勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
JIS,ISO式四捨五入 - RjpWiki
規則(3)は，例えば 12.345 は直に12.3と丸めるべきであって、まず12.35とし、 それから12.4としてはならないことを主張している．この規則は，丸めによる 誤差が最小になる利点がある． > round(122.5) # 五捨！ [1] 122 > round(122.51) # 五入 [1] 123 > round(123.5) # 五入 [1] 124 > round(122.501) # 五入 [1] 123 計算機ソフトでは，伝統的に通常の四捨五入方式を採用してきた．市販の電卓や パソコンソフトの丸め処理法は，必ずしもJIS，ISO方式になっていないことも多く， チェックが必要であるといわれてる．(今入った情報では、Excel の丸め関数は、小学生方式、一方 VBA は IEEE 方式だそうです。) とはいえ、実際は気にするほどの差ではない (なにかおかしいかな？) >
端数処理 - Wikipedia
丸めは任意の丸め幅に対し可能だが、以下では特に断らない限り、丸め幅を1とする（後段の「#例」では、丸め幅は0.1である）。任意の丸め幅で丸めるには、丸める前に丸め幅で割り、丸めた後に丸め幅をかける。 主に正数について述べるが、負数についても適宜述べる。 整数部分をそのまま残し、小数点以下を0とする丸めを「切り捨て」という。それに対し、小数点以下が0でなかった場合整数部分を1増やし、小数点以下を0とする丸めを「切り上げ」という。 負の数を考えると、「切り捨て」「切り上げ」に準ずる丸めは、4種類ある。それぞれ「○○への丸め」と呼ばれる。 符号を無視して絶対値を丸める場合、「切り捨て」は常に0へ近づく（または変わらない。以下では省略）ので「0への丸め (rounding toward zero; RZ)」、「切り上げ」は常に数直線上の無限遠点へ近づくので「無限大への丸め (rounding to
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
