momentum

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私はそれがtensorflow Webページに hereを説明するようget_slot_namesを使用してtensorflowに勢いオプティマイザからのスロットの名前を取得したいに勢いオプティマイザ用のスロットの名前を取得します。私はそれらを得るために自分のコードに次の行を使用しています： slots=tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=1e-3,

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SKPhysicsBodyのモメンタムの方向をスムーズに変更

私は自分のシーンにSKPhysicsBodyを持っています。ユーザーがボタンを押して前進させるたびにインパルスを適用します。その性質上、1回のタップではほとんど動かず、かなり速く減速しますが、タップを複数回タップすると予想どおり速度が上がります。私は、身体が方向を変えることができるように、ユーザーがタップするための別のボタンがあります。現在の実装では、角度インパルスをボディに適用して回転させます

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1期間TSラグリターン（ROC）を模倣した株価変動率

私はRに比較的新しいです、そして、私が話題にできるほど多くを読みましたが、私が他の人に何を求めているのか分からないようです質問。 TTRとROCを使用して12ヶ月間のデータを使用して変化率（運動量）を計算することを検討していますが、最近の月を無視したいと思います。言い換えれば、t-12までのt-2のROC（2016年1月を除く2016年1月12月の12月の勢い）を探しています。これはポートフォリオ

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オンラインバックプロパゲーション重量更新の運動量項を追加するか？

2層ネットワークのANNを実装しましたが、体重更新コードを勢いよく変更する必要がありますが、どうすれば更新できるのかを知る必要があります。以下は重量更新のみのコードスナップです。下のコードは、見た各例の重みを更新します。hiddenWightsは隠れ層の重みです。また、outputWeightsは出力層の重みです。 for examplen = 1: nTrainingExamples

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モーメンタムベースの確率勾配降下（SGD）を実装する方法

私は畳み込みニューラルネットワークを開発するためにpythonコードnetwork3.py（http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html）を使用しています。今度は、次のようにモメンタム学習ルールを追加してコードを少し修正したいと思います： velocity = momentum_constant * velocity - learning_

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目的C：カメラのスワイプを

私の質問は、ユーザーが高速スワイプを行う場合、スクリーンスワイプの勢いを維持するためにどのアルゴリズムや数学を使用すべきかです。例：ユーザーがカメラをゆっくりとスワイプすると、画面上に円で回転する画像が表示され、指だけで動きます。しかし、ユーザーがそれを本当に速くした場合、イメージはユーザーがどれくらい速くスワイプしたかに応じて、数秒間カルーセルのように回ります。私はユーザーが画面に触れてから

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Tensorflow MomentumOptimizer問題

は、私はこのエラーを取得します。それを解決するために私を案内してください。ここでは私のコードです： import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.io as sio import h5py from tensorflow.python.training import queue_runner maxiter = 200

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iOSでの運動量の回転

私はiOSのグラフィックスとアニメーションが初めてで、下のビデオのように、フリック時に画像の運動量の回転をどのように達成するかを知りたいと思います。画像は素敵な揺れを持っていじっていないとしても video 。ありがとうございました。

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TensorflowとTheanoの運動量勾配の更新の違いは？

私は深い学習プロジェクトでTensorFlowを使用しようとしています。ここで私は、この式で私の勾配アップデートを実装する必要があります。私もTheanoでこの部分を実装しており、それが予想される答えを出てきました。しかし、私がTensorFlowのMomentumOptimizerを使用しようとすると、結果は本当に悪いです。私はそれらの間に何が違うのか分からない。 Theano： def g