梯度下降法

深度学习入门之SGD随机梯度下降法

SGDSGD为随机梯度下降法。用数学式可以将SGD写成如下的式（6.1）。这里把需要更新的权重参数记为W，把损失函数关于W的梯度记为∂L/∂W。
赵孝正·2022-09-22 22:06

梯度下降法

梯度下降目的：解决优化问题——optimizationproblemTip1:调节学习率——小心调节你的学习率学习率太低——需要迭代次数比较大学习率太高——错过最佳点，在最优点附近震荡当你的参数（特征）高于三维时，我们没有办法观测到函数情况，进而进行学习率的调节我们可以转换为观测——参数变化与Loss的变化因此，在做梯度下降的时候，应该把参数变化与Loss函数的变化做出来自适应学习率——自适应学习
Caaaaaan·2022-09-22 11:36

Pytorch总结七之深度学习的正向、反向传播原理+参数初始化+实战房价预测

1.正向传播、反向传播和计算图在实现小批量随机梯度下降法训练模型过程中：我们只提供了模型的正向传播（forwardpropagation）的计算，即对输⼊计算模型输出，然后通过autograd模块来调⽤
明月醉窗台·2022-09-21 11:52

机器学习入门三

多功能多元梯度下降法多元梯度下降法多元梯度算法求偏导特征缩放使用最大值处理均一化学习率特征和多项式回归多项式回归正规方程通用求解形式设计矩阵什么时候用正规方程法正规方程在矩阵不可逆情况下的解法多功能新线性回归的版本
愿你被这个世界温暖相待·2022-09-20 07:09

spark(day05)

梯度下降法梯度下降法通过数值解(多次迭代)，最后收敛于真实解。很多模型底层都是通过梯度下降法来求解系数。
快乐咸鱼Y·2022-09-19 10:34

Pytoch随笔（光速入门篇）

文章目录Pytorch梯度线性回归原始版高级API版优化器梯度下降算法(batchgradientdescentBGD)随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)小批量梯度下降
Huterox·2022-09-15 13:47

神经网络和深度学习（二）-神经网络的编程基础

神经网络的编程基础一、二分类(BinaryClassification)二、逻辑回归(LogisticRegression)三、逻辑回归的代价函数(LogisticRegressionCostFunction)四、梯度下降法
997and·2022-09-14 07:54

人工神经网络的优化方法,神经网络优化方式包括

对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等。
快乐的小蓝猫·2022-09-13 19:17

几种梯度下降的方法

(梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降
瑶翰来了·2022-09-13 18:39

梯度下降法的基本原理

这里就来介绍一种求数值解的常用方法—梯度下降法1、
xuechanba·2022-09-13 18:39

梯度下降法

梯度下降法梯度下降法简介梯度下降法，又称最速下降法，是一个一阶最优化算法，迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）梯度：在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率
踢开新世界的大门·2022-09-13 18:38

深度学习--优化器

文章目录前言1随机梯度下降法2Momentum3AdaGrad4RMSProp5Adam前言优化器是引导神经网络更新参数的工具，深度学习在计算出损失函数之后，需要利用优化器来进行反向传播，完成网络参数的更新
于追梦丶·2022-09-13 17:29

梯度下降法算法比较和进一步优化

梯度下降法算法比较和进一步优化常见的梯度下降算法有：全梯度下降算法(Fullgradientdescent）,随机梯度下降算法（Stochasticgradientdescent）,小批量梯度下降算法（
程序猿_凡白·2022-09-13 17:28

如何优化模型？

对于基于梯度的优化算法，随机梯度下降法因为没迭代一次都更新一次参数，所以它走得弯路会相对较多，因为部分样本有可能是噪声数据。
黄小猿·2022-09-13 17:58

梯度下降法基本原理

无法直接通过严格的公式推导，得到方程或者方程组的解析解，这时候只能够采用数值分析的方法得到近似解，这样的解也成为数值解数值解通过某种近似计算得到的解能够在给定的精度条件下满足方程我们就都介绍一种常用的求数值解的方法，梯度下降法
奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘·2022-09-13 17:57

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中，BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。梯度下降法(gradient
今天你ac了吗·2022-09-13 17:51

详解梯度下降算法

一、什么是梯度下降算法梯度下降法（Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法，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应梯度（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
JaysonWong·2022-09-13 17:20

【梯度下降法】详解优化算法之梯度下降法（原理、实现）

1、梯度下降法的介绍梯度下降法（Gr
程序遇上智能星空·2022-09-13 17:15

[HITML] 哈工大2020秋机器学习Lab1实验报告

仓库不想白嫖的就来这投个币吧2020年春季学期计算学部《机器学习》课程Lab1实验报告姓名学号班号电子邮件手机号码1实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法
北言栾生·2022-09-13 12:59

哈工大机器学习实验一多项式拟合正弦函数

哈尔滨工业大学计算机科学与计算机学院实验报告课程名称:机器学习课程类型:选修实验题目:多项式拟合正弦函数学号:姓名:一、实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化掌握梯度下降法
Wwxiaoyi·2022-09-13 12:28

哈工大《机器学习》最小二乘法曲线拟合——实验一

目标：掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)已完成的要求：生成数据，加入噪声；用高阶多项式函数拟合曲线
weixin_30527143·2022-09-13 12:58

哈工大2020机器学习实验一：多项式拟合正弦曲线

1183710109姓名：郭茁宁文章目录一、实验目的二、实验要求及实验环境实验要求实验环境三、算法原理和设计1、生成数据算法2、利用高阶多项式函数拟合曲线(不带惩罚项)3、带惩罚项的多项式函数拟合曲线4、梯度下降法求解最优解
頔潇·2022-09-13 12:57

利用雅可比方法求线性方程组C语言_优化方法（一）

1.梯度下降法（GradientDescent）针对无约束最优化问题，梯度下降法是常用的最优化方法之一，其法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。
weixin_39534149·2022-09-13 07:29

python共轭梯度法_Numerical Analysis: 共轭梯度法(1)--基本原理

共轭梯度法(1)--的基本原理之前已经搞明白了，梯度下降法的基本原理，当然解释的调度是从求函数极值的角度出发的，事实上从这个角度来理解，个人感觉是一个最为直接的理解角度，其完完全全是建立在多变量函数的微分系统中的
weixin_39516956·2022-09-13 07:28

梯度下降法&共轭梯度法

文章目录梯度下降法（gradientdescent）共轭梯度法（conjugategradient）梯度下降法（gradientdescent）
nutron-ma·2022-09-13 07:55

python实现共轭梯度算法

常见的优化算法还有梯度下降法，相比
哆啦A梦PLUS·2022-09-13 07:13

梯度下降法

我们要学习一个机器学习的重要方法——梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法并不是一个机器学习的算法，它既不能解决回归问题，也不能解决分类问题。那么它是什么呢？
Soloy_·2022-09-09 13:15

BP神经网络（Python代码实现）基于pytorch

BP(BackPropagation)神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，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，使网络的误差平方和最小。
爱玩电动的阿伟·2022-09-09 11:34

猿创征文｜深度学习基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

在本实验中，我们使用的损失函数为交叉熵损失；优化器为随机梯度下降法；评价指标为准确率。
猿童学·2022-09-08 07:27

Torch 数据集放到网络训练（六）

实际上是找到一种数据集中的映射关系从而可以泛化到别的不在数据集的数据中2.代码先是定义了Adam优化器然后在优化器中传入实例化之后的网络参数，然后定一个学习速率打开中文文档：主页-PyTorch中文文档2.1学习率学习率实际上就是步长可参考SGD（梯度下降法
啥也不是的py人·2022-09-07 20:26

Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、Adagrad

目录写在前面一、torch.optim.SGD随机梯度下降SGD代码SGD算法解析1.MBGD（Mini-batchGradientDescent）小批量梯度下降法2.Momentum动量3.NAG(Nesterovacceleratedgradient
小殊小殊·2022-09-06 14:33

深度学习中的优化器原理总结（经典+前沿）

目录前言一、梯度下降的思想与批梯度下降法1.随机梯度下降法2.标准梯度下降法3.批梯度下降法二、经典的五类优化器1.SGD2.SGDM（SGDwithmomentum）3.Adagrad4.RMSProp5
深度不学习\doge·2022-09-06 07:49

吴恩达深度学习 1.3神经网络和深度学习-浅层神经网络

神经网络的梯度下降法参数：输入层元素个数：隐藏层神经元个数：输出层神经元个数：的维度应为（）,以实现W可以和i-1层神经元进行运算，并得到i层神经元个数。参数和中间变量的偏导数，吴恩达老师给出了公式。
垚焱焱·2022-09-03 19:15

手把手教你深度学习和实战-----循环神经网络

系列文章目录第一章手把手教你深度学习和实战-----线性回归+梯度下降法第二章手把手教你深度学习和实战-----逻辑回归算法第三章手把手教你深度学习和实战-----全连接神经网络第四章手把手教你深度学习和实战
炮哥带你学·2022-09-02 07:17

手把手教你深度学习和实战-----卷积神经网络

系列文章目录第一章手把手教你深度学习和实战-----线性回归+梯度下降法第二章手把手教你深度学习和实战-----逻辑回归算法第三章手把手教你深度学习和实战-----全连接神经网络第四章手把手教你深度学习和实战
炮哥带你学·2022-09-02 07:47

手把手教你深度学习和实战-----全连接神经网络

系列文章目录第一章手把手教你深度学习和实战-----线性回归+梯度下降法第二章手把手教你深度学习和实战-----逻辑回归算法第三章手把手教你深度学习和实战-----全连接神经网络第四章手把手教你深度学习和实战
炮哥带你学·2022-09-02 07:17

手把手教你深度学习和实战-----线性回归+梯度下降法

系列文章目录第一章手把手教你深度学习和实战-----线性回归+梯度下降法第二章手把手教你深度学习和实战-----逻辑回归算法第三章手把手教你深度学习和实战-----全连接神经网络第四章手把手教你深度学习和实战
炮哥带你学·2022-09-02 07:16

手把手教你深度学习和实战-----逻辑回归算法

系列文章目录第一章手把手教你深度学习和实战-----线性回归+梯度下降法第二章手把手教你深度学习和实战-----逻辑回归算法第三章手把手教你深度学习和实战-----全连接神经网络第四章手把手教你深度学习和实战
炮哥带你学·2022-09-02 07:40

【下降算法】最速下降法、Newton法、共轭梯度法

文章目录1.一维搜索2.最速下降法最速下降法特征最速下降法的优缺点3.Newton法算法基本思想牛顿法和梯度下降法的效率对比4.共轭梯度法1.一维搜索最优化问题一般选择某一组变量，然后在满足一定的限制条件下
美式咖啡不加糖x·2022-09-01 11:58

机器学习几种常见优化算法介绍

机器学习几种常见优化算法介绍https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/789491451.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法
weixin_30275415·2022-08-26 07:00

机器学习中常见的几种优化方法

机器学习中常见的几种优化方法声明：本文为转载，原文作者为：Poll的笔记，原文链接为：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html#rd，尊重原创阅读目录1.梯度下降法
天泽28·2022-08-26 07:59

几种常见的机器学习优化算法

阅读目录1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4
海上攻城狮·2022-08-26 07:22

机器学习中几种常见的优化方法

机器学习中常见的几种优化方法声明：本文为转载，原文作者为：Poll的笔记，原文链接为：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html#rd，尊重原创阅读目录1.梯度下降法
bonnie386·2022-08-26 07:13

《机器学习》李宏毅P5-8

方差模型选择交叉验证N-折交叉验证（N-foldCrossValidation）梯度下降（GradientDesent）梯度下降解最优化问题调整学习率自适应学习率自适应学习率算法——Adagrad随机梯度下降法
静妮子i·2022-08-25 07:24

深度学习【使用pytorch实现基础模型、优化算法介绍、数据集的加载】

API1.1`nn.Module`1.2优化器类1.3损失函数1.4线性回归完整代码2.在GPU上运行代码3.常见的优化算法介绍3.1梯度下降算法（batchgradientdescentBGD）3.2随机梯度下降法
hike76·2022-08-24 15:46

【实验二】基于回归分析的大学综合得分预测

数据来源方法使用线性回归模型，尝试使用梯度下降法，最小二乘法实现回归预测，学习使用sklearn便捷的实现线性回归，并做预测结果与模型系数进行评价分析过程一、导入工具包importpandasaspdimportnump
Literary Giant-Lee·2022-08-24 07:06

【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理（07）

正向传播与反向传播(BP)随机梯度下降法(SGD)mini-batch梯度下降调节Batch_Size对训
王小王-123·2022-08-23 15:09

梯度下降法求解多元线性回归 — NumPy

梯度下降法求解多元线性回归问题使用梯度下降法求解一元线性回归的方法也可以被推广到求解多元线性回归问题。这是多元线性回归的模型：其中的X和W都是m+1维的向量。
xuechanba·2022-08-22 07:06

梯度下降的线性回归用python_python实现线性回归的梯度下降法

但损失函数一般都比较复杂，难以从函数本身找到最优的参数，因此实际应用过程中使用得较多的就是梯度下降法。通过逐渐改变参数，使损失函数逐渐收敛，最终确定参数值使损失函数的值最小。
weixin_39845825·2022-08-22 07:35

python梯度下降法实现线性回归_机器学习系列——利用梯度下降法及Python手动实现线性回归...

本文则讲述了梯度下降法(包括Adagrad法)求解线性回归的理论以及如何用Python实现，最后应用到diabetes数据集，并将结果与sklearn中的API进行对比。
足以不恨·2022-08-22 07:34
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