动量法与指数加权移动平均

在小批量梯度下降中，如果每次选取样本数量比较小，损失会呈现震荡的方式下降。

动量是模拟物理中的概念。一般而言，一个物体的动量指的是这个物体在它运动方向上保持运动的趋势，是物体的质量和速度的乘积。

当我们将一个小球从山上滚下来，没有阻力时，它的动量会越来越大（速度越来越快），但是如果遇到了阻力，速度就会变小。动量优化法 就是借鉴此思想，使得梯度方向在不变的维度上，参数更新变快，梯度有所改变时，更新参数变慢，这样就能够 加快收敛并且减少动荡。

动量法移动公式

$g_t$ 为时间步 t 的小批量数据上⽬标函数位于 $x_{t-1}$ 处的梯度 ,时间步 t 的⾃变量为 $x_t$ ，学习率为 $\eta _t$ 。动量超参数 $\gamma$ 满⾜ $0 <= \gamma < 1$ 。当 $\gamma = 0$ 时，动量法等价于⼩批量随机梯度下降。

要理解动量法先理解指数加权移动平均

给定

指数加权移动平均是在将当前值用他前面时间的值表示，所以动量法中当前的动量就可以用前面的动量表示，再利用当前动量影响自变量

所以说，在动量法中，我们根据 $\gamma$ 的值，确定当前的动量是根据前多少个时间步的动量做的指数加权移动平均，利用这些数据逐渐缩小参数收敛速率。

动量法与指数加权移动平均相关推荐

java 移动平均_EWMA之——EWMA指数加权移动平均模型的Java实现
具体代码如下: package com.lyz.storm.ewma; import java.io.Serializable; /** * 实现指数移动平均值计算 * 实现中使用了流式风格的buil ...
Python 金融量化均线系统交易策略专题(简单移动平均，加权移动平均，指数加权移动平均，异同移动平均MACD等解读与绘图)
捕捉趋势最普遍的方法为移动平均线,根据求平均的方式不同,移动平均数又可分为简单移动平均数(Simple Moving Average, SMA),加权移动平均数(Weighted Moving Ave ...
EWMA之——EWMA指数加权移动平均模型的Java实现
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79141435 具体代码如下: package com.lyz.storm.ewma ...
EWMA 指数加权移动平均模型
Exponentially Weighted Moving Average(EWMA)指数加权移动平均是一种常用的序列数据处理方式,如下: 在时间 t, 根据实际的观测值(或量测值)我们可以求取 EW ...
EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)指数加权移动平均
原博:http://blog.csdn.net/sony_zhang/article/details/7256646 EWMA(Exponentially Weighted Moving Averag ...
神经网络基础--指数加权移动平均ewma
因为神经网络中的常用优化算法都会涉及到指数加权移动平均(exponential weighted moving average, ewma:也可称为exponential moving average ...
EWMA 指数加权移动平均
EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)指数加权移动平均,是一种常用的序列数据处理方式. 在t时刻,根据实际的观测值可以求取EWMA(t):EWMA(t) ...
java判断均线_EWMA：EWMA指数加权移动平均模型的Java实现
具体代码如下: package com.lyz.storm.ewma; import java.io.Serializable; /** * 实现指数移动平均值计算 * 实现中使用了流式风格的buil ...
Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 SP500时间序列...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24480 此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析.这三种方法是:(点击文末"阅读原文"获取 ...
量化均线策略-简单移动平均数、指数加权移动平均数、双均线交叉和异同移动平均线（MACD）...
概述根据求平均的方式不同,可以有简单移动平均数( Simple moving Average,SMA).加权移动平均数( Weighted Moving Average,WMA)和指数移动平均数(E ...

动量法与指数加权移动平均

动量法与指数加权移动平均相关推荐

最新文章

热门文章