共轭梯度下降第14页

吴恩达《机器学习》2-5-＞2-7:梯度下降算法与理解

一、梯度下降算法梯度下降算法的目标是通过反复迭代来更新模型参数，以便最小化代价函数。代价函数通常用于衡量模型的性能，我们希望找到使代价函数最小的参数值。

不吃花椒的兔酱·2023-10-29 15:31

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

因为线性算法一般使用梯度下降来寻找最优值，那么如果特征无关，标的目的就有可能误导有效的特征筛选有以下优势：1，减少过拟合。这个话题

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

Coding and Paper Letter（六十六）

mars2.SVGD是一种通用的变分推理算法，它形成梯度下降的自然对应物以进行优化。SVGD通过应用一种最小化KL散度的函数梯度下降形式，迭代地传输一组粒子以匹配目标分布。

chengman0008·2023-10-28 22:29

神经网络与深度学习第四章前馈神经网络习题解答

[习题4-1]对于一个神经元，并使用梯度下降优化参数时，如果输入恒大于0，其收敛速度会比零均值化的输入更慢。

小鬼缠身、·2023-10-28 22:19

NNDL：作业五

习题4-1对于一个神经元,并使用梯度下降优化参数w时,如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢.证明：激活函数以sigmoid为例。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-28 22:48

Gradient Descent (梯度下降)

重要性梯度下降算法在机器学习和深度学习中扮演者重要的角色。

倒着念·2023-10-28 20:55

【DL】常见优化算法的优缺点

最常用的一阶优化算法是梯度下降。】一、什么是优化算法模型内部有些参数，是用来计算测试集的真实值和预测值的偏差程度，基于这些参数，就形成了损失函数L(x)。我们需要通过优化算法来优化损失函数L(x)

机器不学习我学习·2023-10-28 10:45

3.线性神经网络

1R1R2R^2R2目录知识框架No.1线性回归+基础优化算法一、线性回归1、买房案例2、买房模型简化3、线性模型4、神经网络5、损失函数6、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降

霸时斌子·2023-10-28 05:54

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-10-27 19:15

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

Pytorch(二) --梯度下降法

针对y=wx+b，利用梯度下降法求得相对应的w和b，此时，w和b是一个近似解，而不是确切解。上图是针对y=wx的梯度下降法的步骤，y=w*x+b的步骤与之类似，只不过分为两步，w和b。

starlet_kiss·2023-10-27 14:44

pytorch入门第二课——随机梯度下降（SGD）

本文内容为梯度下降算法，绘制迭代-损失图。

疯狂java杰尼龟·2023-10-27 14:42

pytorch深度学习实践（二）：梯度下降算法详解和代码实现（梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降的对比）

目录一、梯度下降1.1公式与原理1.1.1cost(w)1.1.2梯度1.1.3w的更新1.2训练过程可视化1.3代码实现二、随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SDG）2.1

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:34

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

PRML第二章

高斯变量的贝叶斯定理2.3.4高斯分布的最大似然估计2.3.5顺序估计2.3.6高斯分布的贝叶斯推断2.3.7学生t分布2.3.8周期变量2.3.9高斯混合模型2.4指数分布2.4.1最大似然与充分统计量2.4.2共轭先验

萌新待开发·2023-10-27 12:37

深入机器学习的梯度优化

而常见的优化算法中，有梯度下降、遗传算法、模拟退火等算法，其中用梯度类的优化算法通常效率更高，而使用也更为广泛。

算法进阶·2023-10-27 07:33

吴恩达机器学习第十周测试

第一题答案B分析：当代价函数呈上升趋势的时候，可以试着将学习率减小第二题答案CD分析：A：随机梯度下降并不能并行化，错误。B：批量梯度下降是在每一次迭代后计算代价函数，错误。

一叶知秋Autumn·2023-10-27 07:28

【深度学习】梯度下降（通俗易懂）

文章目录1、前言2、理论与代码1、求极值问题2、梯度下降3、实例演示1、前言最近有朋友问到我，损失函数与激活函数的问题，由于工作等原因有段时间没接触深度学习没有回答的很好。

读书猿·2023-10-27 04:23

深度模型中的优化（二）

3、基本算法3.1随机梯度下降SGDSGD算法中一个关键参数是学习率，一般学习率应随着时间的推移逐渐降低，学习率的最终值应设为大约初始值的1%。

梅八哥·2023-10-27 01:24

损失函数和评估函数

损失函数通常被用作优化算法（如梯度下降）的目标函数，通过最小化损失函数来调整模型参数，使得模型的预测结果更加接近实际结果。

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:59

交叉熵损失函数

主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况交叉熵函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值

骑着蜗牛逛世界·2023-10-26 18:53

【机器学习合集】深度学习模型优化方法&最优化问题合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录最优化1.最优化目标1.1凸函数&凹函数1.2鞍点1.3学习率2.常见的深度学习模型优化方法2.1随机梯度下降法2.2动量法(Momentum)2.3Nesterovacceleratedgradient

slience_me·2023-10-26 18:55

批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降 2020-02-25

批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：批量归一化：这⾥ϵ>0

allen成·2023-10-26 18:47

学习率（Learing Rate）的作用以及如何调整

这里以梯度下降为例，来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响（这里以代价函数为凸函数为例）：回顾一下梯度下降的代码： repeat{ θj=θj−αΔJ(θ)Δθjθj=θj−

一枚小菜程序员·2023-10-26 08:15

BP网络权值调公式推导（梯度下降算法推导）

这要从梯度下降算法推导来理解：首先看一下梯度的定义：看不懂也没关系，只要认识梯度的符号▽请看下面的推导过程：可以发现5.19和5.23很相似，就可以将5.19的推论应用到5.23来理

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:04

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

实验二：线性回归

目录实验前准备一元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——最小二乘法方法2——梯度下降法方法3——矩阵求解法三元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——矩阵求解法方法2——梯度下降法实验总结实验前准备本实验是在

盐水鸭的守护神·2023-10-26 02:19

序列的SFT(信号的频域分析)

一、序列SFT的定义二、基本序列的SFT三、序列SFT的性质四、时域序列的共轭对称分解定理五、频域连续函数的共轭对称分解六、实验1.时移和频移2.频谱搬移

渣渣小码·2023-10-26 00:36

梯度下降叙述

梯度下降就是向陡峭程度最大的点走，就能更快的到达最低点，陡峭成都就是梯度（Gradient）是代价函数的导数，对抛物线而言就是曲线斜率。（这一步主要是确定方向）。

芋圆奶绿，要半t·2023-10-25 07:26

机器学习-学习率：从理论到实战，探索学习率的调整策略

目录一、引言二、学习率基础定义与解释学习率与梯度下降学习率对模型性能的影响三、学习率调整策略常量学习率时间衰减自适应学习率AdaGradRMSpropAdam四、学习率的代码实战环境设置数据和模型常量学习率时间衰减

TechLead KrisChang·2023-10-25 06:45

【泛函分析】 3 赋范线性空间上的有界线性算子

（共轭空间？）算子范数：【如果Y是Banach空间，则B(X,Y)也是Ba

xzen·2023-10-25 02:44

梯度下降（简单了解）

集成学习：核心思想就是使用弱学习器进行加权求和，从而产生性能较为强大的强学习器主要分为两种：1.基于偏差方差分解和有放回抽样与集成进行弱机器学习的算法2.基于梯度下降和提升，梯度提升决策树获得弱学习器：

梦想总是要有的·2023-10-25 02:02

Neural ODE 神经常微分方程

NeuralODEODE常微分方程欧拉法求解：欧拉法求解过程是一个递归的过程，这个思想和牛顿法、梯度下降法是相似的。并且它将函数离散化，分割成一个个小段来求解。

weixin_44040169·2023-10-25 01:06

机器学习之回归问题

目录前言一、回归定义二、回归建模步骤1.模型假设-线性模型（LinearModel）（1）一元线性模型（2）多元线性模型2.模型评估-损失函数（LossFuntion）3.最佳模型-梯度下降（GradientDescent

DongXueL·2023-10-25 00:22

《机器学习实战》学习记录-ch3

第3章分类PS:个人记录，抄书系列，建议看原书原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降

Cyan青·2023-10-24 20:09

深度学习期末复习

2.感知机2.1感知机的结构图，2.2感知机的梯度下降法，算法流程确定初始化参数w和b。搭建感知器模型。利用反向算法，完成权重系数的调整。注：初始化参数可以任意设定，最终都会根据反向算法完成收敛。

ustcthebest·2023-10-24 15:42

python3 绝对值_Python3 abs() 函数详解获取数字的绝对值

如果参数是一个复数，此方法返回此复数的绝对值（此复数与它的共轭复数的乘积的平方根）。实例§实例1：整数代码：#!/usr/bin/python3print("ab

weixin_39632397·2023-10-24 14:49

全梯度下降算法从零实现，基于Numpy

批量梯度下降法BGDGithub批量梯度下降法（BatchGradientDescent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，其数学形式如下：

Lornatang·2023-10-24 08:36

机器学习(新手入门)-线性回归 #房价预测

题目：给定数据集dataSet，每一行代表一组数据记录,每组数据记录中，第一个值为房屋面积（单位：平方英尺），第二个值为房屋中的房间数，第三个值为房价（单位：千美元），试用梯度下降法，构造损失函数，在函数

dwly12345·2023-10-24 07:53

动手学深度学习之如何理解param.grad / batch_size（详细讲解）

defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad():#被该语句wra起来的部分将不会跟踪梯度forparaminparams

我有明珠一颗·2023-10-24 07:12

通俗聊聊损失函数中的均方误差以及平方误差（文末有福利）

寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。损失函数可以大致分为两类：分类损失（ClassificationLoss）和

I小码哥·2023-10-24 03:45

损失函数中的均方误差以及平方误差

寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。损失函数可以大致分为两类：分类损失（ClassificationLoss）和回归损

逍遥自在017·2023-10-24 03:14

【线性回归】多元的线性回归

+θnxn=Θ.TXx0=1一、多元梯度下降的实用技巧featurescaling缩放特征分量的大小要适当，不然可能会让条件数特别大，难以收敛最好将每个分量都控制在[-1,1]meannormalization

阿瑟琴·2023-10-24 00:10

深度学习_5_模型拟合_梯度下降原理

需求:想要找到一条直线，能更好的拟合这一些点如何确定上述直线就是最优解呢？由计算机算出所有点与我们拟合直线的误差，常见的是均方误差例如：P1与直线之间的误差为e1将P1坐标带入直线并求误差得：推广到所有点：整合：由于xi,yi都为已知点，那么它们就是常数化简：这个误差函数就称为代价函数，其中a,b,c为常数，w为直线得斜率目标：找到一个斜率w能使这条直线能更好得拟合上述所有点，反应出来的实质就是e

Narnat·2023-10-23 18:46

【面试】逻辑回归

逻辑回归的常见面试点总结(博客园)LR（逻辑回归）为什么使用sigmoid函数1.基本概念一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的

账号已删除·2023-10-23 00:05

julia笔记：复数

1复数的表示im表示1+2im或者可以用complex表示：complex(1,2)#1+2im2几种操作基本的数学运算（加减乘除等）没有任何问题real实部imag虚部conj复共轭abs模abs2模的平方

UQI-LIUWJ·2023-10-22 18:29

机器学习之GBT, since 2021-04-18

(2021.04.18Sun)GradientBoostingDecisionTree,GBT/GBDT梯度下降树通过加法模型(基函数的线性组合)，以及不断减小训练过程的残差来达到将数据分类或回归的算法

Mc杰夫·2023-10-22 18:51

神经网络的梯度优化方法

梯度下降法(GradientDescent):特点:梯度下降是最基本的优化算法，它试图通过迭代更新参数来最小化损失函数。优点:简单易懂。全局收敛性（在凸优化问题中）。

Chen_Chance·2023-10-22 13:00

Reparameterization trick（重参数化技巧）

这个技巧的目的是使模型可微分（differentiable），以便使用梯度下降等反向传播算法来训练模型，也就是将随机采样的过程转换为可导的运算，从而使得梯度下降算法可以正常工作。

重剑DS·2023-10-22 12:31

人工智能数学知识

线性代数描述着食物的静态（向量）和（动态变换）的特征2概率论与统计随机事件；条件概率全概率贝叶斯概率统计量常见分布；基本原理3最优化理论极限导数；线性逼近泰勒展开凸函数Jensen不等式；最小二乘法；梯度梯度下降

你美依旧·2023-10-22 09:24

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