小批量梯度下降第32页

机器学习-猫狗识别（入门案例）

把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化各层权重W和偏置b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播（梯度下降

NewDay_·2023-04-09 08:45

请给一个Adam优化器算法代码

Adam是一种常用的梯度下降优化算法，它结合了动量法和RMSProp算法的优点，并且具有自适应学习率的优点。

滚菩提哦呢·2023-04-09 04:10

Adam优化器总结

根据李宏毅老师的课程，将梯度下降的常见训练优化思路和Adam的内容做简单的梳理。梯度下降的基本方法是：朝着参数θ\thetaθ的当前梯度ggg的反方向，以η\etaη为步长迈出一步。

不佛·2023-04-09 04:04

Adam优化器

Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展。简单来说，Adam是带动量的梯度下降算法和RMSProp算法的结合。

cocapop·2023-04-09 04:34

Adam优化器算法详解及代码实现

在标准的梯度下降法中，每个参数在每次迭代时都使用相同的学习率，但是学习率如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。RMSprop算法是GeoffHint

1 + 1=王·2023-04-09 04:32

第二周 - Computing Parameters Analytically

正规方程法梯度下降法使用迭代找出θ的值，也可以使用数学方法-正规方程法直接计算出θ的值。正规方程法计算公式XT表示矩阵X的转置矩阵；(XTX)-1表示(XTX)计算结果的逆矩阵。

sakura_na·2023-04-09 03:00

小白学Pytorch系列--Torch.optim API Algorithms(2)

ASGD实现平均随机梯度下降。LBFGS实现L

发呆的比目鱼·2023-04-09 02:50

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——优化算法

本文想要介绍的是另一种能够极大加速训练的方法：用更快速的优化器替代普通的梯度下降优化器。那么我们将展示一些最常用的优化器。

苏小菁在编程·2023-04-09 00:22

【本地差分隐私与随机响应代码实现】差分隐私代码实现系列（十三）

回顾1、梯度下降是一种通过根据损失的梯度更新模型来使损失变小的方法。梯度就像一个多维导数：对于具有多维输入的函数（如上面的损失函数），梯度体现函数的输出相对于输入的每个维度的变化速度。

粥粥粥少女的拧发条鸟·2023-04-09 00:09

手撕深度学习中的优化器

深度学习中的优化算法采用的原理是梯度下降法，选取适当的初值params，不断迭代，进行目标函数的极小化，直到收敛。

宁远x·2023-04-08 23:03

梯度下降

1.神经网络矩阵运算（1）神经元传递形式第一层是对全盘特征的提取。比如28*28的图像。第一层每个神经元有28*28个x。但是第一层输出4个结果。可以了提取了四个特征。效果不好，表示特征提取不好，是神经元不多，让神经元足够过多。不是越多越好。也不是越少越好。------超参数。越多，可能过拟合。（纵向）层数也可以提高网络深度。（横向）（2）感知机H=w*x+b网络层数增加，增加非线性能力。例如：第

喜欢甜食的成先生·2023-04-08 22:16

深度学习（一）优化算法之动量法详解

动量法使用梯度下降法，每次都会朝着目标函数下降最快的方向，这也称为最速下降法。这种更新方法看似非常快，实际上存在一些问题。

qq_39809262·2023-04-08 21:52

李宏毅《机器学习》笔记：3.误差分析和梯度下降

参考文章：梯度下降：https://www.bilibili.com/video/BV1Tr4y1N7Lh梯度下降优化：https://www.bilibili.com/video/BV1r64y1s7fU

羊老羊·2023-04-08 13:49

机器学习-P6 逻辑回归（书P73）

与线性回归的区别2，LR的损失函数3，LR正则化3.1，L1正则化3.2，L2正则化（岭回归）3.3，L1正则化与L2正则化的区别4，RL损失函数求解4.1，基于对数似然损失函数4.2，基于极大似然估计二，梯度下降法

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-08 13:48

【李宏毅机器学习】Gradient Descent_1 梯度下降（p5、p6、p7 ）学习笔记

李宏毅机器学习学习笔记汇总课程链接文章目录ReviewGradientDescentTipsTip1:Tuningyourlearningrate小心微调你的学习率Tip2StochasticGradientDescentSGD随机梯度下降

duanyuchen·2023-04-08 13:46

机器学习-吴恩达

机器学习-吴恩达P6-2logistic(sigmoid)functionP6-3决策边界(decisionboundary)P6-4代价函数P6-5简化代价函数与梯度下降P6-6高级优化P6-7多元分类

卓卓世界·2023-04-08 13:46

李宏毅机器学习--P6梯度下降法

Review:gradientDescentLearningrates给优化过程中带来的影响自适应调整learningrate的方法梯度下降法的背后理论基础Review:gradientDescent在上一个视频里

韩向上·2023-04-08 13:38

【机器学习】P6 逻辑回归的损失函数以及梯度下降

逻辑回归的损失函数以及梯度下降逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归的Cost逻辑回归的梯度下降总公式推导公式梯度下降动画效果展示Reference逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习算法

脚踏实地的大梦想家·2023-04-08 13:05

梯度下降求解逻辑回归python

#导入数据分析的三大件importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv("mark.txt",header=None,names=["a","b","c"])defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))#预测函数模型defmodel(X,theta):returnsig

Comolli·2023-04-08 13:23

各种求minimize极值的优化方法

包括牛顿法、梯度下降法...这些其实并非是最优秀的，今天听说一个L-BFGS-B，未来可以尝试性能并应用。https://www.cnblogs.com/zyfd/p/10120036.html

Iverson_henry·2023-04-08 11:20

机器学习中的共轭梯度法

1、梯度下降法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。

Leslie__l·2023-04-08 09:43

backward 最好的解释

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

weixin_40895135·2023-04-07 04:59

减少过拟合的方法

3加入正则化项正则化项包括L1正则化和L2正则化，其中L1正则化让参数等于零，L2正则化会让参数更加平均因为L1正则化是加入的是权重的绝对值，把这个L1加入损失函数之后，如果使用梯度下降的算法更新权重，

wzhixin·2023-04-07 02:22

从导数到梯度下降--apple的学习笔记

前言一年前就自学过，并且参加过机器学习的培训课。由于现在开始专注学习计算机视觉算法，所以需要复习下数学基础。这次学习等于是第二轮系统学习了。我的目的只是兴趣爱好，顺便给我的职场留一条后路或者成为加分项。多学习点技能也没什么不好的。特别是AI时代了。所以我的要求并不是快，也不是要背诵公式，我要的是从理解角度去记忆，并且要应用。否则学到的知识是没有用的。1.导数的含义1从一元函数来讲，它是切线

applecai·2023-04-06 22:59

Spark的RDD介绍

比如机器学习中ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基于数据集或者数据集

蓦然_·2023-04-06 14:13

基于梯度下降法的线性回归拟合以及绘制图形（Python代码）

Tips：采用梯度下降法实现线性回归，同时可批量绘制散点图和拟合曲线以及损失图。样例数据：拟合曲线图：损失曲线：Python代码：#!

小松鼠想吃大闸蟹·2023-04-06 10:49

梯度下降法拟合曲线

importrandomimportnumpyasnpx=[[2104,3],[1600,3],[2400,3],[1416,2],[3000,4]]t=[400,330,369,232,540]n=len(x)c=[]h=[]ti=[]y=[]e=[]alpha=0.01foriinrange(3):c.append(random.random())foriinrange(5):x[i].app

格子6666·2023-04-06 10:49

机器学习：梯度下降法实现多项式对数据的拟合

待拟合曲线为，noise为引入的噪声：现在打算用一个多项式来拟合这个函数：损失计算采用平方损失函数：各个权重的偏导容易计算得出为：代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefinit_data():#待拟合曲线f(x)=cos2x*[(x^2-1)^3+0.5]xdata=np.arange(-1,1,0.01)y=[((x**2-1)**

Hilbob·2023-04-06 10:02

曲线拟合、多元线性回归与梯度下降算法

曲线拟合梯度下降算法博主最近在弄研究生数学建模，题目中给出了几万条数据，多个参数（X1，X2，X3，X4，X5，X6）影响着最终我们的恒定量Y。这就促使我们走向机器学习里的一元或者多元线性回归问题。

handsome programmer·2023-04-06 10:30

基于梯度下降算法的曲线拟合

梯度下降法在求解函数最小值时，首先初始化一个变量值，然后不断迭代该变量值，直到函数在该变量值的地方梯度接近于0或迭代次数达到我们设定的阈值即终止迭代，此时就找到了一个函数极值点。

东城青年·2023-04-06 10:29

【梯度下降法】Python 梯度下降法拟合正弦曲线多项式函数傅里叶函数

问题:梯度下降法拟合正弦曲线此处以三次函数为例，其他的函数拟合同理 1.梯度下降法原理 梯度下降相关公式拟合的函数:h(x)=∑i=0nθixi\qquad\qquad拟合的函数:\quadh

无白 | Herk (ง •̀_•́)ง·2023-04-06 10:36

用梯度下降的方式来拟合曲线

文章目录1.简述2.理论原理以二次函数为例整体的梯度下降步骤：3.编码实现初始化权重矩阵计算损失和梯度更新权重4.结果首先对上一篇文章中的真实数据拟合。

1037号森林里一段干木头·2023-04-06 10:34

batch normalization

随着梯度下降的进行，每一层的参数和都会被更新，那么的分布也就发生了改变，进而也同样出现分布的改变。

拼搏向上001·2023-04-06 09:22

深度学习算法的几个难点

而目前寻找最优解的方法，都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道，梯度下降方法是解决不了非凸问题的。因此，如果找到最优解，将是深度学习领域，非常值得研究的课题。

zchang81·2023-04-06 09:46

线性回归和梯度下降的基本的认识

我们的第一个学习算法将是线性回归，英文术语是linearregression。我们将看到模型是什么样子，而更重要的是我们将看到监督学习整体逻辑是什么样子。现在我们来定义一些机器学习中常用的符号。我们使用小写字母m来表示训练样本的样本总数。我们使用小写字母x来表示输入变量，不过通常我们称之为特征。最后，我们使用小写字母y来表示输出变量或者叫做目标变量。使用这三个符号标记，我们可以使用(x,y)来表示

鹏鹏哥哥的小红帽·2023-04-06 05:32

跟我一起学PyTorch-05：深度神经网络DNN

前面我们介绍了神经网络，包括神经元函数，激活函数，前向算法，反向传播算法，梯度下降等，这些内容基本上是传统神经网络的范畴，这个浪潮大致在1980~1995年之间，主要标志是1986年DavidRumelhart

金字塔下的小蜗牛·2023-04-06 03:44

深度学习 | 入个Pytorch的小门

常见数据操作创建操作算术操作加法索引形状查询形状改变形状广播机制广播条件运算数据类型转换Tensor转NumPyNumPy转Tensor线性回归线性回归的基本要素1.模型2.数据集3.损失函数4.优化函数-随机梯度下降线性回归模型从零开始的实现数据集生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化函数

MissMango0820·2023-04-06 02:12

Logistic回归----机器学习读书笔记

线性回归，采用梯度上升优化，类似于单层BP神经网络（BP采用梯度下降法）实现代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#获取数据集defloadDataSet

梵天的读书笔记·2023-04-05 22:11

【机器学习】Logistic回归---学习笔记

Logistic回归的函数模型损失最小化架构分类函数最大概率分类函数阈值分类函数Logistic回归的优化算法梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降坐标下降Logistic回归学习线路预备知识：建议先去B站学习一下信息量

等秃了就去学算法·2023-04-05 22:31

深度梯度下降森林模型在轴承故障诊断中的应用

摘要针对现有基于深度学习的轴承故障诊断方法不适于小样本数据且超参数过多、计算开销大的问题，提出一种基于深度梯度下降森林模型（DSGDF）的轴承故障诊断方法。

罗伯特之技术屋·2023-04-05 19:15

机器学习速成课程学习笔记20：阶段总结进阶篇

线性回归这个比较简单，就从这里入手~梯度下降也比较好理解逻辑回归本质是分类，不是回归了解了几个概

HBU_DAVID·2023-04-05 14:08

[学习笔记]多元线性回归的梯度下降

文章目录预测(带入)代价函数多变量梯度下降计算梯度梯度下降欢迎关注泥烟的客栈(常在这里更新)通过房子的大小,卧室数量,层数,房龄预测价格Size(sqft)NumberofBedroomsNumberoffloorsAgeofHomePrice

泥烟·2023-04-05 11:04

python归一化数据代码_基于数据归一化以及Python实现方式

为什么要做归一化：1)加快梯度下降求最优解的速度如果两个特征的区间相差非常大，其所形成的等高线非常尖，很有可能走“之字型”路线(垂直等高线走)，从而导致需要迭代很多次才能收敛。

weixin_39792803·2023-04-05 10:48

《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲Logistic回归是咋回事

在手撕机器学习系列文章的上一篇，我们详细讲解了线性回归的问题，并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线，从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集，已到达模型损失值最小的目的。

玩世不恭的Coder·2023-04-05 10:11

大总结：机器学习和视觉slam小项目--Apple的学习笔记

前言机器学习入门，主要参考网络教学视频及统计学习方法这本书，侧重学习基础学习及推导学习理论1.Python与数学牛顿迭代法—Apple的学习笔记2.数学梯度下降—Apple的学习笔记3.机器学习K临近算法

applecai·2023-04-05 00:10

线性回归求解中梯度下降法与最小二乘法的比较

在线性回归算法求解中，常用的是最小二乘法与梯度下降法，其中梯度下降法是最小二乘法求解方法的优化，但这并不说明梯度下降法好于最小二乘法，实际应用过程中，二者各有特点，需结合实际案例具体分析。

博观厚积·2023-04-05 00:21

tensorflow中文社区学习

www.bilibili.com/watchlater/#/av50844584/p14第一章:利用神经网络识别手写数字人工神经网络的两大类别（感知器和sigmoid神经元）以及神经网络标准学习算法，即随机梯度下降

小晴天明·2023-04-04 12:14

学习+科研+做项目 Tensorflow最全详细讲解

元宇宙MetaAI·2023-04-04 12:06

Tensorflow 2.0学习DAY03 优化函数、学习速率与反向传播算法

梯度下降法梯度的输出向量表明了在每个位置损失函数增长最快的方向，可将它视为表示了在函数的每个位置向哪个方向移动函数值可以增长。

沙鳄鱼·2023-04-04 08:02

优化算法 -- 动量法Momentum

目录引入基本思路如何知道历史方向：实现引入对于普通的梯度下降算法，就是重复正向传播，计算梯度，更新权重的过程。

a_Loki·2023-04-04 08:35

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