梯度下降法

深度学习的一般性流程3-------PyTorch选择优化器进行训练

深度学习的一般性流程：1.构建网络模型结构2.选择损失函数3.选择优化器进行训练梯度下降法(gradientdescent)是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。
Tina Tang·2020-08-13 16:11

机器学习1:一元线性回归

代价函数线性回归本质就是寻找代价函数最小的斜率和截距相关系数决定系数梯度下降法不同的初始点可能会有不同的路径梯度下降法求一元回归方程斜率和截距学习率不能太小，也不能太大，可以多尝试一些值0.1,0.03,0.01,0.003,0.001,0.0003,0.0001
马踏飞燕&lin_li·2020-08-13 15:16

机器学习及实战——线性回归

其实，还有梯度下降法、坐标轴下降法、最小角回归法等。1.线性回归函数线性回归遇到的问题一般是这样的。
keithic·2020-08-13 15:29

梯度下降法

文章目录1.什么是梯度2.梯度下降3.梯度下降算法在机器学习中，我们通常会根据输入x来预测输出y，预测值和真实值之间会有一定的误差，我们在训练的过程中会使用优化器（optimizer）来最小化这个误差，梯度下降法
易雷·2020-08-13 14:09

机器学习----梯度下降法单变量线性回归及python实现

最近开始学习机器学习基础算法，在看吴恩达的视频，从单变量线性回归开始1.单变量线性回归：已有大量数据，包括不同尺寸的房子和这些房子对应的价格，目标是拟合一条线型直线来模拟房子尺寸和房子价格的关系。2.总体思路：首先，假设我们拟合的直线方程为y=theta1x+theta0，也就是说我们的目的是找到合适的theta1和thea0，使得直线能够很好的描述数据。接下来，我们设置代价函数J=∑(yi-yi
孙敬博·2020-08-13 13:33

神经网络学习笔记4

学习率：在神经网络学习中，决定在一次学习中应该学习多少，以及在多大程度上更新参数使用python实现梯度下降法defgradient_descent(f,init_x,l
木又寸袋虫下·2020-08-13 12:00

深度学习基础要点和Pytorch常用命令汇总

文章目录深度学习基础卷积池化优化算法梯度下降法动量梯度下降Momentum梯度下降RMSpropAdam(AdaptiveMomentEstimation)pytorch框架损失函数LossFunctionsL1LossMSELossNLLLoss
Chauncey Qu·2020-08-13 12:48

深度学习之Pytorch（二）卷积神经网络基础

卷积层和全连接层拥有参数（通过梯度下降法更新），而激活层和池化层不含参数。
名字太简单就记不住·2020-08-13 11:07

深度学习-Optimizer优化器的比较

深度学习中常用的优化器一般有如下几种：BGD（批量梯度下降法，BatchGradientDescent）：是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。
Vivinia_Vivinia·2020-08-13 10:04

梯度下降原理解析

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
O天涯海阁O·2020-08-12 18:04

AI Studio 飞桨 零基础入门深度学习笔记2-基于Python编写完成房价预测任务的神经网络模型

编写完成房价预测任务的神经网络模型波士顿房价预测任务线性回归模型线性回归模型的神经网络结构构建波士顿房价预测任务的神经网络模型1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2模型设计3训练配置4训练过程4.1梯度下降法
mejs·2020-08-12 14:31

栈式自编码算法(SAE)

但是单纯的在原来三层网络上曾加隐藏层并没有带来更好的效果，因为层数曾加以后使用梯度下降法优化的是一个高度非凸的优化问题，训练误差很容易陷入局部极值，还有
LorryXy·2020-08-12 14:22

Noisy DQN

利用梯度下降法学习噪声参数和剩余网络权值。
Jacob Jiang·2020-08-12 14:36

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

作者|小小挖掘机来源|SIGAI数学1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。
CDA·数据分析师·2020-08-12 14:29

XGBOOST与GBDT区别

GBDT在函数空间中利用梯度下降法进行优化。Xgboost在函数空间中利用牛顿法进行优化。且相比GBDT，Xgboost加入了正则项
kunkun_1230·2020-08-11 19:29

优化器（Optimizer）介绍

GradientDescent（BatchGradientDescent，BGD）梯度下降法是最原始，也是最基础的算法。它将所有的数据集都载入，计算它们所有的梯度，然后执行决策。
Aliz_·2020-08-11 19:34

常用机器学习算法优缺点对比

算法模型监督学习线性多分类求解算法计算复杂度解释性缺失值影响决策树判别有非支持贪心算法，穷举搜索低容易不敏感随机森林判别有非支持贪心算法，穷举搜索低容易不敏感KNN判别有非支持kd树算法高一般一般K-means判别无非支持误差平方和法低容易一般线性回归判别有是不支持梯度下降法低容易敏感逻辑回归判别有是不支持梯度下降法
加楠·2020-08-11 18:31

BP网络的MATLAB仿真一般设置

minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');%输入参数依次为:'样本P范围',[各层神经元数目],{各层传递函数},'训练函数'%训练函数traingd--梯度下降法
lily0806·2020-08-11 17:36

基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型

基于tensorflow的MNIST手写数字识别（二）--入门篇一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有
会打代码的扫地王大爷·2020-08-11 14:40

数据压缩（十）——线性预测器最佳预测系数线性方程推导及最小二乘法总结

推导线性预测器最佳预测系数的线性方程任务2：最小二乘法的总结文章目录（一）线性预测器最佳预测系数线性方程推导（二）最小二乘法总结2.1定义2.2思路2.3分类2.4示例1（最简单的例子算最小二乘）2.5梯度下降法求解最小二乘梯度梯度下降梯度下降法的详细算法梯度下降法的代数方式描述梯度下降法的矩阵方式描述前置知识结论推导梯度下降法存在的问题
weixin_41926958·2020-08-11 14:32

机器学习——分类问题(2020最新版)

直接使用梯度下降法去做逻辑回归，相当于完成底层实现。直接调用sklearn的话，简单很多，具体实现无法学习到。
天道酬勤、业道酬精、学道酬苦·2020-08-11 09:37

【Machine Learning, Coursera】机器学习Week2 Normal Equation

LinearRegressionwithMultipleVariables——NormalEquation对于线性回归问题，用梯度下降法求解参数需要选择α，并且需要多步迭代才能收敛到全局最小值，而用正规方程法可以一次性求解参数
Aki-Z·2020-08-11 05:46

逻辑回归的推导及C代码实现

//梯度下降法进行逻辑回归，分别输入正负样本voidlogisticPosNegTrain(constLOGISTICDATA
易大飞·2020-08-11 05:10

直线拟合的三种方法

直线拟合常用的三种方法：一、最小二乘法进行直线拟合二、梯度下降法进行直线拟合三、高斯牛顿，列-马算法进行直线拟合一、使用最多的就是最小二乘法，这里我也对最小二乘法进行了一个总结。
易大飞·2020-08-11 05:10

【机器学习】正规方程的推导过程，看完我不信你不懂！

在监督学习的学习过程中，比较常用的是梯度下降法但是对于参数较少的训练集来说（约莫1-1000左右个参数），正规方程可能会更加适合正规方程可以一步到位，直接计算出使代价函数值最低的参数值而不再需要像梯度下降一样进行迭代下面给出推导过程
性感博主在线瞎搞·2020-08-11 05:27

梯度下降法python+numpy实现

批量梯度下降法(BatchGradientDescent,BGD)：使用所有样本在当前点的梯度值来对变量参数进行更新操作。
xiaoxy97·2020-08-11 04:44

机器学习——人工神经网络之后向传播算法（BP算法）

目录一、后向传播算法的本质——梯度下降法求局部极值1、w迭代公式的合理性二、后向传播算法的推导（以二层神经网络为例）1、问题描述（创建目标函数loss函数，求参数）2、求解参数的流程（四步曲）3、求解参数第二步
有情怀的机械男·2020-08-11 04:02

神经网络剖析激活函数优缺点（Undetanding the difficulty of training deep feedforward neural networks）

我们的目标是更好地理解为什么随机初始化的标准梯度下降法在深度神经网络下表现如此糟糕，为了更好地理解最近的相对成功并帮助设计未来更好的算法。我们首先观察了非线性激活函数的影响。
AI_Younger_Man·2020-08-11 03:33

numpy和pytorch实现梯度下降法

1梯度下降原理首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。而求取梯度就确定了
土豆土豆，我是洋芋·2020-08-11 02:07

BP神经网络原理推导（学习笔记）

BP神经网络算法部分原理推导（梯度下降法）20160715xujie以下图所示网络为例，来源于网上某位大神的BP网络C代码，根据C代码源码进行理解。
啊吼！·2020-08-11 02:10

Python学习--Machine-Learning 吴恩达机器学习编程作业 (第一周)

Machine-Learning编程作业ProgrammingExercise1：LinearRegression1.单变量线性回归1.1读取数据并显示1.2定义代价函数1.3梯度下降法1.4可视化2.
OOOrchid·2020-08-10 20:26

Jacobi迭代法与Gauss-Seidel迭代法

之前我在博客里介绍过牛顿-拉弗逊迭代法，对数据挖掘技术熟悉的同学应该还知道有梯度下降法（其实也是一种迭代算法）。
mosquito_zm·2020-08-10 18:13

算法题 - 求一个正数的开方根 - Python

这次特定介绍一种前几天看到的一个方法，梯度下降法（在朋友的博客上看到的，但是他没有详细的整理和给出可运行的代码：链接）。那么
GrowthDiary007·2020-08-10 14:18

无约束问题的最优化方法

—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————第一种方法：梯度下降法其中是步长，且，是正定矩阵
Captain_zp·2020-08-10 11:58

关于BP算法、梯度下降法和最小二乘法的介绍和比较

以下来源于百度百科BP算法由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层进入网络，经隐层逐层传递至输出层，如果输出层的实际输出与期望输出(导师信号)不同，则转至误差反向传播；如果输出层的实际输出与期望输出(导师信号)相同，结束学习算法。反向传播时，将输出误差(期望输出与实际输出之差)按原通路反传计算，通过隐层反向，直至输入层，在反传过程中将误差分摊给各层的各个单元，获得
一个徘徊在人工智能门口的地球物理研究僧·2020-08-10 11:30

机器学习分享——反向传播算法推导

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）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
MoModel·2020-08-10 11:32

梯度下降法和反向传导法

本次博客主要是先介绍梯度下降法然后介绍反向传导法。其实从某种方向上看两者是很相似的。一，梯度下降法梯度下降法又称最速下降法。首先我们应该清楚，一个多元函数的梯度方向是该函数值增大最陡的方向。
huaibei_北·2020-08-10 11:44

神经网络之梯度下降与反向传播（下）

它本质上是梯度下降法（参考“上篇”）。人工神经网络的参数多且“深”，梯度计算比较复杂。在人工神经网络模型提出几十年后才有研究者发明了反向传播算法来解决深层参数的训练问题。
2014wzy·2020-08-10 11:06

神经网络之梯度下降与反向传播（上）

梯度下降法是一种基于函数一阶性质的优化算法。人工神经网络的训练主要采用梯度下降法，其计算过程中采用误差反向传播的方式计算误差函数对全部权值和偏置值的梯度。
2014wzy·2020-08-10 11:34

梯度下降法和误差反向传播推导

梯度下降法原理梯度下降法的示意图如下前提:假设x⃗1×m和y⃗1×n的向量有一个函数关系y⃗=f(x⃗|θ),其中θ是一个l维的参数向量,为例拟合初函数f.现有,k组观测值,得到训练集矩阵Xk×m和Yk
Maxwellhang·2020-08-10 10:36

算法中的最优化方法总结（中国科学院大学）

主要内容1.线性规划单纯形法2.二次规划modifiedsimplexmethod（改进的单纯形法）有效集法3.无约束的非线性规划梯度下降法牛顿法、拟牛顿法方向确定和步长确定的方法垂直搜索方法Powell
EDGSCOUT·2020-08-10 10:26

机器学习（十一）神经网络模型之代价函数及利用反向传播算法实现梯度下降算法

那么和逻辑回归以及线性回归一样，得到了预测函数，下一步就是利用梯度下降法求解预测函数中的参数，来使得预测函数尽可能的接近样本数据，最终得到完整的预测函数hθ(x)，那么在使用梯度下降法时，我们
Mekeater·2020-08-10 10:18

反向传播和梯度下降的关系

1梯度下降法（GradientDescentAlgorithm）梯度下降法是一种通用的优化算法，中心思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小（或最大）。
Enthusiasmoo·2020-08-10 10:32

神经网络中的反向传播（梯度下降）

梯度下降：梯度下降法是一种优化算法，思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小（或最大）。梯度下降法是深度学习网络最常用的优化算法。
CV/NLP大虾·2020-08-10 09:21

反向传播(Back Propagation)

在利用梯度下降法对神经网络权重等参数进行训练时，需要利用反向传播去计算损失函数对权重参数的偏导数。
lyf5231·2020-08-10 09:51

【模式识别】反向传播神经网络 BPNN

回顾感知器学习算法，其核心思想是梯度下降法，即以训练样本被错分的程度为目标函数，训练中每次出现错误时便使权系数朝着目标函数相对于权系数负梯度方向更新，知道目标中没有被错分的样本为止。
iteye_18800·2020-08-10 09:13

反向传播算法-损失函数&激活函数

在DNN中，损失函数优化极值求解的过程一般采用梯度下降法、牛顿法或拟牛顿法等迭代方法来迭代完成。
aohun0743·2020-08-10 09:14

反向传播之梯度下降法

本文介绍梯度下降法。梯度下降法：使用随机梯度下降算法，使参数沿着梯度的反方向，即总损失减小的方向移动，实现参数更新。
niewzh·2020-08-10 09:04

BP

关于反向传播反向传播（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）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
Neil-Yale·2020-08-10 08:19

我来介绍一下"反向传播学习算法"和"梯度下降法"

梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。
windy444·2020-08-10 08:15
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