小批量梯度下降第22页

【手写数字识别】之优化算法

模型的有效容量最大学习率越小，损失函数变化速度越慢，学习率越大，会导致参数在最优解附近震荡，损失难以收敛3.学习率的主流优化算法目前四种比较成熟的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad和AdamSGD：随机梯度下降算法

m0_60093126·2023-08-28 10:59

机器学习笔记之优化算法(十九)经典牛顿法的收敛性分析

机器学习笔记之优化算法——经典牛顿法的收敛性分析引言回顾：算法的收敛性分析Wolfe\text{Wolfe}Wolfe准则的收敛性分析梯度下降法在凸函数的收敛性分析梯度下降法在强凸函数的收敛性分析经典牛顿法的收敛性分析收敛性定理介绍证明过程关于隐含条件的说明引言上一节整体介绍了经典牛顿法

静静的喝酒·2023-08-27 19:09

梯度下降

梯度下降，是一种基于搜索的最优化方法，其作用是用来对原始模型的损失函数进行优化，找到使损失函数（局部）最小的参数。梯度是向量，是多元函数的导数，指向误差值增加最快的方向。

maybelillian_gu·2023-08-27 16:20

机器学习简介[01/2]：简单线性回归

使用梯度下降，可以训练基本模型以拟合一组点以供未来预测。二、技术背景这是涵盖回归、梯度下降、分类和机器学习的其他基本方面的系列文章的第一篇文章。

无水先生·2023-08-27 12:00

梯度消失和梯度爆炸及解决方法

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。

taoqick·2023-08-27 11:38

Layer Normalization

然而，批归一化的效果取决于小批量的大小，如何将其应用到循环

weixin_37958272·2023-08-27 10:55

Layer Normalization（层规范化）

：LayerNormalization训练深度神经网络需要大量的计算，减少计算时间的一个有效方法是规范化神经元的活动，例如批量规范化BN（batchnormalization）技术，然而，批量规范化对小批量大小

寂静的以·2023-08-27 10:21

机器学习与数学基础知识（二）

本文是机器学习与数学基础知识的第二集视频，主要内容是微积分选讲，共三部分知识点，与机器学习直接相关的是第二部分知识点微积分中的两个机器学习算法——牛顿法和梯度下降法。

22世纪冲刺·2023-08-27 09:18

回归分析学习

回归分析什么是回归分析简单线性回归线性回归（linearregression）线性假设如何拟合数据线性回归的基本假设损失函数(lossfunction)最小二乘法(LeastSquare,LS)梯度下降法

lov_vol·2023-08-27 06:39

【Oracle之导入大批量数据】使用Oracle中的sqlldr将Excel中的大批量数据导入数据库表中

二、操作流程通过可视化操作工具PLSQL向表中导入数据的方法很多，小批量数据最简单的方法是直接复制粘贴即可，但当数据到达一定的量级后，可以采用Oracle中的sqlldr方法进行导入。

啊啦哆哆·2023-08-27 02:43

零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降

零基础入门深度学习(2)-线性单元和梯度下降文献内容来自：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/448086文章目录0文章列表1往期回顾2线性单元是啥2.1线性单元的模型

Godswisdom·2023-08-26 16:46

C++最易读手撸神经网络两隐藏层(任意Nodes每层)梯度下降230821a

//c++神经网络手撸20梯度下降22_230820a.cpp:此文件包含"main"函数。程序执行将在此处开始并结束。

aw344·2023-08-26 12:49

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：

XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

最优化方法——梯度下降法、牛顿法、LM算法

一、梯度下降法介绍：在机器学习中应用十分的广泛，主要目的是通过迭代的方式找到目标函数的最小值（极小值）。

ha_lee·2023-08-26 00:36

机器学习笔记之优化算法(十七)梯度下降法在强凸函数的收敛性分析

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法在强凸函数的收敛性分析引言回顾：梯度下降法在强凸函数的收敛性二阶可微——梯度下降法在强凸函数的收敛性推论引言上一节介绍并证明了：梯度下降法在强凸函数上的收敛速度满足Q

静静的喝酒·2023-08-25 16:16

什么是梯度下降

什么是梯度下降根据已有数据的分布来预测可能的新数据，这是回归希望有一条线将数据分割成不同类别，这是分类无论回归还是分类，我们的目的都是让搭建好的模型尽可能的模拟已有的数据除了模型的结构，决定模型能否模拟成功的关键是参数只有几个参数是比较简单的

Runjavago·2023-08-25 13:40

机器学习之SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）

SGD（StochasticGradientDescent，随机梯度下降）是深度学习中最基本的优化算法之一。它是一种迭代式的优化方法，用于训练神经网络和其他机器学习模型。

奋进的大脑袋·2023-08-25 12:15

C++最易读手撸神经网络两隐藏层(任意Nodes每层)梯度下降230820a

适合于，没学过高数的程序员……照猫画虎编写人工智能、深度学习之神经网络，梯度下降……著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。“我在网上看到过很多神经网络的实现方法，但这一篇

aw344·2023-08-25 12:44

PyTorch基础知识

一.常用优化方法最小二乘法，牛顿法，拟牛顿法，梯度下降法二.tensor和numpyarray的相互转换定义一个numpyarraynp_data=np.arange(6).reshape((2,3))

几时见得清梦·2023-08-25 11:23

机器学习--特征缩放/均值归一化

特征缩放(featurescaling)其中，特征缩放(featurescaling)大致的思路是这样的：梯度下降算法中，在有多个特征的情况下，如果你能确保这些不同的特征都处在一个相近的范围，这样梯度下降法就能更快地收敛

runnerxin·2023-08-25 05:54

【机器学习7】特征缩放

梯度下降优化算法的实现，如果将特征缩放到同一尺度，大多数机器学习和优化算法将会

釉色清风·2023-08-25 05:52

【详解】神经网络梯度更新方法

NestrevoMomentumupdate5、Adagrad6、AdaDelta7、RMSprop8、Adam神经网络参数更新方法1、SGDSGD（StochasticGradientDescent）就是最常见的随机梯度下降

LeeZhao@·2023-08-24 06:35

归一化的作用，sklearn 安装

目录归一化的作用：应用场景说明sklearn准备工作sklearn安装sklearn上手线性回归实战归一化的作用：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;归一化有可能提高精度(如KNN)应用场景说明1）概率模型不需要归一化

ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 05:01

李宏毅机器学习——误差和梯度下降

误差误差的来源在机器学习中，误差=偏差+方差(Error=Bias+Variance)。Error反映整个模型的准确度Bias反映模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度Variance反映模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性Bias的计算估计μ:分布对于的离散程度(方差):Var的计算估计:下面这张图可以更直观地显示Bias和Variance的区别。Bias

migugu·2023-08-24 05:35

第一次打卡-2020-02-13

优化函数-随机梯度下降在求损失函数数值解的优化算法中，小批量随机梯度下降被广泛使用。它的算法很简单：先选取一组模型参数的初始值，如随机选取；接下来对参数进行多次迭代，使每次迭代都可能降低损失函数的值。

Vivus·2023-08-24 05:21

汽车零部件企业工厂数字化改造5大核心价值

伴随近年来整车制造企业越来越多、以及各个车企的品牌、车型多元化战略，汽车零部件的生产也逐渐向多品种小批量转变，这也就要求汽车配件生产企业具有更高的柔性、敏捷性。

慧都科技智能制造·2023-08-24 00:45

深度学习基础

文章目录1.数学基础1.1标量和向量1.2向量运算1.3矩阵1.4张量1.5导数2.numpy常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数

@kc++·2023-08-23 20:10

机器学习简介

聚类2.2.2降维3.机器学习一般流程4.机器学习常用概念5.深度学习简介5.1引入--猜数字5.2深度学习5.2.1隐含层/中间层5.2.2随机初始化5.2.3损失函数5.2.4导数与梯度5.2.5梯度下降

@kc++·2023-08-23 20:40

CS229之多变量线性回归

1.多变量的线性扩展皆为列向量，注意转秩2.多变量梯度下降3.优化trick3.1featurescaling在梯度下降中，变量之间的取值范围差异过大，会影响收敛的速度。

__cbf0·2023-08-23 13:44

【机器学习】python基础实现线性回归

手写梯度下降的实现y=kx+b的线性回归算法步骤：（1）构造数据，y=3*x+5;（2）随机初始化和，任意数值，例如=9,=10;（3）计算，,并计算（4）分别对和求导数，，其中重复循环n次后停止构造线性函数

TechMasterPlus·2023-08-23 11:33

逻辑回归(logistic regression)part4随机梯度下降的进一步推广与使用(附代码)

现在我们要让计算机去跑系数，而不是自己设定，于是我们想到了梯度下降关于梯度下降，参考：https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/113871648关于随机梯度下降

丰。。·2023-08-23 08:47

#统计学相关，梯度下降(gradient descent)的由来

拟合数据的算法的原理：要拟合的数据直接找一条线，该线要符合→各点到该线的距离最小那么如何获取最优解：假设这里有数值EE=(预测值-实际值)的平方一般E被称为残差，残差越小拟合度越好为了更好地对E进行计算(这里是求导)以便找到最优解，我们引入一个概念，链式法则，是微积分中的求导法则，用于复合函数求导。复合函数的导数将为构成复合这有限个函数在相应点的导数的乘积，称链式法则。为方便理解，直接联想高中学的

丰。。·2023-08-23 08:46

神经网络基础-神经网络补充概念-44-minibatch梯度下降法

概念小批量梯度下降法（Mini-BatchGradientDescent）是梯度下降法的一种变体，它结合了批量梯度下降（BatchGradientDescent）和随机梯度下降（StochasticGradientDescent

丰。。·2023-08-23 06:00

极限学习机(ELM)的原理和matlab代码实现

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和不足:①训练速度慢。由于梯度下降法需要多次迭代,从而达到修正权值和阈值的目的,因此训练过程

配电网和matlab·2023-08-23 00:17

夹具、治具、模具零件加工、云MES系统解决方案

夹具、治具、模具零件、自动化零件属于典型的多品种、小批量生产模式，模具零件和自动化零件一般属于单件生产或者散件生产，大部分机械加工企业都有这样的管理困惑，市面上通用的ERP系统和MES系统都无法满足这种多品种小批量

万界星空科技·2023-08-22 20:46

ResNet 残差网络

归一初始化（normalizedinitialization）和中间归一化（intermediatenormalization）在很大程度上解决了这一问题，它使得数十层的网络在反向传播的随机梯度下降（SGD

大豆油·2023-08-22 12:33

深度学习基本理论下篇：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核）、深度学习面试

18、请说明Momentum、AdaGrad、Adam梯度下降法的特点Momentum、AdaGrad、Adam是针对SGD梯度下降算法的缺点的改进算法。

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:44

深度学习基本理论上篇：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播）、深度学习面试

1、MLP、FCN、DNN三者的关系？多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？FCN：FullyConnectedNeuralNetwork，全连接神经网络，也称为密集连接神经网络，其每个节点都与上一层的所有节点相连，也就是说每个神经元都和上一层所有的神经元都有连接，是最简单的神经网络结构，它不一定要求有隐藏层。MLP：Multi-LayerPerceptron，多层

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

工作就是为了赚钱，不要总谈情怀，别净扯些没有用的

原来，业务投诉工程小批量的样品交付跳票（未按时交付），现在客户要扣业务季度考核分，把事业部老总投诉到老板那里去了，才上演了上面一幕。

职场阿良·2023-08-21 15:00

机器学习笔记之优化算法(十六)梯度下降法在强凸函数上的收敛性证明

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法在强凸函数上的收敛性证明引言回顾：凸函数与强凸函数梯度下降法：凸函数上的收敛性分析关于白老爹定理的一些新的认识梯度下降法在强凸函数上的收敛性收敛性定理介绍结论分析证明过程引言本节将介绍

静静的喝酒·2023-08-21 13:19

BN和LN之间的关系

转载于https://zhuanlan.zhihu.com/p/518047927当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，输入数据的特征分布会不断发生变化，为了保证数据特征分布的稳定性，会加入

壹晴天·2023-08-21 08:59

GAN：对抗生成网络,前向传播和后巷传播的区别

先调整判别器生成样本和真实样本的统一：真假难辨编辑文字专图片编辑头像转表情包编辑头像转3D编辑后向传播1.前向传播（forward）2.反向传播（backward）：得到权重参数公式，寻找优路径反向传播的四个基本方程链式法则误差求和梯度下降权重参数更新编辑

ZhangJiQun&MXP·2023-08-21 05:48

改善神经网络——优化算法（mini-batch、动量梯度下降法、Adam优化算法）

改善神经网络——优化算法梯度下降Mini-batch梯度下降（Mini-batchGradientDescent）指数加权平均包含动量的梯度下降RMSprop算法Adam算法优化算法可以使神经网络运行的更快

Luo_LA·2023-08-20 22:44

神经网络基础-神经网络补充概念-49-adam优化算法

概念Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种优化算法，结合了动量梯度下降法和RMSProp的优点，用于在训练神经网络等深度学习模型时自适应地调整学习率。

丰。。·2023-08-20 20:10

深度学习中的优化器原理(SGD,SGD+Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam)

SGD梯度下降记住这里是减去，因为梯度的方向指出了函数再给定上升最快的方向，或者说指引函数值增大的方向，所以我们需要沿着梯度的反方向走，才能尽快达到极小值（使其损失函数最小）。

xiaoni61·2023-08-20 17:01

神经网络入门PPT

这是一个入门级神经网络的PPT，Overview如下图所示，主要针对想了解神经网络算法的童鞋，重点介绍了梯度下降、反向传播算法，以及神经网络算法的优化改进方法。

笨笨的笨小孩·2023-08-20 16:16

无涯教程-TensorFlow - 优化器

无涯教程将专注于随机梯度下降，下面提到用于创建Optimizers

Hi无涯教程·2023-08-20 14:23

[论文笔记]Layer Normalization

批归一化(Batchnormalization,BN)利用小批量的训练样本中神经元累加输入的分布来计算均值和方差，然后用这些统计量来对每个训练样本中神经元的累加输入进行归一化。

愤怒的可乐·2023-08-20 14:08

发动机自动启停到底是省油还是毁车

随后，很多汽车品牌都对该技术产生了浓厚的兴趣，开始小批量试装该系统。但是一件事物都有它的两面性，比如发动机自动启停技术。

谈车说车·2023-08-20 13:19

神经网络基础-神经网络补充概念-47-动量梯度下降法

概念动量梯度下降法（MomentumGradientDescent）是一种优化算法，用于加速梯度下降的收敛速度，特别是在存在高曲率、平原或局部最小值的情况下。

丰。。·2023-08-20 12:23

推荐频道

小批量梯度下降