梯度下降法第23页

深度学习过程反向传播有关sigmoid的求导

原文链接：https://www.jianshu.com/p/338f59196ef8反向传播算法，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。

Good@dz·2022-11-27 04:19

pytorch怎么设置模型参数初始值_pytorch自动求导Autograd系列教程（一）

前言：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_39568781·2022-11-27 04:05

学习笔记1：线性回归和逻辑回归、AUC

复习笔记1——线性回归和逻辑回归文章目录复习笔记1——线性回归和逻辑回归一、机器学习基本概念1.1什么是模型1.2极大似然估计1.3为啥使用梯度下降法求解1.4梯度下降法本质1.5梯度下降的算法调优1.6

神洛华·2022-11-26 19:27

李宏毅机器学习笔记：回归 ——梯度下降法过拟合正则化

李宏毅机器学习笔记：回归——梯度下降法过拟合正则化学习笔记总结：源学习笔记链接:https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter3/chapter3

麻麻在学习·2022-11-26 19:23

【pytorch学习笔记六】深度学习基础（线性回归、损失函数、梯度下降、欠拟合与过拟合，正则化）

文章目录1.监督学习和无监督学习2.线性回归3.损失函数4.梯度下降4.1梯度4.2Mini-batch的梯度下降法4.3常见梯度下降算法5.欠拟合与过拟合（高偏差/高方差）6.正则化上面可视化深度学习网页网址

QHCV·2022-11-26 19:18

线性回归的梯度下降法——机器学习

一、实验内容理解单变量线性回归问题；理解最小二乘法；理解并掌握梯度下降法的数学原理；利用python对梯度下降法进行代码实现；二、实验过程1、算法思想梯度下降法是一阶最优化算法。

唯见江心秋月白、·2022-11-26 14:41

CNN的Python实现——第二章：线性分类器

文章目录第二章：线行分类器2.1线性模型2.1.1线性分类器2.1.2理解线性分类器2.1.3代码实现2.2softmax损失函数2.2.1损失函数的定义2.2.2概率解释2.2.3代码实现2.3优化2.4梯度下降法

晴晴_Amanda·2022-11-26 13:28

卷积神经网络做回归预测,卷积神经网络推导过程

参数调整流程:计算loss--loss是根据网络输入值和真实值求解获得,与网络参数有关根据loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的BP算法,参考微积分链式求导法则.结束..可以追问的~~谷歌人工智能写作项目

普通网友·2022-11-26 12:57

QUST 梯度下降法

梯度下降法，是一种通过不断迭代计算函数的梯度，判断该点的某一方向和目标之间的距离，最终求得最小的损失函数和相关参数，为建立线性模型提供支持的算法。代码：结果:

CipherXXX·2022-11-26 02:40

梯度下降法的原理以及python伪代码

梯度下降法博主的理解：y=wx+b，如果y和真实差距太大，说明w起作用太大了，这个时候我们利用梯度去控制一下。（浅显理解）什么是损失函数用于衡量模型对任何给定数据的性能。

liiiiiiiiiiiiike·2022-11-26 02:56

逻辑回归算法(Logistic Regression)原理(含多项逻辑斯蒂回归对参数求偏导的推导过程)及numpy代码实现

文章目录1.二项逻辑斯蒂回归概述模型形式——对数几率函数模型参数估计——最大似然估计负平均对数似然函数使用梯度下降法求解参数特征缩放代码实现2.多项逻辑斯蒂回归概述梯度下降法求解代码实现3.总结1.二项逻辑斯蒂回归概述二项逻辑斯蒂回归

期待诗和远方·2022-11-26 02:55

逻辑斯蒂回归原理及梯度下降法python实现

逻辑斯蒂回归回归与分类的转换回归：学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间，即值域是连续空间分类：学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间，即值域是离散空间回顾感知机感知机模型用一个超平面w⋅x+b=0w\cdotx+b=0w⋅x+b=0将实例点二分成两个类别+1+1+1和−1-1−1其最终分类的函数为f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w·x+b)f(x)=sign(w⋅

Coding_Cadenza·2022-11-26 02:12

手把手神经网络讲解和无调包实现系列（2）Softmax回归【R语言】【小白学习笔记】

Softmax回归目录一·模型讲解1假设函数【HypothesisFunction】2激活函数【ActivationFunction】3损失函数【LossFunction】4随机梯度下降法推导【StochasticGradientDecent

美国小土豆·2022-11-25 20:31

特征变换：特征归一化（Normalization）作用以及方法 Min-Max、Z-Score

当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之字型”路线（垂直等高线走），从而导致需要迭代

cy^2·2022-11-25 19:52

神经网络训练后如何使用,神经网络训练完怎么用

它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的

普通网友·2022-11-25 15:07

机器学习算法 - 从线性回归到前馈神经网络

本文主要内容如下:线性回归逻辑回归梯度下降法优化前馈神经网络反向传播基于神经网络的图像分类2.概述在本文中，将创建ML模型，根据输入来预测输出。

朝花夕拾666·2022-11-25 14:19

机器学习训练算法十一(模型训练算法-实验)

目录1、测试数据2、数学模型3、梯度下降法3.1、数学原理推导3.2、Matlab程序3.3、执行日志3.4、训练结果4、牛顿下降法4.1、数学原理推导4.2、Matlab程序4.3、执行日志4.4、训练结果

黎明鱼儿·2022-11-25 14:34

rbf神经网络参数设置_基于梯度下降法的RBF神经网络逼近（03）

采用梯度下降法调节cj和b值是一种有效的方法。在RBF网络设计中，如果将cj和b的初始值设计在有效的映射范围内，则只调节网络的权值便可实现RBF网络的有效学习。

weixin_39575007·2022-11-25 13:40

《深度学习》李宏毅 -- task5网络技巧设计

_LucyFang2020的博客-CSDN博客Datawhale深度学习资料：LeeML-Notes深度学习中的网络设计技术(一)——理论概述_gwprock的博客-CSDN博客_深度学习网络设计一、梯度下降法的局限局部最小值

GoAI·2022-11-25 13:26

周志华西瓜书学习笔记----线性模型

文章目录一、线性模型二、损失函数三、寻找损失函数的最小值1.最小二乘法2.梯度下降法1.学习率2.代码实现四、对数几率回归1、损失函数一、线性模型f(x)是线性模型的基本形式，数据集中有多少个属性（维度

Ω2πA 》·2022-11-25 12:43

人工神经网络算法的学习率有什么作用

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同

weixin_30487317·2022-11-25 12:37

深度学习入门---《白话机器学习的数学》笔记

文章目录一、基础：回归的实现1、训练数据click.csv2、参考公式：3、代码实现：4、运行结果：5、验证：二、多项式回归1、参考公式2、代码实现3、运行结果三、随机梯度下降法的实现1、参考公式小批量

now_try_·2022-11-25 10:45

《深度学习--基于python的理论与实现》学习笔记7：第四章神经网络的学习（1）

本章主要讲通过梯度下降法，进行参数的更新4.神经网络的学习神经网络中的学习指的是：模型能够从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。

白马非马··2022-11-25 10:05

机器学习（一）- 线性回归/（拟合）模型

三、多元线性回归求解costfunction：正规方程法和梯度下降法四、标准线性回归的延伸：岭回归和Lasso回归五、梯度下降法的优化。六、线性回归中可能遇到的问题及解

ZMoKu·2022-11-25 10:56

PyTorch 深度学习实践-04-[Back Propagation]

Date:2021-12-20Repositity:Gitee0.前言Reference:WIKI反向传播（英语：BackPropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法

AnimateX·2022-11-25 10:23

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

NNDL实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类文章目录一、深入研究鸢尾花数据集二、4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类4.5.1小批量梯度下降法4.5.1.1数据分组4.5.2数据处理4.5.2.2用

Perfect(*^ω^*)·2022-11-25 10:35

【AI】浅谈梯度下降算法（理论篇）

SYBH.·2022-11-25 09:24

从零学习误差反向传播(梯度下降法)

一、基础知识卷积神经网络中的参数存在于卷积核中，卷积核可以提取图像的特征，例如[10−120−210−1]\begin{bmatrix}1&0&-1\\2&0&-2\\1&0&-1\end{bmatrix}⎣⎡121000−1−2−1⎦⎤就可以算出左右卷积核区域左右两边的差异。但对于下图中"5"这个数字的识别，我们很难说这个卷积核提取的特征是不是我们想要的，或是说这个特征能否让机器识别出"5"这个

JackChrist·2022-11-25 09:11

深度学习CV八股文

Dropout的缺点eargstopping(早停法)二、深度学习中解决欠拟合方法三、梯度消失和梯度爆炸解决梯度消失的方法解决梯度爆炸的方法四、神经网络权重初始化方法Xavier指数加权移动平均数五、梯度下降法梯度下降

入坑&填坑·2022-11-25 07:01

深度学习入门代码详解（附代码）

目录一、数据处理1.1读入数据1.2数据形状变换1.3数据集划分1.4数据归一化处理1.5封装成loaddata函数二、模型设计2.1训练配置2.2训练过程2.3梯度下降法2.4计算梯度2.5使用Numpy

Dr.sky_·2022-11-25 05:35

Adam和学习率衰减（learning rate decay）

1、梯度下降法更新参数梯度下降法参数更新公式：其中，η是学习率，θt是第t轮的参数，J(θt)是损失函数，∇J(θt)是梯度。

纸上得来终觉浅～·2022-11-25 05:40

梯度下降及具体计算方式

阅读目录1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。

半闲居士吃螃蟹·2022-11-25 00:37

梯度下降算法_梯度下降算法公式推导

梯度下降数学解释场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点)。

weixin_39982017·2022-11-25 00:37

神经网络的优化问题-batchsize的选择

时损失函数关于参数的偏导数为:其中ℒ(⋅)为可微分的损失函数，称为批量大小（BatchSize）．第次更新的梯度g定义为:其中>0为学习率．每次迭代时参数更新的差值Δ定义为从上面公式可以看出，影响小批量梯度下降法的主要因素有

无人区2号·2022-11-24 23:12

深度学习笔记

损失函数优化函数5经典网络LeNet-5AlexNet1.Relu2.重叠池化3.数据增强4.多GPU训练5.LRN局部响应归一化VGG161.堆叠较小的卷积核2.唯一的预处理3.带动量的min-batch梯度下降法

afeiererer·2022-11-24 15:06

梯度消亡--学习笔记

梯度消亡一、梯度消亡神经网络靠输入端的网络层的系数逐渐不再随着训练而变化，或者变化非常缓慢随着网络层数增加，这个现象越发明显梯度消亡的前提：使用基于梯度的训练方法（如梯度下降法）使用的激活函数具有输出值范围大大小于输入值范围

钟爽爽面·2022-11-24 15:04

梯度下降法原理及python实现

文章目录引言梯度单变量梯度下降法单变量梯度下降原理python实现单变量梯度下降批量梯度下降法批量梯度下降法原理python实现多变量梯度下降梯度下降算法数据归一化随机梯度下降法随机梯度下降原理python

德乌大青蛙·2022-11-24 13:40

深度学习的优化方法-梯度下降算法

1.梯度下降算法【回顾】¶梯度下降法简单来说就是一种寻找使损失函数最小化的方法。

AI耽误的大厨·2022-11-24 12:52

Mini-batch梯度下降法

文章目录其与传统batchgradientdescent的比较选择mini-batch的size在大数据时代，数据量很大，如果我们每次都进行基于整个训练集的batchgradientdescent也就是批梯度下降会使得计算时间变得很长所以我们研究出了一种新的算法mini-batchalgorithm其简单来说，就是将训练集拆分成n个mini-batch再进行分别处理，而不再是同时处理X和Y集对训练

不爱写程序的程序猿·2022-11-24 12:20

机器学习：网格搜索和交叉验证

比如在使用梯度下降法的神经网络中，学习率alpha就是一个超参数。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。

JacksonKim·2022-11-24 12:12

吴恩达machine-learning-specialization2022第1周的optional lab

1.使用python和numpy实现一个线性回归要求使用梯度下降法，可视化losslossloss随着迭代次数的变化曲线2.说明2.1拟合函数fw,b(x(i))=wx(i)+bf_{w,b}(x^{(

吴天德少侠·2022-11-24 09:10

梯度下降——R语言

GradientDescent一、梯度下降1.一元梯度下降1>绘制方程的图像2>梯度下降3>修改θ\thetaθ2.多元梯度下降二、梯度下降&线性回归1.批量梯度下降法(BGD)1>R语言编写2>R自带的线性回归

WuRobb·2022-11-24 07:22

机器学习——误差和梯度下降法

梯度下降法！学习率如何确定，用Adagrad算法；怎么提高梯度下降

Mia~~·2022-11-24 07:21

机器学习（一）线性分类器——损失函数——梯度下降法

个人学习笔记，可能漏洞百出机器学习机器学习是人工智能的核心，是一种借鉴于人的学习行为，训练机器使其可以自行分析数据（图片，声音，文字）解决问题的方法。机器学习基于学习方法可以分为监督学习根据已有经验分析输入数据（的分类），学习结果为函数，应用最为广泛非监督学习分析没有标签的输入数据，学习结果为可以对数据分类的类别，未来的方向强化学习对系统的输入进行奖惩，从而优化学习的方法监督学习Supervise

五花肉为什么这么好吃·2022-11-24 07:19

使用numpy实现机器学习——梯度下降法

数组x，基于表达式：加上一些噪声数据得到y然后学习表达式中的w与b两个参数，这里采用梯度下降法。

Mr_Zhao1024·2022-11-24 07:48

机器学习笔记（10）- 逻辑回归中的代价函数

每个样本都有一个或多个特征，例如肿瘤大小、患者年龄等，共有n个特征，命名为x1~xn由于此训练集是个二分类任务，所以得到的标签y只用两个值，0或1尝试使用相同的成本函数进行逻辑回归，会画出一个非凸函数，意味着如果用梯度下降法

AUG-·2022-11-24 04:22

反向传播算法（backpropagation）

算法简介百度百科：BP算法(即反向传播算法)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。

我对算法一无所知·2022-11-24 02:20

误差反向传播算法

可以直接使用梯度下降法需要计算损失函数的梯度，在没有隐含层的单层神经网络中，

xuechanba·2022-11-24 02:44

神经网络防止过拟合：Droupout工作原理及SpatialDropout1D

一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应

nnnancyyy·2022-11-24 02:42

PyTorch学习（二）——使用numpy和PyTorch分别实现梯度下降法

1.梯度下降法介绍梯度下降法简单来说就是一个迭代优化算法，目的是找到函数的局部最小值，该算法与最小二乘法相似，用于求解线性回归问题，但梯度下降的意义在于通过寻找梯度最大的方向下降（或上升），来找到损失函数最小时所对应的参数值

微～晨星·2022-11-24 01:29

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