共轭梯度下降

矩阵运算及求导

矩阵的迹eig(A)eig(A)eig(A)矩阵的特征值ATA^TATA的转置∥A∥\|A\|∥A∥A的范数A∘BA\circBA∘B哈达玛积A⊗BA\otimesBA⊗B克罗内克积AHA^HAHA的共轭转置
Rauchy·2023-08-06 00:54

神经网络概述（四）

这些神经网络通常使用传统的机器学习方法进行训练和优化，例如梯度下降、反向传播等。然而，随着
水枂·2023-08-05 11:47

《PyTorch深度学习实践》

文章目录1.线性模型2.梯度下降算法3.反向传播3.1原理3.2TensorinPyTorch4.用PyTorch实现线性模型5.Logistic回归6.处理多维特征的输入7.加载数据集1.线性模型2.
释怀°Believe·2023-08-05 03:16

【深度学习_TensorFlow】激活函数

写在前面上篇文章我们了解到感知机使用的阶跃函数和符号函数，它们都是非连续，导数为0的函数：建议回顾上篇文章，本篇文章将介绍神经网络中的常见激活函数，这些函数都是平滑可导的，适合于梯度下降算法。
畅游星辰大海·2023-08-05 02:18

【深度学习_TensorFlow】梯度下降

写在前面一直不太理解梯度下降算法是什么意思，今天我们就解开它神秘的面纱写在中间线性回归方程如果要求出一条直线，我们只需知道直线上的两个不重合的点，就可以通过解方程组来求出直线但是，如果我们选取的这两个点不在直线上
畅游星辰大海·2023-08-05 02:46

5/1-3 BP神经网络的改进及MATLAB实现（下）

5/1-3BP神经网络的改进及MATLAB实现（下）文章目录5/1-3BP神经网络的改进及MATLAB实现（下）1.自适应梯度下降法（Adagrad）2.动量法（momentum）1.自适应梯度下降法（
机器学习成长之路·2023-08-04 10:48

每天五分钟机器学习：随着算法迭代次数动态调整学习率

好处当我们运行随机梯度下降时，算法会从某个点开始，然后曲折的逼近最小值，但是不会真正的收敛，而是一直在最小值附近徘徊。因此你最终得到的参数，实际上只是接近全局最小值，而不是真正的全局最小值。
幻风_huanfeng·2023-08-04 08:02

机器学习15 大规模机器学习

17大规模机器学习内容：17.1大型数据集学习17.2随机梯度下降法17.3小批量梯度下降17.4随机梯度下降收敛17.5在线学习17.6映射化简和数据并行17.1大型数据集学习如果我们有一个低方差的模型
黄桃百香果·2023-08-03 17:04

2019-01-29 随机梯度下降中学习速率α

对于随机梯度下降算法，为了检查算法是否收敛，沿用之前定义的cost函数。在算法扫描到样本(x(i),y(i))但在更新参数θ之前，使用这个样本算出这个样本对应的cost函数。
奈何qiao·2023-08-03 14:57

自然梯度

什么是自然梯度首先，我们必须理解标准梯度下降。假设我们有一个神经网络，由一些参数向量参数化。我们想要调整这个网络的参数，所以网络的输出在某种程度上发生了变化。
初七123·2023-08-03 03:48

【机器学习】Overfitting and Regularization

OverfittingandRegularization1.过拟合添加正则化2.具有正则化的损失函数2.1正则化线性回归的损失函数2.2正则化逻辑回归的损失函数3.具有正则化的梯度下降3.1使用正则化计算梯度
CS_木成河·2023-08-03 02:03

深度学习：使用全连接神经网络FCN实现MNIST手写数字识别

1引言本项目构建了一个全连接神经网络(FCN)，实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，梯度下降等。
智慧医疗探索者·2023-08-02 17:55

第2章 梯度下降法

第2章梯度下降法深度学习的核心任务就是通过样本数据训练一个函数模型，或者说找到一个最佳的函数表示或刻画这些样本数据。
hwdong·2023-08-02 10:27

深度学习-相关概念

是2014年提出的一种万金油式的优化器，使用起来非常方便，梯度下降速度快，但是容易在最优值附近震荡。竞赛中性能会略逊于SGD，毕竟最简单的才是最有效的。但是超强的易用性使得Adam被广泛使用。
jerwey·2023-08-02 08:37

【机器学习】Gradient Descent for Logistic Regression

GradientDescentforLogisticRegression1.数据集（多变量）2.逻辑梯度下降3.梯度下降的实现及代码描述3.1计算梯度3.2梯度下降4.数据集（单变量）附录导入所需的库importcopy
CS_木成河·2023-08-01 21:45

【Python机器学习】实验04(1) 多分类(基于逻辑回归)实践

文章目录多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类1.1数据的预处理1.2训练数据的准备1.3定义假设函数，代价函数，梯度下降算法（从实验3复制过来）1.4调用梯度下降算法来学习三个分类模型的参数1.5
Want595·2023-08-01 17:44

梯度下降算法

目录梯度下降法随机梯度下降法实验分析mini-batch梯度下降法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltw=1.0defforward(x):""":paramx
Q渡劫·2023-08-01 16:25

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.14深度学习基础-正向传播、反向传播和计算图

3.14正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。
蒸饺与白茶·2023-08-01 06:42

25.9 matlab里面的10中优化方法介绍—— 惩罚函数法求约束最优化问题（matlab程序）

1.简述一、算法原理1、问题引入之前我们了解过的算法大部分都是无约束优化问题，其算法有：黄金分割法，牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法，单纯性法等。但在实际工程问题中，大多数优化问题都属于有约束优化问题。
素馨堂·2023-07-31 19:17

梯度下降算法

梯度下降算法可以由如下图示表示：在下列各个二元函数中，请用代码实现梯度下降算法，写出在数值实验中使用的学习率大小，选取的迭代初始点。并最终给出函数值随迭代过程的变化图和梯度的轨迹图。
yuzhangfeng·2023-07-31 17:29

机器学习-Gradient Descent

机器学习(GradientDescent)videopptblog梯度下降(GradientDescent)optimizationproblem:损失函数最小化假设本模型有两个参数1和2，随机取得初始值求解偏微分
Teroin·2023-07-31 13:54

学习经验分享【NO.17】YOLO训练时固定随机种子

深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数，而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感。
人工智能算法研究院·2023-07-31 08:39

CLA 共轭亚油酸，你了解多少？

CLA-共轭亚麻油酸是一种天然萃取物，葵花籽中含量丰富，是目前已知的天然脂肪酸中最能限制肿瘤形成的一种。
天众王博·2023-07-31 08:44

Pytorch参数优化

但是模型的参数我们一般是无法看见的，所以我们必须学会对参数的更新，下面，我将介绍两种参数更新的方法下面以梯度下降法为例进行展示：手动遍历参数更新在PyTorch中，模型的参数是通过torch.nn.Parameter
Teroin·2023-07-31 07:38

计算机视觉（五）深度学习基础

文章目录深度学习基础卷积神经网络与传统神经网络区别深度学习与神经网络的区别目标函数选择合适的目标函数Softmax层改进的梯度下降梯度消失的直观解释激活函数学习步长SGD的问题Momentum动量NesterovMomentumAdagradRMSpropAdam
_企鹅_·2023-07-31 06:16

归一化有什么好处？

神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布
壹晴天·2023-07-30 21:34

【动手学深度学习v2】学习笔记03：线性回归、基础优化算法、线性回归实现

前文回顾：线性代数、矩阵计算、自动求导文章目录一、线性回归1.1线性模型1.2流程1.2.1损失函数1.2.2训练数据1.2.3参数学习1.2.4显式解1.3总结二、基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降
鱼儿听雨眠·2023-07-30 16:45

动手学深度学习v2笔记 —— 线性回归 + 基础优化算法

线性回归+基础优化算法目录:线性回归基础优化方法1.线性回归总结线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看作是单层神经网络2.基础优化方法梯度下降小批量随机梯度下降
王二小、·2023-07-30 16:43

【机器学习】Multiple Variable Linear Regression

MultipleVariableLinearRegression1、问题描述1.1包含样例的X矩阵1.2参数向量w,b2、多变量的模型预测2.1逐元素进行预测2.2向量点积进行预测3、多变量线性回归模型计算损失4、多变量线性回归模型梯度下降
CS_木成河·2023-07-30 12:50

【机器学习】Gradient Descent

GradientDescentforLinearRegression1、梯度下降2、梯度下降算法的实现(1)计算梯度(2)梯度下降(3)梯度下降的cost与迭代次数(4)预测3、绘图4、学习率首先导入所需的库
CS_木成河·2023-07-30 12:19

最速梯度下降

梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。
无涯2016·2023-07-30 05:19

吴恩达机器学习笔记（3）

根据多个属性，如房子面积，房子楼层，房子年龄等估计房子的价格多变量线性回归中的变量多变量线性回归的假设此时有多个特征,i对应不同的特征值，如房子面积，楼层，年龄等，参数为一个n+1维向量多变量线性回归中的梯度下降
魏清宇·2023-07-30 01:52

numpy学习线性回归, 并用matplotlib画动态图

线性回归线性回归准备梯度下降方式求正规矩阵方式求线性回归准备假设函数为一元一次函数h=Θ0+Θ1xh=\Theta_{0}+\Theta_{1}xh=Θ0+Θ1x代价函数J(Θ0,Θ1)=12m∑i=1m
胡建飞·2023-07-29 23:13

深度学习的优化算法

批量梯度下降法受电脑GPU限制，在训练网络时，通常不会将所有数据一起训练，为了加快学习速度，我们首先引入批量梯度下降法，但是会有震荡问题，如图1的的右图。
阿里山Paris·2023-07-29 19:09

梯度下降

之前提到用最小二乘法计算经验风险的最小值，实际上，当样本量特别多的时候，使用最小二乘法的效率并不高，大家转而使用梯度下降算法。
CV_lsc·2023-07-29 15:05

计算机视觉（四）神经网络与典型的机器学习步骤

文章目录神经网络生物神经元人工神经元激活函数导数人工神经网络“层”的通俗理解前馈神经网络Delta学习规则前馈神经网络的目标函数梯度下降输出层权重改变量误差方向传播算法误差传播迭代公式简单的BP算例随机梯度下降
_企鹅_·2023-07-29 11:24

【深度学习笔记】动量梯度下降法

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1指数加权平均2动量梯度下降法1指数加权平均在介绍更复杂的优化算法之前
洋洋Young·2023-07-29 10:15

梯度下降

我的理解：求优化命题的解梯度：是高维空间的各个方向的变量导数导数：一维时的梯度下降：一般为求最小值用到梯度下降.PNG导数对应方向：（0）:对应X轴正方向损失增大，故属性应该往反方向运动。
尚恩_3295·2023-07-29 10:08

优化算法-如何事倍功半优化你的模型(一)

这一部分我们会分别介绍多层网络，激活函数，损失函数，梯度下降，反向传播，动态学习率以及具体的实现多层网络首先我们在第一章就讨论了深度学习的惊人效果，所以首先我们要做的就是要把上一张的模型变成神经网络结构
RunningSucks·2023-07-29 09:20

机器学习——样本不均衡学习

但是在很多场景下的样本没有办法做到理想情况，甚至部分情况本身就是不均衡情况：（1）很多场景下，数据集本身不平和，部分类别的数据多于其他数据；（2）固定场景下，例如风控的场景，负样本的比例远远小于正样本的占比；（3）梯度下降过程中
AIGC人工智残·2023-07-29 06:32

加载数据集--准备数据集mini-batch

批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）：在更新参数时，BGD根据batch中的所有样本对参数进行更新。
Yuerya.·2023-07-29 04:03

机器学习-逻辑斯特回归及其手写实现梯度下降

一.逻辑斯特回归简介本章介绍的另一种模型：模型斯特回归(logisticregression)。它实质上是一个线性分类器。在之前介绍的线性分类器中，h(x)=Θ*x+Θ0，如果h(x)>0，则样本x属于正类，否定x属于负类。直观上的认识，如何h(x)越大，我们更加确信样本属于正类，相应的，h(x)越小，我们更加确信样本属于负类，而h(x)在0之间徘徊，很难确信属于某一类。为了与概率统计知识想结合，
idotc·2023-07-29 04:03

python机器学习（五）逻辑回归、决策边界、代价函数、梯度下降法实现线性和非线性逻辑回归

线性回归所解决的问题是把数据集的特征传入到模型中，预测一个值使得误差最小，预测值无限接近于真实值。比如把房子的其他特征传入到模型中，预测出房价，房价是一系列连续的数值，线性回归解决的是有监督的学习。有很多场景预测出来的结果不一定是连续的，我们要解决的问题并不是一直类似于房价的问题。分类问题预测是红细胞还是白细胞，红细胞和白细胞是两个完全不同的类别。预测的时候首先要有历史数据，训练出模型，然后对模型
hwwaizs·2023-07-29 04:56

非线性优化知识

这里列下最小二乘的四种解法的优缺点．求J求H求J和H^求J,H^和信赖域最小二乘问题梯度下降法牛顿法高斯牛顿法列文伯格-马夸特法最小二乘问题可以使用牛顿法，梯度下降法，牛顿高斯法以及列文伯格-马夸特法来求解
lyyiangang·2023-07-29 01:08

【Python机器学习】实验04(2) 机器学习应用实践--手动调参

文章目录机器学习应用实践1.1准备数据此处进行的调整为：要所有数据进行拆分1.2定义假设函数Sigmoid函数1.3定义代价函数1.4定义梯度下降算法gradientdescent(梯度下降)此处进行的调整为
Want595·2023-07-28 22:59

神经网络基础

文章目录一、神经网络基础1.得分函数f(xi;W,b)1）从输入到输出的映射2）数学表示3）计算方法4）多组权重参数构成了决策边界2.损失函数L3.前向传播4.Softmax分类器梯度下降2.反向传播一
木筏筏筏·2023-07-28 21:46

2019-03-17神经网络——optimizer

神经网络优化算法，通常有三种：小批量梯度下降法，随机梯度下降法和批量梯度下降法。
hhhhlyy·2023-07-28 12:49

深度学习：常用优化器Optimizer简介

深度学习：常用优化器Optimizer简介随机梯度下降SGD带动量的随机梯度下降SGD-MomentumSGDWAdamAdamW随机梯度下降SGD梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降，
cv-player·2023-07-28 11:48

深度学习：梯度裁剪简介

梯度裁剪简介在深度学习模型的训练过程中，通过梯度下降算法更新网络参数。一般地，梯度下降算法分为前向传播和反向更新两个阶段。
cv-player·2023-07-28 11:15

【深度学习中常见的优化器总结】SGD+Adagrad+RMSprop+Adam优化算法总结及代码实现

文章目录一、SGD，随机梯度下降1.1、算法详解1）MBSGD（Mini-batchStochasticGradientDescent）2）动量法：momentum3）NAG(Nesterovacceleratedgradient
masterleoo·2023-07-28 08:57
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