机器学习PAI最新版本支持两个优化器, Embedding单独设置optimizer, 配置参考？
机器学习PAI最新版本支持两个优化器, Embedding单独设置optimizer, 配置参考https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/train.html？
【机器学习】numpy实现Adam优化器
Adam优化原理自适应矩估计（Adam）是计算每个参数的自适应学习率的另一种方法。除了存储过去平方梯度（如Adadelta和RMSprop）的指数衰减平均值外，Adam还保持过去梯度的指数衰减平均值，类似于动量：它们通过计算偏差修正的第一和第二矩估计值来抵消这些偏差：然后，他们使用这些来更新参数，正如我们在Adadelta和RMSprop中看到的那样，这产生了Adam更新规则：作者建议的默认值是....
【机器学习】numpy实现RMSprop优化器
RMSprop优化原理RMSprop是Geoff Hinton在其Coursera课程中提出的一种未发表的自适应学习率方法。RMSprop和Adadelta都是在同一时间独立开发的，这是因为需要解决Adagrad学习率急剧下降的问题。RMSprop实际上与我们在上面推导的Adadelta的第一个更新向量相同：RMSprop还将学习速率除以平方梯度的指数衰减平均值。Hinton建议设置为0.9，而....
【机器学习】numpy实现Adadelta优化器
Adadelta优化原理Adadelta是Adagrad的一个扩展，旨在降低其攻击性、单调递减的学习率。Adadelta没有累加所有过去的平方梯度，而是将累加过去梯度的窗口限制为某个固定大小：w。不是低效地存储以前的平方梯度，而是将梯度之和递归定义为所有过去平方梯度的衰减平均值。然后，时间步的运行平均值 E [ g 2 ] t E[g^2]_tE[g2]t 仅取决于之前的平均值和当前梯度（作为与....
【机器学习】numpy实现NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器
NAG(Nesterov accelerated gradient)优化原理Momentum是基于动量原理的，就是每次更新参数时，梯度的方向都会和上一次迭代的方向有关，当一个球向山下滚的时候，它会越滚越快，能够加快收敛，但是这样也会存在一个问题，每次梯度都是本次和上次之和，如果是同向，那么将导致梯度很大，当到达谷底的时候很容易动量过大导致小球冲过谷底，跳过当前局部最优位置。我们希望有一个更智能的....
【机器学习】numpy实现Momentum动量优化器
Momentum优化原理SGD难以在沟壑中航行，即曲面在一个维度上的曲线比在另一个维度上的曲线陡峭得多的区域，这在局部最优点附近很常见。在这些情况下，SGD在沟谷的斜坡上振荡，同时沿着底部向局部最优方向缓慢前进，如图所示。动量是一种有助于在相关方向上加速SGD并抑制振荡的方法，如图b所示。它通过将过去时间步长的更新向量的一小部分添加到当前更新向量来实现这一点：动量项通常设置为0.9或类似值。基本....
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