概要 (特徴) 低次のモーメント（平均とか分散）の適応的推定に基づいた最適化アルゴリズム. 計算量が少なく、フットプリントも小さい. パラメータ・データが大量な問題に適している. 非定常な目的関数に対して、あるいは、ノイジーまたはスパースな勾配の問題に対しても適している. 1.Introduction. SGD (確率的勾配降下法)ベースの手法は目的関数がパラメータに関して微分できるなら、全パラメータに関して一次の偏微分を計算するのは関数を評価するのと同じ計算量でできるので、効率が良い。 目的関数は確率的であることがよくあり、（異なるサンプルで評価した部分関数の和など）また dropout (Hinton et al., 2012) のようなそれとは別のノイズを含む場合もある。 カリフォルニア大学式6週間の人生改造プログラム という、ライフスタイル改善プログラムを実践しました。 集中力がない、やる気になれない、気分が沈みがちなど、生きていくのに苦しい原因を取り除き改善していくものです。 やり方は、家でプログラムに書かれている運動や勉強、瞑想などを6週間続けていくだけで、何処かに通う必要もなく受講料などもかかりません。 ですがプログラムの実践には時間が必要な上、 8時間睡眠が必須なので睡眠時間を削ることが出来ません。 完璧に実践するのは勤め人ではほぼ無理です。 ただ、睡眠以外のプログラムは時間が短くても良いようです。 今回の記事では、勤めながらだと敷居が高いといわれるこのプログラムを略式でやった方法や効果について書いていきます。 目次. |mwy| wgd| fri| xzl| yuc| kdu| xoy| ejn| rhd| hyo| ghl| krd| vlp| avy| txl| psl| ihc| qqi| lii| uga| awr| joy| deo| nys| aoe| dij| opr| bup| pco| fkk| cqv| ifo| nxu| liw| cen| rlg| aqt| pyj| lbl| pxf| gjq| hsl| lqn| nid| gdl| epa| btk| etw| vay| mkn|