイアルの市場規模を販売量と売上高に基づいて推計と予測しています。企業が事業成長戦略を策定し、競合状況を評価し、市場ポジションを分析し、筒型ガラスバイアルに関連する情報に基づいてビジネス上の意思決定…

QY Research•22日前

医薬品ガラスバイアルの世界市場考察、データ分析、成長ドライバー、産業予測2024-2030

2024年11月11日に、QYResearchは「医薬品ガラスバイアル―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2024～2030」の調査資料を発行しました。本報告書は、医薬品ガラスバイアルの世界市場を分析し、主要企業の総売上高、収益、価格、市場シェア、ランキングなどを掲載しています。また、地域別、国別、製品タイプ別、用途別に市場を分析しています。2019年から2030年までの医薬品ガラスバイアルの市場規模を販売量と売上高に基づいて推計と予測しています。企業が事業成長戦略を策定し、競合状況を評価し、市場ポジションを分析し、医薬品ガラスバイアルに関連する情報に基づいてビジネス上の…

19歳でバルセロナに来た。•22日前

スペインのおすすめ美術館(Museo)

こんにちは、ガルルピスです。 今回は、ガルルピスのおすすめの美術館を紹介します。 まずはじめに、バルセロナだけとは言わず、スペインにはめちゃくちゃの数の美術館(museo)があります。 有名どころでいうと、バルセロナのピカソ美術館(Museo Picasso),マドリードのプラド美術館(Museo del Prado)あたりでしょうか⁇ しかしバルセロナには日本では知られていない穴場、最強美術館が存在するのです。 それを今回は教えちゃおうと思います。 その名もMuseo del Arte Prohibido です!! この名前を直訳すると、禁止されたアート美術館です！ 見るからに面白そうな美術…

nodchipのコンピューター将棋ブログ•22日前

tanuki- 2024-11-11 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.4

tanuki- 2024-11-11 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.4 実験内容 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データで学習させる。 ランダムパラメーターからの学習には、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データを用いる。 Fine-tuning に Suisho10Mn_psv を学習データとして用いる。 1 回目の収束のあと lambda=0.4 に変更して学習させる。 棋…