梯度下降法第46页

梯度下降法与反向传播

梯度下降法与反向传播主要内容：梯度下降法最优化梯度下降反向传播梯度与偏导链式法则直观理解Sigmoid例子1.梯度下降（Gradientdescent）初始权重不要都置为0，可用高斯分布。

Vinicier·2020-08-10 08:16

对梯度下降法和反向传播BP的一点理解

最近在学习深度学习中的梯度下降与反向传播方面的知识。偶有心得，特此记录。若有不足之处，烦请指正赐教。在训练阶段，深度神经网络经过前向传播之后，得到的预测值与先前给出真实值之间存在差距。我们可以使用损失函数来体现这种差距。损失函数的作用可以理解为：当前向传播得到的预测值与真实值接近时，取较小值。反之取值增大。并且，损失函数应是以参数（w,b）为自变量的函数。这里就需要理解，所谓的对于神经网络的训练指

T-Jhon·2020-08-10 08:32

PyTorch 不同类型的优化器

不同类型的优化器随机梯度下降法(SGD)如果我们的样本非常大，比如数百万到数亿，那么计算量异常巨大。因此，实用的算法是SGD算法。在SGD算法中，每次更新的迭代，只计算一个样本。

weixin_41710583·2020-08-10 08:17

基于LSTM的文本生成

首先是RNN与LSTM的区别：1.我在接触这两种神经网络的时候首先的印象就是，RNN采用传统的backpropagation+梯度下降法对参数进行学习，第t层的误差函数跟ot直接相关，而ot依赖于前面每一层的

magical61·2020-08-10 06:51

梯度下降法and随机梯度下降法

1.梯度下降法梯度下降法的原理可以参考：斯坦福机器学习第一讲。我实验所用的数据是100个二维点。

yudingjun0611·2020-08-10 05:15

无源定位入门（四）：常用求解方法及其优缺点

无论是利用两步法还是直接法定位，一般的定位求解方法分为网格搜索法、迭代类算法（梯度下降法、高斯牛顿法、牛顿法）和部分仿生算法（如粒子群、GA等等）。

syy_1797·2020-08-10 01:29

深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式

深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式1梯度下降法2梯度下降的变式1.SGD2.Momentum3.Adagrad4.RMSprop5.Adam6.小结1梯度下降法梯度下降法的更新公式如下。

紫芝·2020-08-10 00:57

CNN卷积神经网络知识点总结

PoolinglayerFClayer：激活函数sigmoidtanh(x)ReLULeakyReLU参数化ReLU随机化ReLuELU几种优化方式：SGD（随机梯度下降）momentum（基于动量的SGD）Nesterov型动量随即梯度下降法

�cly·2020-08-09 02:10

机器学习系列5-梯度下降法

GradientDescent如果本文对你有帮助，请给我的github打个star叭，上面附有全系列目录和内容！更多优质内容欢迎关注我的微信公众号“Sakura的知识库”：Review前面预测宝可梦cp值的例子里，已经初步介绍了GradientDescent的用法：Instep3,wehavetosolvethefollowingoptimizationproblem:θ∗=arg⁡min⁡θL(

Sakura_gh·2020-08-09 02:27

机器学习——从感知机到BP神经网络(20分钟神经网络入门全解)附BP神经网络python代码

delta学习规则BP神经网络权值更新的梯度下降法推导过程BP神经网络计算实例notes：感知机和线性回归、逻辑回归的关联总结python实现—

whether-or-not·2020-08-09 01:07

3.8 激活函数的导数-深度学习-Stanford吴恩达教授

←上一篇↓↑下一篇→3.7为什么需要非线性激活函数回到目录3.9神经网络的梯度下降法激活函数的导数(DerivativesofActivationFunctions)在神经网络中使用反向传播的时候，你真的需要计算激活函数的斜率或者导数

Jichao Zhao·2020-08-09 01:41

2.基于梯度的攻击——FGSM

FGSM原论文地址：https://arxiv.org/abs/1412.65721.FGSM的原理FGSM的全称是FastGradientSignMethod(快速梯度下降法），在白盒环境下，通过求出模型对输入的导数

weixin_34037173·2020-08-09 00:02

task6:pytorch神经网络优化方法--optim

pytorch优化器optim各种优化方法介绍一、梯度下降1.1批梯度下降法(BatchGradientDescent)1.2随机梯度下降1.3小批量梯度下降二、改进的梯度下降方法2.1Momentum2.2Nesterovacceleratedgradient

夜猫子科黎·2020-08-08 23:05

隐语义模型 LFM 推导

文章目录算法应用场景问题分析算法推导推导损失函数求解损失函数梯度下降法交替最小二乘法开源库算法应用场景在推荐系统中，要根据用户的历史行为（点击、收藏、评分等），挖掘用户感兴趣的物品进行推荐（一般用作推荐系统里面的召回算法

_LvP·2020-08-08 20:53

使用Python和Numpy进行波士顿房价预测任务（二）【深度学习入门_学习笔记】

和Numpy进行波士顿房价预测任务–详解目录：一、数据处理（1）读入数据（2）数据形状变换（3）数据集划分（4）数据归一化处理（5）封装成loaddata函数二、模型设计三、训练配置四、训练过程（1）梯度下降法

qq_40794986·2020-08-08 20:24

常见的机器学习算法（一）线性回归

线性回归模型可以使用两种方法进行训练：①梯度下降法；②正态方程(封闭形式解)：其中X是一个矩阵，其形式为，包含所有训练样本的维度信息。而正态方程需要计算的转置。

是鲤鱼呀·2020-08-08 20:52

论文阅读笔记：End-to-End Blind Image Quality Assessment Using Deep Neural Networks

在第二步中，从训练的早期层和第一个子网的输出开始，使用随机梯度下降法的变体训练质量预测子网。与大多数不同深度神经网络，选择生物学启发的广义

qq_25283239·2020-08-08 19:11

梯度下降方法

这几天在看《统计学习方法》这本书，发现梯度下降法在感知机等机器学习算法中有很重要的应用，所以就特别查了些资料。

lotus___·2020-08-08 17:31

机器学习入门——10分钟走进逻辑回归(Logistic Regression)附python代码

逻辑回归的原理、求解及python实现逻辑回归的由来：从线性回归到逻辑回归线性回归回顾sigmoid函数的优良性质过渡到逻辑回归逻辑回归可以解决的问题逻辑回归的决策边界逻辑回归的求解损失函数梯度下降法求解逻辑回归

whether-or-not·2020-08-08 11:52

batch_size是否越大越好？

当初随机梯度下降法和mini_batch梯度下降法的面世，是为了优化批量梯度下降法计算效率缓慢且对gpu显存要求较高的问题。那么，在显存容量支持的前提下，是否batch_size越大越好呢?

ytusdc·2020-08-08 01:32

BP算法（Back Propagation）与梯度下降法

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，获得各层各单元的误差信

Enabler_Rx·2020-08-07 21:24

感知机原理剖析笔记（如何理解感知机）——《统计学习方法》李航

感知机的学习训练过程旨在寻找一个超平面，能够将实例进行线性划分，为此，我们要导入误分类的损失函数，利用随机梯度下降法对损失函数进行最小

野犬1998·2020-08-07 17:47

阿默mini·2020-08-07 16:22

机器学习之梯度下降法(Gradient Descent)

1.梯度下降法首先梯度下降法不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法。它的作用是最小化一个损失函数。梯度上升法则是最大化一个效用函数。

凌晨两点半还不回家·2020-08-07 16:02

Pytorch_第八篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合、过拟合与正则化

深度学习(DeepLearning)基础[4]---欠拟合、过拟合与正则化Introduce在上一篇“深度学习(DeepLearning)基础[3]---梯度下降法”中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法

沁泽·2020-08-05 20:00

梯度下降法（一）入门

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。我之前也没有关注过这类算法。最近，听斯坦福大学的机器学习课程时，碰到了用梯度下降算法求解线性回归问题，于是看了看这类算法的思想。

莫川·2020-08-05 16:37

Pytorch_第七篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降

深度学习(DeepLearning)基础[3]---梯度下降法Introduce在上一篇“深度学习(DeepLearning)基础[2]---神经网络常用的损失函数”中我们介绍了神经网络常用的损失函数。

沁泽·2020-08-05 11:00

深度学习总结六:VGG

网络训练使用带有动量的mini-batch梯度下降法，batch大小为256，动量

su_poplar·2020-08-05 10:29

最优化方法：梯度下降（批梯度下降和随机梯度下降）

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/23692455梯度下降法（GradientDescent）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

-柚子皮-·2020-08-05 08:19

机器学习实验报告——Linear Regression

机器学习实验报告——LinearRegression一、实验要求要求用梯度下降法对给定的数据X，Y进行线性拟合。给出迭代次数，拟合曲线。

启功·2020-08-05 04:36

LMS算法中的期望输出

LMS（LeastMeanSquare）算法简介如图，LMS大致原理就是利用梯度下降法来调整参数从而减少预测误差e。下面直接上代码，这是大部分文章中出现的代码，一般直接使用变量d(n)，但是没有定义。

非典型废言·2020-08-04 18:44

机器学习算法-模型融合和提升算法

并行计算https://www.nowcoder.com/tutorial/95/1febc9ddb91f46098f7341b05831db692XGBoost和GDBT的区别GDBT在函数空间中利用梯度下降法进行优化而

368chen·2020-08-04 16:13

数学之美——google大脑和人工神经网络

-解决最优化问题的常用方法是：梯度下降法训练数据+成本函数C2.无监督训练-定义新的成本函数C：能够在不知道正确输出值

scl07·2020-08-04 16:02

特征缩放

这个问题有很多特征，如果你能确保这些特征都处在一个相近的范围，这样梯度下降法就能很快地收敛。假设你有2个特征，第一个是房屋面积，他的取值在0-2000之间。

学号_Y_1055·2020-08-04 15:03

CSDN日报20170711——《离开校园，入职阿里，开启新的程序人生》

点击阅读全文数据挖掘|利用梯度下降法实现简单的线性回归作者：carlwu最近做了好多个数据挖掘的小项目，使用并比较了N多算法，了解了很多机器学习的工具，如R语言、Spark机器学习库、Python、Tensorflow

CSDN官方博客·2020-08-04 10:39

学习笔记：学习率和术语解释

将学习速率设为1，然后不断按“STEP”（步）按钮，直到梯度下降法到达最低点。这次走了多少步？答案梯度

小张也是蛮拼的·2020-08-04 10:09

最优化方法 19：近似梯度下降

前面讲了梯度下降法、次梯度下降法，并分析了他们的收敛性。上一节讲了近似梯度算子，我们说主要是针对非光滑问题的，这一节就要讲近似梯度算子在非光滑优化问题中的应用。

Bonennult·2020-08-04 06:30

最优化方法 20：对偶近似点梯度下降法

前面讲了梯度下降、次梯度下降、近似点梯度下降方法并分析了收敛性。一开始我们还讲了对偶原理，那么如果原问题比较难求解的时候，我们可不可以转化为对偶问题并应用梯度法求解呢？当然可以，不过有一个问题就是对偶函数的梯度或者次梯度怎么计算呢？这就是这一节要关注的问题。首先一个问题是哪些形式的问题，其对偶问题相比于原问题更简单呢？可能有很多种，这一节主要关注一种：线性等式/不等式约束的优化问题。之所以考虑此类

Bonennult·2020-08-04 06:30

最优化方法 18：近似点算子 Proximal Mapping

前面讲了梯度下降法，分析了其收敛速度，对于存在不可导的函数介绍了次梯度的计算方法以及次梯度下降法，这一节要介绍的内容叫做近似点算子(Proximalmapping)，也是为了处理非光滑问题。

Bonennult·2020-08-04 06:29

凸优化学习笔记17：次梯度下降法

对于光滑函数，我们可以用梯度下降法，并且证明了取不同的步长，可以得到次线性收敛，如果加上强凸性质，还可以得到线性收敛速度。

Bonennult·2020-08-04 06:29

【机器学习之数学】03 有约束的非线性优化问题——拉格朗日乘子法、KKT条件、投影法...

将有约束问题转化为无约束问题1.1拉格朗日法1.1.1KKT条件1.1.2拉格朗日法更新方程1.1.3凸优化问题下的拉格朗日法1.2罚函数法2对梯度算法进行修改，使其运用在有约束条件下2.1投影法2.1.1梯度下降法

weixin_30606669·2020-08-04 04:26

机器学习（三）：拉格朗日乘子与梯度下降法

这里介绍两个在以后的机器学习算法中经常使用的技巧：拉格朗日乘子（Lagrangemultiplier）和梯度下降法（Gradientdescent）。

wangyanphp·2020-08-04 03:40

线性回归模型推导过程及相关知识点

线性回归是真正用作回归，lr用作分类，线性回归的基本思想是用梯度下降法对最小二乘形式的误差函数进行优化。

tangwei930927·2020-08-04 02:38

机器学习常用优化算法--梯度下降，牛顿法，共轭梯度法，拉格朗日乘数法

·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）·

杨树1026·2020-08-04 02:50

基于Jupyter python实现梯度下降和最小二乘法

实现梯度下降和最小二乘法一、利用梯度下降算法求解多元线性回归方程梯度下降法(GradientDescent)二、最小二乘法法求解多元线性回归方程的python代码实现最小二乘法概念：三、分析一、利用梯度下降算法求解多元线性回归方程梯度下降法

w²大大·2020-08-03 23:29

机器学习系列（4）——梯度下降

梯度下降法在回归问题的第三步中，需要解决下面的最优化问题：θ∗=argmin⁡θL(θ)\theta^*=arg\min_\thetaL(\theta)θ∗=argminθL(θ)L：lossfunction

victor_cs_bit·2020-08-03 23:50

凸优化学习-（二十五）无约束优化算法——最速下降法

凸优化学习最速下降法实为最陡下降法，收敛性质类似于梯度下降法。

明远湖边的秃头·2020-08-03 23:44

随机梯度下降法——python实现

随机梯度下降法——python实现梯度下降法及题目见此博客Exercise3:题目Now,weturntouseotheroptimizationmethodstogettheoptimalparameters.CanyouuseStochasticGradientDescenttogettheoptimalparameters

第五清风·2020-08-03 22:32

批量归一化（BN：BatchNormalization）

批量归一化（BN：BatchNormalization）1、背景随机梯度下降法（SGD）对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Dropout

小熊猫3·2020-08-03 21:12

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。

LoveMIss-Y·2020-08-03 21:07

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