文章目录
在介绍Adam算法之前，先谈谈Adam中两个关键的算法：学习率调整（RMSprop 算法）与梯度估计修正。
学习率是神经网络优化时的重要超参数。在标准的梯度下降法中，每个参数在每次迭代时都使用相同的学习率，但是学习率如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。
RMSprop 算法是 Geoff Hinton 提出的一种自适应学习率的方法【RMSprop】，可以在有些情况下避免 AdaGrad 算法中学习率不断单调下降以至于过早衰减的缺点。
RMSprop 算法首先计算每次迭代梯度 𝒈𝑡 平方的指数衰减移动平均𝐺𝑡 :
其中，β为自定义衰减率（例如0.9）。
然后，根据指数衰减移动平均𝐺𝑡 计算参数更新差值Δ𝜃𝑡 ：
其中， 𝛼 是初始的学习率，𝜖 是为了保持数值稳定性而设置的非常小的常数。
在随机（小批量）梯度下降法中，如果每次选取样本数量比较小，损失会呈现振荡的方式下降．也就是说，随机梯度下降方法中每次迭代的梯度估计和整个训练集上的最优梯度并不一致，具有一定的随机性。一种有效地缓解梯度估计随机性的方式是通过使用最近一段时间内的平均梯度来代替当前时刻的随机梯度来作为参数更新的方向，从而提高优化速度。
动量法用之前积累动量来替代真正的梯度，在第 𝑡 次迭代时，计算负梯度的“加权移动平均”作为参数的更新方向：
其中， 𝜌 为动量因子，通常设为 0.9，𝛼 为学习率。
动量法将每个参数的实际更新差值表示为最近一段时间内梯度的加权平均值。在迭代前期，梯度方向都一致，动量法加速参数更新幅度；在迭代后期，剃度方向会不一致，在收敛值附近振荡，动量法会降低参数更新幅度。
类比于物理学，动量法把当前梯度看做当前时刻受理参数的加速度，为了计算当前时刻的速度，应当考虑前一时刻速度和当前加速度共同作用的结果，因此参数的更新直接依赖于前一时刻的更新量和当前时刻的梯度，而不仅仅是当前梯度。另外，𝜌 扮演了阻力的作用。
Adam是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba于2015年提出的一种随机优化方法。
原文链接：ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION：https://arxiv.org/pdf/1412.6980.pdf%5D
Adam算法结合RMSprop 算法和动量法，不但使用动量作为参数更新方向，而且可以自适应调整学习率来改进梯度下降。
g[:] = beta2 * s + (1 - beta2) * torch.mul(p.grad, p.grad)
m[:] = beta1 * v + (1 - beta1) * p.grad
m_bias_corr = m / (1 - beta1 ** hyperparams['t'])
g_bias_corr = g / (1 - beta2 ** hyperparams['t'])
p[:] -= hyperparams['lr'] * m_bias_corr / (torch.sqrt(g_bias_corr) + eps)
在Adam论文原文中，对Adam的算法描述如下：
下面给出Adam的简单实现：
def adam(params, states, hyperparams):
beta1, beta2, eps = 0.9, 0.99, 1e-6
for p, (m, g) in zip(params, states):
with torch.no_grad():
m[:] = beta1 * m + (1 - beta1) * p.grad
g[:] = beta2 * g + (1 - beta2) * torch.mul(p.grad, p.grad)
m_bias_corr = m / (1 - beta1 ** hyperparams['t'])
g_bias_corr = g / (1 - beta2 ** hyperparams['t'])
p[:] -= hyperparams['lr'] * m_bias_corr / (torch.sqrt(g_bias_corr) + eps)
p.grad.data.zero_()
hyperparams['t'] += 1
Adam记录梯度的一阶矩，即过去梯度与当前梯度的平均，体现了惯性保持；还记录了梯度的二阶矩，即过去过去梯度平方与当前梯度平方的平均，体现了环境感知能力，为不同参数产生自适应的学习速率。
因此，Adam优化器具有以下优点：
实现简单，计算高效，内存占有量少；
适合解决含大规模数据和参数的优化问题
适用于不稳定的目标函数
适用于解决包含很高噪声或稀疏梯度的问题
超参数可以很直观地解释，并且基本上只需极少量的调参
自然地调整学习率
如何在buildr项目中使用Ruby？我在很多不同的项目中使用过Ruby、JRuby、Java和Clojure。我目前正在使用我的标准Ruby开发一个模拟应用程序，我想尝试使用Clojure后端(我确实喜欢功能代码)以及JRubygui和测试套件。我还可以看到在未来的不同项目中使用Scala作为后端。我想我要为我的项目尝试一下buildr(http://buildr.apache.org/)，但我注意到buildr似乎没有设置为在项目中使用JRuby代码本身!这看起来有点傻，因为该工具旨在统一通用的JVM语言并且是在ruby中构建的。除了将输出的jar包含在一个独特的、仅限ruby
在rails源中:https://github.com/rails/rails/blob/master/activesupport/lib/active_support/lazy_load_hooks.rb可以看到以下内容@load_hooks=Hash.new{|h,k|h[k]=[]}在IRB中，它只是初始化一个空哈希。和做有什么区别@load_hooks=Hash.new 最佳答案 查看rubydocumentationforHashnew→new_hashclicktotogglesourcenew(obj)→new_has
我有一个用户工厂。我希望默认情况下确认用户。但是鉴于unconfirmed特征，我不希望它们被确认。虽然我有一个基于实现细节而不是抽象的工作实现，但我想知道如何正确地做到这一点。factory:userdoafter(:create)do|user,evaluator|#unwantedimplementationdetailshereunlessFactoryGirl.factories[:user].defined_traits.map(&:name).include?(:unconfirmed)user.confirm!endendtrait:unconfirmeddoenden
我的主要目标是能够完全理解我正在使用的库/gem。我尝试在Github上从头到尾阅读源代码，但这真的很难。我认为更有趣、更温和的踏脚石就是在使用时阅读每个库/gem方法的源代码。例如，我想知道RubyonRails中的redirect_to方法是如何工作的:如何查找redirect_to方法的源代码？我知道在pry中我可以执行类似show-methodmethod的操作，但我如何才能对Rails框架中的方法执行此操作？您对我如何更好地理解Gem及其API有什么建议吗？仅仅阅读源代码似乎真的很难，尤其是对于框架。谢谢! 最佳答案 Ru
我的假设是moduleAmoduleBendend和moduleA::Bend是一样的。我能够从thisblog找到解决方案,thisSOthread和andthisSOthread.为什么以及什么时候应该更喜欢紧凑语法A::B而不是另一个，因为它显然有一个缺点？我有一种直觉，它可能与性能有关，因为在更多命名空间中查找常量需要更多计算。但是我无法通过对普通类进行基准测试来验证这一点。 最佳答案 这两种写作方法经常被混淆。首先要说的是，据我所知，没有可衡量的性能差异。(在下面的书面示例中不断查找)最明显的区别，可能也是最著名的，是你的
几个月前，我读了一篇关于rubygem的博客文章，它可以通过阅读代码本身来确定编程语言。对于我的生活，我不记得博客或gem的名称。谷歌搜索“ruby编程语言猜测”及其变体也无济于事。有人碰巧知道相关gem的名称吗？ 最佳答案 是这个吗:http://github.com/chrislo/sourceclassifier/tree/master 关于ruby-寻找通过阅读代码确定编程语言的rubygem？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我目前正在使用以下方法获取页面的源代码:Net::HTTP.get(URI.parse(page.url))我还想获取HTTP状态，而无需发出第二个请求。有没有办法用另一种方法做到这一点？我一直在查看文档，但似乎找不到我要找的东西。 最佳答案 在我看来，除非您需要一些真正的低级访问或控制，否则最好使用Ruby的内置Open::URI模块:require'open-uri'io=open('http://www.example.org/')#=>#body=io.read[0,50]#=>"["200","OK"]io.base_ur
前言作为一名程序员，自己的本质工作就是做程序开发，那么程序开发的时候最直接的体现就是代码，检验一个程序员技术水平的一个核心环节就是开发时候的代码能力。众所周知，程序开发的水平提升是一个循序渐进的过程，每一位程序员都是从“菜鸟”变成“大神”的，所以程序员在程序开发过程中的代码能力也是根据平时开发中的业务实践来积累和提升的。提高代码能力核心要素程序员要想提高自身代码能力，尤其是新晋程序员的代码能力有很大的提升空间的时候，需要针对性的去提高自己的代码能力。提高代码能力其实有几个比较关键的点，只要把握住这些方面，就能很好的、快速的提高自己的一部分代码能力。1、多去阅读开源项目，如有机会可以亲自参与开源
目录一.加解密算法数字签名对称加密DES(DataEncryptionStandard)3DES(TripleDES)AES(AdvancedEncryptionStandard)RSA加密法DSA(DigitalSignatureAlgorithm)ECC(EllipticCurvesCryptography)非对称加密签名与加密过程非对称加密的应用对称加密与非对称加密的结合二.数字证书图解一.加解密算法加密简单而言就是通过一种算法将明文信息转换成密文信息，信息的的接收方能够通过密钥对密文信息进行解密获得明文信息的过程。根据加解密的密钥是否相同，算法可以分为对称加密、非对称加密、对称加密和非
华为OD机试题本篇题目：明明的随机数题目输入描述输出描述：示例1输入输出说明代码编写思路最近更新的博客华为od2023|什么是华为od，od薪资待遇，od机试题清单华为OD机试真题大全，用Python解华为机试题|机试宝典【华为OD机试】全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为o