AdaGrad算法数学公式
时间: 2024-05-12 10:12:08 浏览: 6
AdaGrad算法是一种自适应学习率优化算法,它可以针对每个参数自适应地调整学习率。它通过缩小在梯度较大的维度上更新的步长,从而加快收敛速度。其数学公式如下:
对于参数 $w$,损失函数 $L(w)$,时间步 $t$,初始学习率 $\alpha$,小常数 $\epsilon$,梯度 $g_t$:
1. 累积平方梯度:$r_t = r_{t-1} + g_t^2$
2. 更新参数:$w_{t+1} = w_t - \dfrac{\alpha}{\sqrt{r_t + \epsilon}} g_t$
其中,$r_0$ 可以初始化为一个较小的数,比如 0.1。
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置信度 = 该物品集合出现的次数 / 物品A出现的次数
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提升度 = 置信度 / 物品B出现的概率
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于蚁群算法的二维路径规划算法](https://blog.csdn.net/weixin_43821559/article/details/112181107)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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