强对偶条件成立（对偶问题和原问题最优解一致）
原问题转化为最小化含最优对偶变量的拉格朗日函数
利用梯度上升法。更新x和对偶变量第一步x最小化，第二步对偶变量更新。
利用了梯度上升法求极大值（梯度下降是求极小值）
梯度用了约束条件的残差有点费解！
对偶分解：
一个f（x）是separable，能分成n个
这n个就可以并行运算了。
为了计算总的残差residual在对偶变量更新那一步需要收集各分量的AiXi。
计算出来对偶变量以后再分发给各个分系统用于更新x （论文第十页）
免责声明：文章转载自《对偶上升》仅用于学习参考。如对内容有疑问，请及时联系本站处理。
宿迁高防，2C2G15M，22元/月；香港BGP，2C5G5M，25元/月 雨云优惠码：MjYwNzM=
WGAN论文指出，原始GAN以JS、KL散度作为损失容易导致生成器梯度消失，他们提出了一种新的损失函数——Wasserstein 距离，很大程度上解决了GAN训练难的问题。 原始GAN的损失函数的缺陷 当两个分布之间重叠很小，或者说，两个分布的概率密度同时大于0的区域在整个分布的占比几乎为0时（无穷小，但还不是0），随着分布之间的靠拢，用于衡量分布...
要先将字编码成向量 要对之前的信息有记忆 相同的输入，写诗，可能有不同的输出。 可以发现，输入不止与当前输入有关，还和之前的输入有关。要有记忆！ 将隐藏层的激活值利用 循环神经网络 a0=0,初始值=0 上次输入的不同，记忆值不同，使得现在相同的输入可以得到不同的输出。 缺点：梯度爆炸和梯度消失 记忆值不断相乘累加。w^n 梯度...
1. 梯度 梯度的本质：梯度是方向导数最大值的反方向，因此梯度是函数值下降最快的方向。 在谈梯度之前我们需要先了解导数，跟方向导数的概念 1.1 导数 导数大家都很熟悉，即某个点在函数上的变化率。这个点不止是一元函数上的点，即只有一个变量。也有可能是二元，三元函数上的点不止一个自变量。但都表示某个点的在函数上的变化率。比如下面分别表示一元函数导数跟二元函数...
I. 牛顿迭代法给定一个复杂的非线性函数f(x)，希望求它的最小值，我们一般可以这样做，假定它足够光滑，那么它的最小值也就是它的极小值点，满足f′(x0)=0，然后可以转化为求方程f′(x)=0的根了。非线性方程的根我们有个牛顿法，所以 然而，这种做法脱离了几何意义，不能让我们窥探到更多的秘密。我们宁可使用如下的思路：在y=f(x)的x=xn这一点处，我...
摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output layer)。针对递归神经网络，本文将解释它在在序列数据上表...
CNN的权值正交性和特征正交性，在一定程度上是和特征表达的差异性存在一定联系的。 下面两篇论文，一篇是在训练中对权值添加正交正则提高训练稳定性，一篇是对特征添加正交性的损失抑制过拟合。 第一篇：Orthonormality Regularization Xie D, Xiong J, Pu S. All You Need is Beyond a G...