梯度下降法第16页

【信号识别】基于深度学习CNN实现信号调制分类附matlab代码

传统的均衡处理主要是利用梯度下降法逼近信道特征,在时域或频域对信号进行逆卷积运算,以抑制信道干扰和畸变,改善系统响应;而传统的调制识别方法主要通过提取信号的专家特征,选择合适的分类器进行识别。

matlab科研助手·2023-01-03 18:04

Pytorch深度学习实践-刘二大人-梯度下降和随机梯度下降

梯度下降法：importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]loss_list=[]w=1.0defforward

慢慢来8·2023-01-03 13:17

tf.keras实现线性回归

文章一、单变量线性回归二、问题分析三、梯度下降法四、学习速率五、线性回归示例代码1.导入第三方库2.读取数据3.绘制学历和收入的散点图4.搭建线性网络模型5.模型训练6.模型预测一、单变量线性回归单变量线性回归算法

booze-J·2023-01-03 12:07

tensorflow_梯度下降详解(转载)

梯度下降的概念梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对于梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。

Blame°、·2023-01-03 11:20

TensorFlow实现梯度下降法

TensorFlow实现一元线性回归第1步导入需要的库、加载数据样本importtensorflowastfimportnumpyasnp#第1步导入需要的库、加载数据样本x=np.array([137.97,104.50,100.00,124.32,79.20,99.00,124.00,114.00,106.69,138.05,53.75,46.91,68.00,63.02,81.26,86.2

奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘·2023-01-03 11:17

深度学习初级课程 3.随机梯度下降法

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在前两节课中，我们学习了如何从密集的层堆中构建完全连接的网络

cndrip·2023-01-03 11:15

TensorFlow实现梯度下降

目录一、梯度下降概念二、要点三、梯度下降法求解线性回归步骤四、使用Numpy实现一元线性回归五、使用TensorFlow实现一元线性回归六、总结一、梯度下降概念梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法

大展鸿兔·2023-01-03 11:43

《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · PyTorch梯度下降法（2）

coding:utf-8-*-'''============================================时间：2021.8.13作者：手可摘星辰不去高声语文件名：04-PyTorch梯度下降法

手可摘星辰不去高声语·2023-01-03 11:39

【刘洪普】PyTorch深度学习实践

文章目录一、overview1机器学习二、Linear_Model（线性模型）1例子引入三、Gradient_Descent(梯度下降法)1梯度下降2梯度下降与随机梯度下降（SGD）对比3Mini-Batch

蛋黄液·2023-01-03 11:58

深度学习初级教程 2.深度神经网络

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在这节课中，我们将看到我们如何构建能够学习复杂关系的神经网络

cndrip·2023-01-03 08:52

最优化算法之牛顿法、高斯-牛顿法、LM算法

上一篇文章中主要讲解了最优化算法中的梯度下降法，类似的算法还有牛顿法、高斯-牛顿法以及LM算法等，都属于多轮迭代中一步一步逼近最优解的算法，本文首先从数学的角度解释这些算法的原理与联系，然后使用Opencv

萌萌哒程序猴·2023-01-03 02:02

非线性优化之牛顿（梯度）下降法、高斯牛顿法、LM下降法

本质都是基于梯度下降法。

BUAA-XX·2023-01-03 02:32

机器学习--sklearn之逻辑回归

目录线性回归Sigmoid函数逻辑回归逻辑回归的损失函数正则化L1正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法

cofisher·2023-01-02 12:10

【神经网络】学习笔记九—学习率浅析

它指导我们在梯度下降法中，如何使用损失函数的梯度调整网络权重的超参数。调整权重公式如下：new_weight=old_weight-learning_rate*gr

昔我往矣wood·2023-01-02 08:03

最优化方法——最小二乘法与梯度下降法

目录系列文章目录一、问题二、实验思路综述1.实验工具及算法2.实验数据3.实验目标4.实验步骤三、最小二乘问题引入1.最小二乘问题样例2.最小二乘问题解决方案及数学模型化3.相关线性代数知识导入3.1梯度3.2矩阵的逆3.3QR分解四、最小二乘法1.定义2.数学模型化2.1目标函数2.2最小二乘法的解2.3列向量空间的意义3.目标求解推导4.正规方程4.1通过Gram矩阵求解正规方程4.2通过QR

@李忆如·2023-01-02 04:17

最优化算法目录_python或matlab实现

实时更新最优化算法目录1.线性规划线性规划之基追踪_python实现基追踪准则(BP)2.梯度类算法Tikhonov正则化模型用于图片去噪_matlab实现非精确线搜索(Zhang&Hager)的BB步长梯度下降法实例

眰恦I·2023-01-01 17:47

Tikhonov 正则化模型用于图片去噪_matlab

Tikhonov正则化模型用于图片去噪非精确线搜索(Zhang&Hager)的BB步长梯度下降法考虑无约束优化问题：初始化和迭代准备非精确线搜索(Zhang&Hager)的BB步长梯度下降法迭代主循环辅助函数

眰恦I·2023-01-01 17:41

《吴恩达机器学习》6 Logistic 回归

Logistic回归前言一、Logistic回归1、分类算法2、决策边界二、代价函数及梯度下降法1、代价函数2、简化模型3、梯度下降法三、高级优化算法及多分类问题1、几种高级优化算法2、多分类问题总结前言前面的课程我们讨论的都是线性回归方程

JockerWong·2023-01-01 13:17

梯度下降GD和随机梯度下降SGD的数学表达式及Python代码实现

Index目录索引写在前面数学原理PyTorch代码实现梯度下降的实现随机梯度下降的实现思考题参考文章写在前面本文主要介绍深度学习算法中的梯度下降法（GradientDescent）和随机梯度下降法（StochasticGradientDescent

哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2023-01-01 11:16

随机梯度下降法matlab程序,梯度下降、随机梯度下降、方差减小的梯度下降(matlab实现)...

梯度下降代码：function[theta,J_history]=GradinentDecent(X,y,theta,alpha,num_iter)m=length(y);J_history=zeros(20,1);i=0;temp=0;foriter=1:num_itertemp=temp+1;theta=theta-alpha/m*X‘*(X*theta-y);iftemp>=100temp=

董玉环·2023-01-01 11:15

用Excel体验梯度下降法计算函数极值

计算机在数值计算的时候主要是使用梯度下降法来计算函数极值的，之前一直认为这个过程需要用matlab或者python,c等语言编程来做，不成想在一本书上发现使用Excel就可以简单的演示梯度下降法的过程，

papaofdoudou·2023-01-01 11:14

梯度下降法(GD，SGD)总结

一.梯度下降法梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法假设f（x）为一阶连偏导数的函数minx∈Rnf(x)min_{x\inR^n}f(x)minx∈Rnf(x)梯度下降法是一种迭代算法，选取适当的初值

761527200·2023-01-01 11:42

机器学习：随机梯度下降（SGD）与梯度下降（GD）的区别与代码实现。

梯度下降法（GD）随即梯度下降（SGD）代码实现如果想细致的了解：-》梯度下降法梯度下降法（GD）假设函数fx，代价函数cost，有如下表达式：f(x)=w1x1+w2x2+bcost(w)=1n∑i=

HanZee·2023-01-01 11:11

梯度下降算法

上面两篇博客我觉得已经把梯度下降法解释得非常清楚易懂了，第一篇不仅贴上了python代码还从数学原理上证明了为何梯

qingquanzhou·2023-01-01 11:39

python对BP神经网络实现

它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，期望使网络的实际输出值和期望输出值的误差和均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。正向传播过程：输入信号——通过隐含层—

相识已是上上签·2022-12-31 17:33

人工智能③——梯度下降与一元线性回归

目录一.梯度下降1.基本概念2.梯度下降的步骤3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二.一元线性回归1.概念2.代价函数3.公式推导正文一.梯度下降1.概念：梯度下降法（gradientdescent

和云秘密谈话·2022-12-31 17:44

人工智能导论——基于梯度下降法的线性回归

基于梯度下降法的线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#构造数据集x=np.random.uniform(-10,10,100)noise=np.random.normal

愿青春不负梦想.·2022-12-31 17:12

线性回归算法从认知到实战内含波士顿房价预测案例

API2举例2.1步骤分析2.2代码过程3小结2.3数学:求导学习目标1常见函数的导数2导数的四则运算3练习4矩阵（向量）求导[了解]3小结2.4线性回归的损失和优化学习目标1损失函数2优化算法2.1什么是梯度下降法

就是这个范~·2022-12-31 16:07

python sklearn 梯度下降法_凸优化|笔记整理（4）——次梯度案例，加速梯度法，随机梯度下降法，近端梯度法引入...

上一节笔记：学弱猹：凸优化|笔记整理（3）——梯度与次梯度：方法，性质与比较zhuanlan.zhihu.com————————————————————————————————————————大家好！这一节我们开始把我们之前与梯度法和次梯度法有关的，但是还没有说完的部分说完。还有篇幅的话，就再谈一谈随机梯度下降方法。那么我们开始吧。目录梯度方法，次梯度方法的加速动量方法波利亚重球法加速梯度方法Ne

weixin_39861627·2022-12-31 10:13

Python 手写实现梯度下降法，并进行迭代轨迹可视化详细教程（以单元线性回归为例）

本文主要介绍梯度下降法可视化教程１、读取数据#readdatafromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity

搞测绘的·2022-12-31 10:09

近端梯度下降法 (proximal gradient descent)算法python实现完整版

上一节次梯度python实现介绍了python求解次梯度的基本算法，但针对的是无偏置项的求解：本节我们增加偏置项，推导完整的proximalgradientdescent算法的python实现代码，最优化目标函数变为：目标是预估权重和偏置项,那么权重项的次微分为：而偏置项的次微分为：其中，为的元素数，通常是一次梯度算法的样本数，那么基于上节的代码，我们给出完整的proximalgradientde

I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:38

机器学习系列 | 梯度下降算法详解

1.梯度下降法的作用梯度下降法用来求函数的极小值，且是一种迭代算法，由于计算机效率高，在机器学习中经常使用。

多选参数-程序锅·2022-12-31 10:08

python实现次梯度(subgradient)和近端梯度下降法 (proximal gradient descent)方法求解L1正则化

l1范数最小化考虑函数，显然其在零点不可微，其对应的的次微分为：注意，的取值为一个区间。两个重要定理：1）一个凸函数，当且仅当，为全局最小值，即为最小值点；2）为函数（不一定是凸函数）的最小值点，当且仅当在该点可次微分且。考虑最简单的一种情况，目标函数为：对应的次微分为：进一步可以表示为：故，若，最小值点为：若，最小值点为：若，最小值点为：简而言之，最优解，通常被称为软阈值（softthresho

I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:34

局部最优与鞍点问题

梯度下降法或者某个算法可能困在一个局部最优中，而不会抵达全局最优。但是，问题的关键在于，低维特征（图示两维）让我们对局部最优产生误解。

绛洞花主敏明·2022-12-31 09:18

机器学习之梯度下降法详解

文章目录一、数学基础1.1一元函数的导数1.2多元函数的偏导数和梯度二、梯度下降法2.1简介2.2算法介绍2.2.1场景假设2.2.2梯度下降语言描述2.2.3梯度下降数学解释2.3实例2.3.1一元函数的梯度下降

晴晴_Amanda·2022-12-31 09:48

多层神经网络 —— 梯度下降法的优化

驻点和鞍点梯度下降法是一种求解函数极值的方法，函数在某一点的梯度是一个向量，梯度方向为函数值变化最快的方向（也就是取得最大方向导数的方向）。

xuechanba·2022-12-31 09:16

python实现最小二乘法的线性回归_线性回归最小二乘法与梯度下降法数学推导及 Python 实现...

对于一个线性回归问题，一般来讲有2种解决方法，分别是：最小二乘法和梯度下降法。其中最小二乘法又分为两种求解思路：代数求解和矩阵求解。

weixin_39611043·2022-12-31 08:03

batch size,学习率（learning rate）,and training time

batchsize,学习率（learningrate）,andtrainingtime1.batchsize和leaningrate的关系现在深度学习中的绝大多数算法采用梯度下降法来进行训练，并且通过选择学习率来控制下降的步长

gyibo_·2022-12-30 22:29

SLAM_视觉SLAM面试题及答案汇总

相似变换、仿射变换、射影变换的区别3Homography、Essential和FundamentalMatrix的区别4视差与深度的关系5描述PnP算法6闭环检测常用方法7给一个二值图，求最大连通域8梯度下降法

惊鸿一博·2022-12-30 21:34

python 反传播_反向传播算法详解和Python代码实现

反向传播算法是训练神经网络的经典算法，是深度学习的最重要的基础，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上，通过迭代的方法求出目标损失函数(lossfunction)的近似最小值。

weixin_39980353·2022-12-30 17:16

机器学习笔记——人工神经网络(2)——后向传播算法

后向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

Eugene丶SHAO·2022-12-30 16:25

李宏毅机器学习(2017)学习笔记——7-反向传播算法

目录1.反向传播算法在梯度下降法中的运作原理2.链式法则3.反向传播算法1.反向传播算法在梯度下降法中的运作原理我们在使用梯度下降法训练神经网络时需要使用反向传播算法。在梯度下降法中，有超参数w和b。

xixi_twinkle·2022-12-30 16:50

深度学习笔记（李宏毅）DataWhale八月组队

文章目录机器学习介绍回归模型步骤模型假设-线性模型模型评估-损失函数最佳模型-梯度下降验证模型好坏ERRORbias大，欠拟合var大，过拟合K-fold交叉验证梯度下降法（GD）调整学习率自适应学习率

zhaoliguaner·2022-12-30 11:22

梯度下降（Gradient Descent）小结

这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1.梯度在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。

lucas-nlp·2022-12-30 00:59

长尾分布是如何影响目标检测最终分类的--读EQL Loss有感

反向传播个人的理解神经网络在进行参数更新的过程，是梯度下降法在神经网络的具体实现。比如一个分类网络，最终LOSS再进行反向传播的时

为你_而来·2022-12-30 00:58

面试--机器学习中的基本概念（重要）

文章目录贝叶斯定理梯度下降法损失函数评估指标贝叶斯定理公式：通俗解释：事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯法则就是这种关系的陈述

universe_1207·2022-12-29 23:49

感知机算法

感知机对应于输入空间(特征空间〉中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型，感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化

bugmaker.·2022-12-29 21:12

机器学习：回归分析——逻辑回归的简单实现

逻辑回归的简单实现逻辑回归的原理基本概念构造预测函数构造损失函数J梯度下降法求解最小值更新回归参数向量化正则化补充知识点，梯度上升与梯度下降梯度上升梯度下降逻辑回归的简单实现数据形式原理过程的实现直接调包的实现逻辑回归的原理基本概念逻辑回归也被称为广义线性回归模型

muyi沐一·2022-12-29 21:11

逻辑回归阈值_逻辑回归算法

（一）逻辑回归原理1、整体概括逻辑回归假设数据服从伯努利分布（0-1分布），通过极大似然函数的方法，运用梯度下降法来求解参数，来达到将数据二分类的目的。

weixin_39643679·2022-12-29 19:32

梯度下降法推导：多分类问题

文章目录数据集格式基于线性回归+sigmoid实现二分类的表达式链式法则求导链式表达式求解∂l∂oj^\frac{\partiall}{\partial\hat{o_j}}∂oj^∂l求解∂oj∂wij\frac{\partialo_j}{\partialw_{ij}}∂wij∂oj求解∂oj∂bj\frac{\partialo_j}{\partialb_j}∂bj∂oj最终表达式梯度表达式梯度更

Walden-2020·2022-12-29 12:46

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