搜尋結果
写回答. 音乐. 歌手. 魔力红（Maroon 5） 亚当·莱文（Adam Levine） 如何评价 Maroon 5 的主唱 Adam Levine ？ 关注者. 52. 被浏览. 88,228. 15 个回答. 默认排序. 知乎用户. 2 人赞同了该回答. 塌了塌了，抬走吧. 发布于 2022-10-29 10:35. 祎不明. 马德里留学生，中英西，maroon 5. 92 人赞同了该回答. 介绍 我当 ，当然要从他的中文外号开始，为什么叫骚当，看下图便知. （让人回味的F word～） 骚当可以说是纯纯的LA小子了，听歌都可以听出他那浓浓的加州口音，开启无限连读模式，是多少年来学老五歌的一大困难。 因为长在加州，骚当的西语也是不错的（在一期voice里秀过）。
上海交通大学 计算机科学技术博士在读. 873 人赞同了该回答. 谢邀，在这里除了讲Adam，还想帮你解决一下文章看不懂的问题。 文章和论文看不懂，通常有三个原因： 对前置知识掌握不佳. 没有结合理论与实践. 没有对知识形象理解. Adam本质上实际是RMSProp+动量 。 但如果你对随机梯度下降SGD的知识，以及Adam之前的几个更新方法一无所知。 那么当你看到一个“复杂的”Adam看了就头大（请不要嘲笑初学者，当年我也觉得深度学习各个地方都超复杂）。 即使你看了论文和文章，如果不结合代码与实现，知道的也只是别人口中的“xxx的本质其实是xxx”，但这种别人的本质对你自己了解帮助不大。 最后，如果有个动图，Demo，实例，那么对你的帮助当然就更大啦。
2023年8月12日 · 45. 被浏览. 28,590. 7 个回答. 默认排序. 兽族机枪兵. 复旦数据科学博士 | 正在做LLM | 此处会放一个代表作！ 谢邀 @Dreamcatcher风. 42 人赞同了该回答. 题主提到的两点原因都是正确的： Adam 系列较 SGD 更快，主要来源于它的自适应学习率的计算： 自适应学习率 ： Adam 优化器利用梯度的 第一矩 和第二矩估计值，单独调整每个权重的学习率。 这种自适应学习率方法能带来更高效的更新和更快的收敛。 高效梯度下降 ： 与需要对所有参数进行相同大小更新的 SGD 不同，Adam 通过对频繁更新的参数进行较小的更新和对不频繁更新的参数进行较大的更新来实现高效梯度下降。
Adam优化算法基本上就是将 Momentum和 RMSprop结合在一起。 前面已经了解了Momentum和RMSprop，那么现在直接给出Adam的更新策略， ==Adam算法结合了 Momentum和 RMSprop梯度下降法，并且是一种极其常用的学习算法，被证明能有效适用于不同神经网络，适用于广泛的结构。
2021年9月25日 · 最经典的当然是Adams的书，永恒的经典. Adams的书还写了一些更深入的函数空间，对于下一步学习 调和分析 也有重要意义. Lieb的 分析学 概括了许多有意思的分析课题，可以直接学习分布和 索伯列夫空间 。. Lieb是著名的分析学大师，本书后半部分处理得不错 ...
93,582. 11 个回答. 潇夜. All the flowers turn to face the sun. 这篇文章针对warmup前期数据样本不足导致的biased variance的问题提出了解决方案，可以看到还是有一定效果的，不过还没有medium说的在optimizer中达到了SOTA的结果，更别说量子位提的什么最先进的AI训练优化器（我刚开始看到还以为是meta-learning）。 光看实验结果在收敛方面相对比Adam的优势不是特别明显，在generalization上也就高了一点点，比SGDM还是差了很多。
唱歌技巧. 能不能全面分析评价一下Adam lambert的唱功？ 关注者. 30. 被浏览. 59,840. 9 个回答. 默认排序. 叶小词. 浙江大学 全科医学硕士. 42 人赞同了该回答. 谢邀。 分析亚当的唱功前。 首先，我们先把声带看成一个立体的发声体。 当这个 发声体 同时变短，变薄的时候，声带就具备了应付 极限高音 的能力（当然还要通过练习获得更好的 声带肌肉张力 ）。 首先，亚当的环甲肌为主导。 环甲肌主导的一个结果就是声带拉长变薄。 声带拉长的时候，更多是声带后端的作用力。 声带后端，在接近 后咽壁 的位置。 也就先确定了亚当的音色中，会有更多气息在后咽壁反射带来的锋利感。 如果这个时候单纯的完全环甲肌发力，会让声带的 局部振动 范围变大，导致声音比较暗。
