【決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法- - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 深層学習を知るにあたって、最適化アルゴリズム(Optimizer)の理解は避けて通れません。 ただ最適化アルゴリズムを理解しようとすると数式が出て来てしかも勾配降下法やらモーメンタムやらAdamやら、種類が多くあり複雑に見えてしまいます。 実は、これらが作られたのにはしっかりとした流れがあり、それを理解すれば 簡単に最適化アルゴリズムを理解することができます 。 ここではそもそもの最適化アルゴリズムと損失関数の意味から入り、最急降下法から最適化アルゴリズムの大定番のAdamそして二階微分のニュートン法まで順を追って 図をふんだんに使いながら丁寧に解説 していきます。 それでは早速最適化アルゴリズムとは何
オンライン学習器AdamをC++で実装してみた - log.saiias
元論文はこちらです. 自分の実装はここに置いてあります. 1データに対する学習率の調整部分は部分は以下の通りです. (論文内の擬似コードをそのまま実装している感じです. double pred = sigma(X,i); for(int idx = 0; idx < d; idx++){ if(X(i,idx) != 0){ double tbeta = 1-(1-beta1) * pow(lambda,iter); double grad = (pred - label(i)) * X(i,idx)+ C * w(idx); m[idx] = tbeta * grad + (1-tbeta) * m[idx]; v[idx] = beta2*pow(grad,2) + (1-beta2) * v[idx]; double hat_m = m[idx]/(1-pow((1-beta1),i
AdaGradよりもいけていると噂のオンライン学習器Adamを実装しました - EchizenBlog-Zwei
AdaGradよりもいけていると噂のオンライン学習器Adamを実装しました。 実装がとても簡単で、ハイパーパラメータも論文に推奨値が書いてあるのが良いですね。 持っておかないといけないパラメータの数は(たぶん)AdaGradと同じです。 https://github.com/echizentm/Adam AdaGradやAdamのようなオンライン学習器は実装が簡単、省メモリなど優れた特徴があり大変実用的ですし、そろそろ有益な書物も発売されるようなので、気になった方はこれを機に学んでみると良いですよ。 しかしこうなるとAdamを改良したEveという学習器を作ってみたいですね(作るとは言っていない)。
アダム - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "アダム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2009年9月） この記事には独自研究が含まれているおそれがあります。問題箇所を検証し出典を追加して、記事の改善にご協力ください。議論はノートを参照してください。（2010年5月） アダム（英語: Adam, ヘブライ語: אָדָם、アラビア語: آدم）は、ユダヤ教、キリスト教、イスラム教で広く伝承される、創造主ヤハウェ・エロヒムによって創られた最初の人間とされる人物。ヘブライ語「אדם（アダム）」の名の由来は「אדמה（土）」だが、右から読むヘブライ語としての末尾には語根の
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