梯度下降法

梯度下降优化算法综述,梯度下降法 神经网络

梯度下降法是什么？梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。
快乐的小荣荣·2022-11-21 16:19

梯度下降法的理解

1梯度下降法本文所有的数学定义概念非官方所给，皆来自于个人理解融合1.1梯度的定义个人理解就是能够使函数值增大最快的方向需要明确的一点，这里说的方向都是自变量变化的方向1.2梯度下降法梯度下降法本质上是用来求解目标函数最小值的一种数学方法
Charis Hu·2022-11-21 16:44

梯度下降法/正规方程求解线性回归问题Python实现

算法逻辑请参考吴恩达机器学习相关视频梯度下降法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefcompute_cost(theta0,theta1,X,y):
Rucooo·2022-11-21 15:48

机器学习 之 python实现正规方程

这里直接给出公式:θ=(XTX)−1XTy\theta=(X^TX)^{-1}X^Tyθ=(XTX)−1XTy从公式可以看出，相较于梯度下降法，正规方程不需要选择学习率，不需要迭代计算θ\thetaθ，
学习溢出·2022-11-21 14:43

梯度下降法

1.什么是梯度下降法机器学习领域的一个重要的方法，叫做梯度下降法。那么梯度下降法和我们之前讲的knn算法或者线性回归算法不同。
Icarus_·2022-11-21 11:06

神经网络中的常用算法-BP算法

反向传播是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所
kupeThinkPoem·2022-11-21 11:34

反向传播算法推导、激活函数、梯度消失与爆炸

SigmoidTanhReLUsoftmax梯度消失与梯度爆炸起因出现的原因表现解决方案参考文档反向传播算法定义反向传播（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
乁羐·2022-11-21 09:36

给深层网络做参数初始化的门道及其原理

1前言神经网络的参数学习是一个非凸优化问题，当使用梯度下降法优化网络参数时，参数初始值的选取十分关键。如果参数的初始值不恰当，轻则影响网络的优化效率和泛化能力，重则导致梯度爆炸或消失。
遥望山海·2022-11-21 09:19

BP神经网络及拟合实例

BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例BP神经网络结构BP神经网络(BackPropagation)是一种多层神经网络
铁头七娃·2022-11-21 09:15

梯度下降法的灵魂思想

梯度下降法是深度学习里优化算法的核心，可是最初不懂该算法的思想，看了很多视频也讲的模棱两可，刚才看到以下公式彻悟，现记录下来，希望能够帮助到大家。
Gaolw1102·2022-11-21 08:43

深度学习入门

目录1.线性回归1.2最小二乘法1.2梯度下降法1.3逻辑回归算法2.全神经网络2.1全神经网络整体架构2.2激活函数的作用2.3激活函数2.4全神经网络前向传播2.5神经网络损失参数2.6链式法则2.7
ren9855·2022-11-21 07:26

从零开始-机器学习专项（2）:线性回归

从零开始-机器学习专项（2）:线性回归线性回归模型目标函数损失函数（目标函数）损失函数（目标函数）解析中心极限定理高斯分布极大似然估计与损失函数极小化等价参数估计梯度下降法公式化推导随机梯度下降法（SGD
骑单车的王小二·2022-11-21 07:52

17、数据分析--支持向量机

支持向量机是处理回归问题的可泛化性能最好的，解决过拟合，机器学习中算法精度也是最高的相关数学知识梯度下降梯度下降法(GradientDescent，GD)常用于求解无约束（不跟其他的位置比最近，而是只自己比什么时候数值最小
T o r·2022-11-21 07:34

模型介绍-----MLP

导读：M-P模型是一个神经元结构，但是没有参数学习的过程；感知机将训练数据进行线性划分的分离超平面，引入损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求感知机模型，在此并提出了学习的概念，但无法解决异或运算
35岁北京一套房·2022-11-21 06:49

全连接神经网络 MLP

BP传播的原理梯度下降法正向传播，对网络层的输出进行传播，反向传播，对输入的梯度进行传播。输出层：偏置的梯度权重的梯度输入的梯度中间层：偏置的梯度权重的梯度输入的梯度网络层下表神经元数量输入
love2study·2022-11-21 06:06

【优化算法】——神经网络与深度学习

目录一、梯度下降二、随机梯度下降三、小批量梯度下降法（mini-batch）四、包含动量的梯度下降（Momentum）五、自适应梯度（AdaGrad）与RMSProp六、Adam算法一、梯度下降在机器学习中
Joker_咖啡逗·2022-11-21 04:20

梯度下降法

文章目录一、什么是梯度下降法？
爱吃肉c·2022-11-21 02:56

Opencv 入门篇学习记录(图片)

title:Opencv入门篇学习记录（图片）Opencv入门篇学习记录(图片)前言很早以前就接触Python了，大学的时候还自学了一段时间去做了课设，写了一些最速梯度下降法、黄金分割法、步长优化什么的
Yuzzz.·2022-11-21 02:25

python机器学习笔记（二）：分类算法——Adaline

有关梯度函数的文章：[机器学习]ML重要概念：梯度（Gradient）与梯度下降法（GradientDescent）http://blog.csdn.net/walilk/article/details
qq_35658177·2022-11-21 02:20

粒子群算法 PSO 讲解 + python源码

对于模拟退火而言，其在本质上可以看作一个简单地随机梯度下降法，他给非当前最佳选择一个备选
Petersburg·2022-11-21 01:42

误差和梯度下降

本节内容将介绍「偏差」、「方差」对模型拟合度的影响，同时介绍一下交叉验证、梯度下降法。
晨哥是个好演员·2022-11-21 01:53

李宏毅《机器学习》任务六

总结01-机器学习介绍介绍机器学习的概念，监督学习，无监督学习，迁移学习，强化学习等概念02-回归介绍回归的概念，应用，线性回归，利用损失函数进行模型评估，使用梯度下降法拟合模型03-误差和梯度下降介绍偏差与方差
luckywlj0115·2022-11-20 23:42

【机器学习】课程笔记04_多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

多变量线性回归多变量（MultipleFeatures）多元梯度下降法（GradientDescentforMultipleVariables）多元梯度下降法演练1：特征缩放（GradientDescentinPracticeⅠ
雀栎·2022-11-20 23:37

神经网络与深度学习（五）前馈神经网络（3）鸢尾花分类

文章目录深入研究鸢尾花数据集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4.5.2数据处理4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner
plum-blossom·2022-11-20 21:16

反向传播算法 Python实现

反向传播算法Python实现1.BP算法简述2.参数初始化3.激活函数及其导数4.损失函数5.前向传播6.反向传播1.BP算法简述反向传播算法，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
V.0·2022-11-20 21:38

【深度学习】跟李沐学ai 线性回归 从零开始的代码实现超详解

、引言二、本文代码做了什么如何利用数据集训练三、代码实现与解析一、导包二、相应的函数实现1生成样本(数据集)2按批量读取数据集3定义模型损失函数算法1定义模型2定义损失函数(均方误差)3定义优化算法（梯度下降法
欣欣草木生·2022-11-20 21:43

神经网络和深度学习

目录神经网络的初步学习1、二分分类2、logistic回归（非常小的神经网络）3、logistic回归损失4、梯度下降法关于神经网络的名词1、神经元2、偏置（Offset）3、激活函数4、输入层5、隐藏层
真是兄棣伙·2022-11-20 19:21

pytorch之反向传播(三)

反向传播反向传播算法原理关于层与层之间的顺序pytorch中的反向传播算法Tensor类型数据代码中说明方法反向传播算法反向传播算法，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
「 25' h 」·2022-11-20 19:41

我的实践：通过一个一维线性回归入门pytorch

模型优化的基本原理是梯度下降法。pytorch为实现上述任务提供了一个很好的框架，或者说一个很好的模板，使得做深度学习变得非常
偶尔写一写·2022-11-20 17:13

cs231n-梯度下降及在线性分类器的应用

梯度下降法梯度下降法数值梯度分析梯度svmlossSoftmaxloss梯度检验mini-batch梯度下降如果学过最优化,那么就知道梯度下降法是最简单的一种函数求极小的方法,也成为最速下降法,过程如下
zhixuhao·2022-11-20 15:33

多元线性回归—C语言

算法介绍模型可以如下表示：y=b0+b1×x1+b2×x2+...y=b_0+b_1×x_1+b_2×x_2+...y=b0+b1×x1+b2×x2+...随机梯度下降法多元线性回归采用的是随机梯度下降方法
YWonchall·2022-11-20 15:15

BP神经网络公式推导（含代码实现）

什么是BP神经网络BP（BackPropagation）神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差最小
IMPORT_UTIL·2022-11-20 14:14

机器学习基础——线性回归、过拟合和欠拟合、岭回归和Lasso回归

目录1回归算法1.1线性回归1.2线性关系1.3线性关系模型1.4损失函数2优化算法2.1正规方程2.2梯度下降法(迭代）3sklearn线性回归正规方程、梯度下降API4、scikit-learn和tensorflow
chelsea_tongtong·2022-11-20 13:54

实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

目录深入研究鸢尾花数据集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DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4
cdd04·2022-11-20 12:35

Chapter4：多变量线性回归：AndrewNg吴恩达《机器学习》笔记

文章目录4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.2.1算法介绍4.2.2梯度下降法实践1：特征缩放4.2.3梯度下降法实践2：学习率4.3特征与多项式回归4.3.1自己选择特征4.3.2多项式回归4.4正规方程
半旧。·2022-11-20 10:24

最小二乘法及其c++的实现

目录：1：引文背景2：最小二乘法原理介绍3：最小二乘法在c++上的实现4：最小二乘法与梯度下降法的比较一.背景5月9号到北大去听hulu的讲座《推荐系统和计算广告在视频行业应用》，想到能见到传说中的项亮大神
Ouyangjianxiu·2022-11-20 09:35

加速梯度下降法

Nesterov’sAcceleratedGradientDescent一般的梯度下降算法的收敛速率为o(1/t),t表示迭代的次数。但是人们已经证明了随着迭代次数t的增加。收敛速率可以到达o(1/t2).1.简介:加速梯度算法(AGD)是梯度算法(GD)的一个改进的版本。Nesterov在1983年首次提出。人们已经证明AGD算法是所有基于梯度算法（或者说一阶）算法中最好的方法。然而原始的AGD
机器学习的小学生·2022-11-20 06:00

APG(Accelerate Proximal Gradient)加速近端梯度算法 和 NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器原理 (一)

文章目录前言APG(AccelerateProximalGradient)加速近端梯度算法[^1]PGD(ProximalGradientDescent)近端梯度下降法推导[^2]ExampleofProximalGradientDescentAPG
等待戈多。·2022-11-20 06:47

2020李宏毅机器学习笔记

定义损失函数来判断模型的好坏梯度下降法求使得loss最小的模型里面的参数  建立模型：  定义损失函
每天都要好好学习呐！·2022-11-20 06:10

机器学习笔记_李宏毅_P3-Regression-case study

：随机梯度下降法举例子说明什么是随机梯度下降法？如何
CZYruobing·2022-11-20 05:49

李宏毅深度学习笔记-P3&P4-回归

第二部分的内容主要讲的是有监督学习（supervisedlearning）的任务之一：回归-regression，本篇主要介绍了如何通过梯度下降法（gradientdescent）得到目标函数，并使用正则化
yzz19920820·2022-11-20 05:18

机器学习算法学习笔记：逻辑回归

文章目录一、理论篇1、概述2、逻辑回归模型3、逻辑回归的代价函数4、梯度下降法5、线性不可分6、类别不平衡7、多分类问题一、理论篇1、概述线性回归模型能对连续值结果进行预测。
Jason Hwang·2022-11-20 03:26

使用Tensorflow＆Pytorch实现线性回归

实现一个算法主要从以下三步入手:1.找到这个算法的预测函数,比如线性回归的预测函数形式为:y=wx+b,2.找到这个算法的损失函数,比如线性回归算法的损失函数为最小二乘法3.找到让损失函数求得最小值的时候的系数,这时一般使用梯度下降法
k_a_i_and·2022-11-20 02:18

深度学习学习笔记——tensorflow中的tf.Variable与函数trainable_variable及冻结网络

一、Model.trainable_variables返回modle中所有的可训练参数，通常使用在梯度下降法时，如：withtf.GradientTa
phily123·2022-11-20 01:56

【非线性最小二乘】梯度下降法，牛顿法、高斯-牛顿迭代法

---------------------梯度下降法-------------------梯度的一般解释：f(x)在x0的梯度：就是f(x)变化最快的方向。
wb790238030·2022-11-20 01:56

【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法

系列文章目录·【算法系列】卡尔曼滤波算法·【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法·【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法·【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法·【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法文章目录系列文章文章目录前言一
K.Fire浑身是肝·2022-11-20 01:23

【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法

系列文章目录·【算法系列】卡尔曼滤波算法·【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法·【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法·【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法·【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法文章目录系列文章文章目录前言一
K.Fire浑身是肝·2022-11-20 01:23

【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法

系列文章目录·【算法系列】卡尔曼滤波算法·【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法·【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法·【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法·【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法文章目录系列文章文章目录前言算法推导总结前言
K.Fire浑身是肝·2022-11-20 01:53

【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法

系列文章目录·【算法系列】卡尔曼滤波算法·【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法·【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法·【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法·【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法文章目录系列文章文章目录前言一
K.Fire浑身是肝·2022-11-20 01:36

[源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (1)-----总体架构

[源码解析]机器学习参数服务器Paracel(1)-----总体架构文章目录[源码解析]机器学习参数服务器Paracel(1)-----总体架构0x00摘要0x01使用1.1配置&启动1.2编译1.3梯度下降法
罗西的思考·2022-11-20 00:13
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