backpropagation - Momentum in neural networks -

-

तंत्रिका नेटवर्क और गति

क्या गति कारक प्राथमिकता [दोनों डाटासेट उदाहरण और व्यक्ति से संबंधित हैं] वज़न] या [केवल वज़न] ईजी: 

  def get_momentum (उदाहरण, वजन): वापस फ्लोट आवृत्ति 1 = वेक्टर 1xn उदाहरण 2 = वेक्टर 1xn वजन = वेक्टर 1xn # विकल्प 1 मिलते हैं_मॉमेंटम (उदाहरण 1, वजन [0]) # उदा रिटर्न 0.1 get_momentum (उदाहरण 2, वजन [0]) # उदा रिटर्न 0.3 & lt; - वही वजन, अलग गति # विकल्प 2 get_mementum (उदाहरण 1, वजन [0]) # उदा 0.1 get_momentum (उदाहरण 2, वजन [0]) # उदा रिटर्न 0.1   
 दूसरा विकल्प कम स्मृति की जटिलता होती। मेरा मानना ​​है कि इससे सीखने के एल्गोरिथ्म को भी पहले विकल्प की तुलना में स्थानीय ऑप्टिमा में फंसने की अधिक संभावना होगी। विकल्प 1 को एक मजबूत गति "पुल" होना चाहिए   
 
 
 परीक्षण किया गया  
 मैंने अपनी परिकल्पना के कुछ परीक्षण किए हैं दोनों दृष्टिकोण लगभग समान दिखते हैं, लेकिन पहले विकल्प का उपयोग करके एक स्पष्ट सुधार है।  
 गति डेटा संरचना की मेमोरी की जटिलता:  
     
  •  दृष्टिकोण 1:  हे (उदाहरण * वजन)   
  •  दृष्टिकोण 2 :  ओ (वज़न)    
     परिणाम:  
      प्रत्येक दौर एक पूर्वनिर्धारित वजन सेट का उपयोग करता है। दोनों संस्करणों को उसी वज़न सेट पर प्रशिक्षित किया गया था।   
      $ pypy backprop.py # पहले दृष्टिकोण गोल: 1/10 आवश्यक युग: 40995 गोल: 2/10 आवश्यक युग: 40997 दौर: 3/10 आवश्यक युग: 40996 दौर: 4/10 आवश्यक युग: 40997 दौर: 5/10 आवश्यक युग: 40997 दौर: 6/10 आवश्यक युग: 40997 दौर: 7/10 आवश्यक युग: 40999 दौर: 8/10 आवश्यक युग: 40996 दौर: 9/10 आवश्यक युग: 40996 दौर: 10/10 आवश्यक युग: 40997 $ pypy backprop.py # दूसरा दृष्टिकोण गोल: 1/10 आवश्यक युग: 41070 दौर: 2/10 आवश्यक युग: 41072 राउंड: 3/10 आवश्यक युग: 41069 दौर: 4/10 आवश्यक युग: 41069 दौर: 5/10 आवश्यक युग: 41070 दौर: 6/10 आवश्यक युग: 41071 दौर: 7/10 आवश्यक युग: 41072 गोल: 8/10 आवश्यक युग : 41069 राउंड: 9/10 आवश्यक युग: 41070 दौर: 10/10 आवश्यक युग: 41071   
     जैसा कि हम परीक्षणों से पढ़ सकते हैं, दूसरा दृष्टिकोण (जिसकी कम स्मृति जटिलता है) की आवश्यकता है रीक से पहले प्रशिक्षण के कुछ और युग आवश्यक परिशुद्धता के हिंग  
     निष्कर्ष  
     मामूली प्रशिक्षण सुधार की तुलना में बढ़ी हुई स्मृति जटिलता एक योग्य त्याग नहीं हो सकती है।

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Pass DB Connection parameters to a Kettle a.k.a PDI table Input step dynamically from Excel -

-
Image
I have a requirement whenever I run my own kettle, dynamically took database connection parameters from an excel source Every run should go. I have an Excel column names: hostname, username, database, password. I want to pass these connection parameters to my table input stage dynamically whenever it runs the job. This is what I was trying to do. You can get it Connection parameters from the DB reading source (for example Excel or a CSV file in my example) < / Li> Store the parameters in the variable Using the variable in your connection's settings. Setting Variables Create another conversion for (you can not do it in the same conversion Uses): set variables element variable: The element that reads / writes your data creates a new connection and sets the connection parameter using $ {variable name_} Note that you will need to type in the field field in the field $ {password} Also keep in mind that this can be a security problem as the
Read more

multithreading - PhantomJS-Node in a for Loop -

-
I am trying to implement a screen-scraps application that opens a URL in which a parameter changes as it is for a loop: var data = [ '100', '101', '102', '103', '104']; (Var indexA = 0; indexA & lt; data.length; indexA ++) for {Phantom Generation ({'port': freeport}, function (pH) {ph.create page (function (page) {page.open ("http: //...++ data [index B] +" ... " , Status {console.log ("open site:" + data [index B], position); / * OLD * / indexB ++; page evaluation (function () {// page scrape and an object Return}, function {console.log (result.dataRequest); // here is the problem}); / * new and fixed * / indexB ++} first console Logs it: Open Site: 100 Success Opens Site: 101 Success B Ola Site: 102 Success Opening Site: 103 Success Opened Site: 104 Success Which is good. Data is verified in scrap HTML and from index to array Matches. So in page 101 I scrap '101 and retrieve' and pu
Read more

c++ - MATLAB .m file to .mex file using Matlab Compiler -

-
I know that it can speak as a very famous topic, but something that helps me with it Not found This scenario is: I have my functions function, no matter what's inside, it's a generic function that may depend on other toolboxes. Does. Has input and output; I want to generate the same myFun.mex function; : Lib myFun This way I get some new files: libmyfun.c libmyfun.dll Libmyfun.exp libmyfun.exports libmyfun .h libmyfun.lib Reading around and I think that Creating a myfun.cpp that is very famous is included: / * gateway function * / zero max function (ent NLHS, MXARRA * PLS [], int NRHS, CONST M Xeray * PHS []) Here is the Variable Deals * / / * code here * /} I have tried to do this and are called Regular of Max Generation: Max ('- v', 'myfun.cpp') But I get many errors, and I should say that my myfun.cpp copy / Paste Function is where I have a lot of doubts ... especially on input / output management. My q
Read more