共轭梯度下降第26页

【深度学习笔记】随机梯度下降法

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1Mini-batch2随机梯度下降法1Mini-batch

洋洋Young·2023-07-24 16:09

机器学习&&深度学习——随机梯度下降算法（及其优化）

在我们没有办法得到解析解的时候，我们可以用过梯度下降来进行优化，这种方法几乎可以所有深度学习模型。

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

机器学习&&深度学习——线性回归

之前已经介绍过线性回归的基本元素和随机梯度下降法及优化，现在把线性回归讲解完：线性回归矢量化加速正态分布与平方损失从线性回归到深度网络神经网络图生物学矢量化加速在训练模型时，我们常希望能够同时处理小批量样本

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

机器学习算法调参

1、机器学习算法中如何选取超参数https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8578481.html2、梯度下降分类https://blog.csdn.net/legend_hua

是黄小胖呀·2023-07-24 12:40

【机器学习】梯度下降：Gradient Descent

无约束最优化问题（unconstrainedoptimizationproblem）:从一个问题的所有可能的备选方案中，选择出依某种指标来说是最优的解决方案。机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。损失函数（lossfunction）：为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数来度量

宅家学算法·2023-07-23 10:33

ML/最小二乘/梯度下降

之前一直搞不清楚这几个算法在机器学习中的区别。今天就让我们为他们揭开神秘的面纱！1.原理首先我们需要明白：这里构建一个的机器学习方法，首先，需要根据样本的分布特点确定模型。然后，在模型的基础上，为了让模型更好地拟合当前数据，需要有一个目标，即CostFunction。那么问题来了，这个目标损失函数是怎么选的呢？答案就是：用最小二乘和极大似然估计这两种策略来构造、推导出来的。最后，有了目标函数，我们

MikeShine·2023-07-23 09:19

笔记-归一化的必要性

梯度下降法中，梯度（grandients)是一个向量，每一项g(j)都需要求导找到第J列的梯度值。根据损失函数求导的到导函数(y^-y)*Xj。

lanughing·2023-07-23 03:17

AI作业6-误差反向传播

梯度下降梯度下降法是机器学习中常用的一种算法，它虽然不是机器学习算法本身，但是却是一种非常重要的最优化算法。它的主要作用是寻找最小值，基本思想就是一步步地接近最好的点，每一步都朝着梯度的方向优化。

seveN1foR·2023-07-22 20:27

吴恩达深度学习笔记(21)-神经网络的权重初始化为什么要随机？

但是对于一个神经网络，如果你把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。让我们看看这是为什么？有两个输入特征，n^([0])=2，2个隐藏层单元n^([1])就等于2。

极客Array·2023-07-22 04:51

强化学习（七） - 函数近似方法 - 随机梯度下降, 半梯度下降,及瓦片编码(Tile Coding)实例

函数近似方法7.1目标预测(VE‾\overline{VE}VE)7.2随机梯度下降和半梯度下降例7.1:1000态随机行走的状态收敛7.3线性近似7.4线性方法的特征构造7.4.1CoarseCoding

Stan Fu·2023-07-21 14:03

随机梯度下降法

梯度下降法有两个比较大的缺点：--计算花时间--容易陷入局部最优解比如以下形状的函数，最优解取决于初始值的选取。

bboysky45·2023-07-21 12:17

g2o 学习笔记一

我以前做的隐特征分析模型，用的是张量和矩阵对图网络进行建模，然后用的全梯度下降和其他东西做分解的。而g2o也是要建模为矩阵，然后进

梅夫人·2023-07-20 11:27

【python手写算法】利用梯度下降实现线性拟合

利用梯度下降实现线性拟合，效果和sklearnLinearRegression()差不多。学习率初始设置为0.1结果算高的，直接让我的参数变成了nan。

single 君·2023-07-20 10:13

【python手写算法】【多元】利用梯度下降实现线性拟合

本来是想做一个特征缩放的，然鹅发现我那种归一化缩放反而让训练速度变慢了。。先搞一个二元的。if__name__=='__main__':X1=[12.46,0.25,5.22,11.3,6.81,4.59,0.66,14.53,15.49,14.43,2.19,1.35,10.02,12.93,5.93,2.92,12.81,4.88,13.11,5.8,29.01,4.7,22.33,24.99

single 君·2023-07-20 10:40

优化算法之梯度下降｜Matlab实现梯度下降算法

题目要求：使用Matab实现梯度下降法对于函数：min⁡f(x)=2x12+4x22−6x1−2x1x2\minf(x)=2x_{1}^{2}+4x_{2}^{2}-6x_{1}-2x_{1}x_{2}

@背包·2023-07-20 07:32

特征工程的几种常见方法

特征归一化目的：将所有的数值型特征归一化到一个固定的区间Why：以使用梯度下降算法作为优化算法的模型为例，归一化好的特征能够帮助模型更快的迭代，找到最优解How:线性归一化、均值归一化缺点：对于梯度下降算法的模型比较有用

谦之·2023-07-19 22:31

梯度下降（随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降）

梯度下降（GradientDescent,GD）问题：一个损失函数L(ω,b)L(\omega,b)L(ω,b)，为找到合适的参数ω,b\omega,bω,b使得损失函数值达到最小方法：梯度下降1.随机梯度下降

Recheriring·2023-07-19 22:56

[nlp] NTM神经图灵机（Neural Turing Machine-DeepMind）

最关键的是，每个组成部分都是可微的**，这样可以更加直接地使用梯度下降进行训练。我们通过定义模糊的读写操作根据一个更高或者更低的度（degree）和的

心心喵·2023-07-19 21:09

拉格朗日算子--Apple的学习笔记

最后就最小值还是回归到梯度下降方法。同样会涉及到鞍点/凸优化问题。如下blog写的不错，备份下。

applecai·2023-07-19 20:52

【机器学习】梯度下降与矩阵分解

在正式讲解之前，需要提前了解一些预备知识【预备知识】偏导数偏导数虽然和导数只有一字之差，但是却相差甚多，从它们的定义来看，偏导数是指对含有两个自变量的函数中的一个自变量求导，也就是说偏导数要求函数必须具备两个自变量。比如拿z=f(x,y)举例，如果只有自变量x变化，而自变量y固定（即看作常量），这时它就是x的一元函数，这函数对x的导数，就称为二元函数z对于x的偏导数，记做fx(x,y)。有如下函数

无咎.lsy·2023-07-19 17:00

【动手深度学习v2】with torch.no_grad()用法

在sgd的实现代码中，使用到了withtorch.no_grad()：defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad

岁余十二.·2023-07-19 10:34

景深/分辨率

在机器视觉中，相机芯片为光学系统的像平面，物方与像平面共轭的平面称为对准平面。严格的来讲除对准平面上的点能成点像外，其他空间点在像平面上成像为弥散斑。

机器视觉—ing·2023-07-19 09:30

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。

mathlxj·2023-07-19 07:55

学习AI，需要掌握哪些基础知识？

线性代数用于理解向量、矩阵和线性变换等概念，微积分用于理解优化算法和梯度下降等，而概率论对于理解概率模型和统计推断是至关重要的。

金木讲编程·2023-07-19 05:43

机器学习1

核心梯度下降算法：importnumpyasnpfromutils.featuresimportprepare_for_trainingclassLinearRegression:def__init__

GocNeverGiveUp·2023-07-18 23:26

Pytorch自动求导机制详解

这个过程可以通过梯度下降等优化算法来实现。梯度是函数在某一点上的变化率，可以告诉我们如何调整模型的参数以使损失函数最小化。

山河亦问安·2023-07-18 23:28

优化类问题建模解析

1动态优化模型：以时间为划分阶段的动态过程优化问题非线性规划模型：目标函数或约束条件中包括非线性函数多目标规划模型：目标函数不唯一，同时存在多个目标函数模型求解阶段基于梯度的求解算法：最速下降法、随机梯度下降

来杯茶_要绿的·2023-07-18 22:04

深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）

1，批量梯度下降法（BatchGradientDescent）：在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。

森大蔬·2023-07-18 21:46

Matlab凸优化算法（附上完整仿真源码）

文章目录Matlab凸优化算法基于内点法的算法基于梯度下降法的算法总结完整仿真源码下载Matlab凸优化算法凸优化是一种数学问题，它的目标是最小化一个凸函数在一个凸集合中的值。

YOLO数据集工作室·2023-07-18 20:46

特征缩放（归一化处理）

在我们面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。

氢气氧气氮气·2023-07-18 18:07

学习率的选择

学会画图去看学习率是否符合梯度下降算法收敛所需要的迭代次数根据模型的不同而不同，我们不能提前预知，我们可以绘制迭代次数和代价函数的值的图表来观测算法在何时趋于收敛。

氢气氧气氮气·2023-07-18 18:07

【机器学习】吴恩达课程2-单变量线性回归

目标：最小化代价函数，即2.只考虑一个参数为方便分析，先取为0并改变的值3.参数都考虑将三维图平面化：等高线的中心对应最小的代价函数二、梯度下降1.算法思路指定和的初始值不断改变和的值，使不断减小得到一个最小值或局部最小值时停止

禾风wyh·2023-07-18 10:22

逻辑回归

逻辑回归一句话概括：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，是一种常见的分类算法。

LeungFe·2023-07-18 00:22

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（BackPropagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）

汀、人工智能·2023-07-18 00:20

Extreme Learning Machine

其中两个主要的原因是：1）缓慢的基于梯度下降的算法被广泛用于训练神经网络。2）网络中所有的参数都是使用

谁梦蓝天·2023-07-17 22:04

(转载)极限学习机(extreme learning machine, ELM)的回归拟合及分类(matlab实现)

前馈神经网络大多采用梯度下降方法，该方法主要存在以下几个方面的缺点：(1)训练速度慢。由于梯度下降法需要多次迭代以达到修正权值和阈值的目的，因此训练过程耗时

配电网和matlab·2023-07-17 22:32

梯度下降求函数极小值

梯度下降求函数极小值Himmelblau函数表达式∫(x,y)=(x2+y−11)2+(x+y2−7)2\int(x,y)=(x^{2}+y-11)^{2}+(x+y^{2}-7)^{2}∫(x,y)=

科技ing·2023-07-17 21:22

线性回归

损失函数介绍简单线性回归最小二乘法梯度下降求解线性回归评价指标多元线性回归链接损失函数介绍损失函数描述了单个样本预测值和真实值之间误差的程度。用来度量模型一次预测的好坏。

SummerTan·2023-07-17 14:07

基于MATLAB的多元线性回归与梯度下降算法探究：从理论基础到实现

第一部分：多元线性回归是一种使用统计方法去评估两种或以上变量之间关系的技术。在实际的科学研究和工程项目中，我们往往会遇到多变量相互影响结果的情况，如气候模型中，温度、湿度、风力等因素对气候的影响；或者在金融模型中，股票的价格受多因素如利率、经济增长率等影响。这种情况下，就需要用到多元线性回归分析。多元线性回归可以帮助我们理解各变量之间的关系，并进行预测分析。实战项目下载在本篇文章中，我们将要讨论的

快撑死的鱼·2023-07-17 12:02

Task3：误差与梯度下降

误差期望值的分解example：打靶靶心（红色）是测试样本的真实值，测试样本的y（橙色）是真实值加上噪音，特定模型重复多次训练会得到多个具体的模型，每一个具体模型对测试样本进行一次预测，就在靶上打出一个预测值（蓝色）。所有预测值的平均就是预测值的期望（浅蓝色），浅蓝色的圆圈表示预测值的离散程度，即预测值的方差。误差期望值=噪音的方差+模型预测值的方差+预测值相对真实值的偏差的平方biasvsvar

把月亮据给你·2023-07-17 11:34

凸优化、共轭、对偶、近端映射、次梯度、原始对偶

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：点击跳转目录一，仿射集、仿射包1，仿射集(affineset)2，仿射组合(affinecombination)3，仿射包(affinehull)二，凸集、凸包1，凸集2，凸组合3，凸包(convexhull)三，凸锥、锥包1，凸锥(convexcone)2，锥组合3，锥包(conehull)四，极点、回收方向、回收

csuzhucong·2023-07-17 07:13

2.3.7 学⽣t分布

先丢个链接：https://www.matongxue.com/madocs/580/链接中的学生t分布公式：书中的t分布以下要从高斯分布推导出学生t分布已知高斯分布的精度的共轭分布是Gamma分布。

golfgang·2023-07-17 07:58

Tensorflow笔记 3.3 反向传播

概念反向传播训练模型参数，在所有参数上使用梯度下降，使NN模型在训练数据上的损失函数最小。损失函数预测值与已知答案的差距。

CCWUCMCTS·2023-07-17 04:34

神经网络初识-以MINST数据集和CIFAR10数据集为例

文章目录1什么是神经网络1.1神经元模型1.2感知机1.3多层神经网络1.4为什么要使用神经网络2全连接神经网络2.1简介2.2梯度下降2.2反向传播2.3代码实现3卷积神经网络3.1简介3.2代码实现总结

日常脱发的小迈·2023-07-17 02:25

动手学深度学习——线性回归（原理解释+代码详解）

目录1、线性回归2、线性回归模型2.1线性模型2.2损失函数2.2.1平方差损失函数2.2.2整个数据集上的损失函数2.3随机梯度下降2.4用模型进行预测3、线性回归的简单实现3.1生成数据集3.2读取数据集

緈福的街口·2023-07-16 22:29

线性回归梯度下降

一、linear伪代码实现importnumpyasnp"""训练模型：数据集为常量(固定),参数(theta)为自变量。--->训练参数(theta)预测模式：参数(theta)为常量(固定),数据集为自变量--->换数据集预测Y=X*theta--->X为常量，theta为自变量。此种形式是以数据集固定的形式----》去求参数thetaX-->sh:8*2为8个样本，两维特征(其中由一维为常数

我爱charming你·2023-07-16 21:05

深度学习常用激活函数总结

如果激活函数不可微，那就无法使用梯度下降方法更新参数非饱和性。饱和指在某些区间上激活函数的梯度接近于零，使参数无法更新取值范围有界。

chen_zn95·2023-07-16 18:42

动手学深度学习V2的笔记小记

自动求导两种方式：正向，反向内存复杂度：O(n)计算复杂度：O(n)线性回归梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解两个重要的超参数是批量大小和学习率小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法训练误差和泛化误差训练误差

骨子带刺·2023-07-16 16:27

链式法则理解应用

为啥提链式法则，因为这对深度学习，神经网络的参数求解计算起着绝对的影响作用，之前提过神经网络中基本使用了梯度下降法进行参数优化求解，具体关于神经网络的基本组成单元感知机，神经网络是很多感知机根据复杂的连接关系

Guapifang·2023-07-16 12:49

PyTorch翻译官网教程7-OPTIMIZING MODEL PARAMETERS

训练模型是一个迭代过程;在每次迭代中，模型对输出进行预测，计算猜测中的误差(损失)，收集误差相对于其参数的导数(如我们在前一节中看到的)，并使用梯度下降优化这些

poorCoder_·2023-07-16 11:32

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