梯度下降法

（一）pytorch学习笔记（线性回归 梯度下降）

机器学习中梯度下降法的简单例子来源于pytorch的官方学习资料的总结y=[0.5,14.0,15.0,28.0,11.0,8.0,3.0,-4.0,6.0,13.0,21.0]x=[35.7,55.9,58.2,81.9,56.3,48.9,33.9,21.8,48.4,60.4,68.4
le_sheng·2020-07-28 09:11

永磁同步电机的矢量控制策略（十三）一一一弱磁控制（超前角）

永磁同步电机的矢量控制策略（十三）13.1弱磁控制（超前角）在前面我们了解电压极限环和电流极限环的概念后，学习了一种基于梯度下降法的电流修正计算的弱磁控制。
昔时扬尘处·2020-07-28 09:16

永磁同步电机的矢量控制策略（十一）一一一弱磁控制（梯度下降法）

永磁同步电机的矢量控制策略（十一）11.1永磁同步电机的弱磁控制1.弱磁控制的原理永磁同步电机弱磁控制的思想来源于他励直流电动机的调磁控制。当他励直流电动机的端电压达到最大值之后，无法再用调压调速来提高转速，只有通过降低电动机的励磁电流，从而降低励磁磁通，实现在保证电压平衡的条件下，电机速度提升到额定转速以上。永磁同步电机的电枢电压在额定条件下，随着电机转速的升高，电枢反应磁场的空间旋转速度也在不
昔时扬尘处·2020-07-28 09:16

实习 ：后端优化GN/LM

高斯牛顿法比梯度下降法更容易收敛，迭代更少次数，梯度下降法可能会局部最优，牛顿法用一个二次曲面拟合当前所处位置的局部曲面，梯度下降法用一个平面拟合当前局部曲面，高斯牛顿是牛顿法在求解非线性最小二乘问题的特例
孔小葵要加油·2020-07-28 06:48

Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning

虽然随机梯度下降法（SGD）通常
_天明_·2020-07-28 06:58

迭代估计方法---LM迭代

LM算法是介于牛顿法与梯度下降法之间的一种非线性优化方法，对于过参数化问题不敏感，能有效处理冗余参数问题，使代价函数陷入局部极小值的机会大大减小，这些特性使得LM算法在计算机视觉等领域得到广泛应用。
看风景的人lsy·2020-07-28 06:38

各种优化算法及其优缺点？

1）梯度下降：每次使用全部数据集进行训练优点：得到的是最优解缺点：运行速度慢，内存可能不够2）随机梯度下降SGM在随机梯度下降法中每次仅根据一个样本对模型中的参数进行调整优点：可以一定程度上解决局部最优解的问题缺点
Rnan-prince·2020-07-28 05:02

SLAM中常用的非线性优化算法学习笔记

TableofContents1.优化的由来和梯度下降法2.最速下降法和牛顿法3.（Guass-Newton）高斯-牛顿法4.
文科升·2020-07-28 04:31

吴恩达深度学习笔记(43)-动量梯度下降法（Momentum）

动量梯度下降法（GradientdescentwithMomentum）还有一种算法叫做Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数
极客Array·2020-07-28 03:43

Coding and Paper Letter（十六）

whiteboxwhiteboxtools2.R语言包sgd，大规模随机梯度下降法实现。sgd3.亚马逊云（AWS）上的无服务器地图瓦片。
G小调的Qing歌·2020-07-28 00:27

梯度下降法

梯度下降法主要分为三种，梯度下降法随机梯度下降小批量梯度下降下面分别来介绍一下，这样更加有助于理解它们之间的联系。
胖墩哥·2020-07-20 19:00

利用tensorflow的梯度下降法计算y=wx+b的w和b变量

importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.创造数据#用NumPy随机生成shape为[2,100]的数据，全是0-1x_data=np.float32(np.random.rand(2,100))#用np.dot[0.100,0.200](shape[1,2])*x_data（shape[2,100]），得到shape为[1,100]数据再加0.3y_data=n
那片枫树海·2020-07-19 10:03

pytorch自动求梯度—详解

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。
越前浩波·2020-07-17 21:35

神经网络例程-梯度下降法更新权值

一、梯度下降法（GradientDecent）#importthenecessarypackagesfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsk
qq_27158179·2020-07-16 05:16

字节跳动人工智能岗

有两个技巧相当的赌徒A，B，他们赌博胜率为0.5，现在设定这样的获胜规则：A只要赢了2局或以上就获胜，B只要赢了3局或以上就获胜】）其他人面经有哪些优化函数，比较不同优化方法分为直接法和迭代法，其中迭代法包括一阶法（梯度下降法
奋斗的风格·2020-07-16 05:16

多元线性回归求解过程 解析解求解

求解多元线性回归多元线性回归常用的求解方法有两种：1-解析解求解法2-梯度下降法求解本章我们来看多元线性回归的解析解求解法。解析解求解法说到解析解求解，很多同学都已经忘记了什么事解析解。
叫我SKY·2020-07-16 05:47

Stanford机器学习 第二周：多变量线性回归

1多维特征（Multiplefeatures）假设房价与图中四个变量（特征）有关，此时的假设函数为：更具一般性的，假设与n个变量有关2多变量梯度下降下图分别为单变量梯度下降与多变量梯度下降算法：3梯度下降法实践
king_jie0210·2020-07-16 01:08

10种主要的统计学习方法总结

《统计学习方法》笔记1.感知机适用问题：二分类问题模型特点：分离超平面模型类型：判别模型学习策略：极小化误分类点到超平面距离学习的损失函数：误分类点到超平面距离学习算法：随机梯度下降法2.k近邻适用问题
elma_tww·2020-07-15 22:11

机器学习之数学系列（二）梯度下降法(参数更新公式的由来)

一、引言下山问题  如下图所示，假设我们位于黄山的某个山腰处，山势连绵不绝，不知道怎么下山。于是决定走一步算一步，也就是每次选个方向往山下走一步，这样一步一步走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。问题是当我以一定的步长下坡时，我可以选择的方向有很多，到底选哪个方向最好呢？经验告诉我们选最陡的方向走，因为这样可以快速下山。那具体的最陡的方向是哪个方向？答案是：梯度的负方向。本文的工作有1.阐述为什么
buchidanhuanger·2020-07-15 21:47

吴恩达机器学习笔记5——多变量线性回归

第5章多变量线性回归1，多功能2，多元梯度下降法（GradientDescentforMultiplevariabls）Hypothesis假设：Parameters参数：n+1维向量Costfunction
Margo_Zhang·2020-07-15 18:38

梯度下降法局部最优解和鞍点的问题

陷入局部最优并不是神经网络的问题，在一个高维空间中做梯度下降，很难收敛到局部最优，因为局部最小值要求函数在所有维度上都是局部最小值。若一个维度收敛到局部最小值的概率是0.5，则n维度收敛到局部最小值的概率是0.5^n，因此若n足够大，则收敛到局部最小值得概率接近于0。实际情况，在高维平面，函数会落在鞍点上。鞍点是函数在某一维度或多个维度上梯度不为0的点。因此，落在鞍点上的概率为1-0.5^n。也就
BingLZg·2020-07-15 16:50

Machine Learning笔记——多变量线性回归

使用梯度下降法来处理多元线性回归问题执行偏导数之后如下：梯度下
weixin_33834910·2020-07-15 15:26

pytorch的基本使用, 函数实现SDG法训练网络, 梯度下降法(DG)案例

1pytorch的概念1.1tensor张量1.1.1PyTorch的tensor与NumPyarray相互转换PyTorch的很多操作和numpy都是类似的，但是因为其能够在GPU上运行，所以比NumPy快很多。importtorchimportnumpyasnp#创建一个numpyndarraynumpy_tensor=np.random.randn(10,20)x=torch.randn(1
徐长亮·2020-07-15 15:22

神经网络基础知识--感知器，S型神经元，梯度下降法，神经网络架构

感知器和S型神经元简介1.1感知器感知器是如何⼯作的呢？⼀个感知器接受⼏个⼆进制输⼊，x1,x2,…，并产⽣⼀个⼆进制输出：⽰例中的感知器有三个输⼊，x1,x2,x3。通常可以有更多或更少输⼊。Rosenblatt提议⼀个简单的规则来计算输出。他引⼊权重，w1,w2,…，表⽰相应输⼊对于输出重要性的实数。神经元的输出，0或者1，则由分配权重后的总和∑jwjxj⼩于或者⼤于⼀些阈值决定。和权重⼀样，
杭爱山plus·2020-07-15 15:28

Stanford University《Machine Learning》学习笔记（5）- 多变量线性回归

单变量线性回归1多维特征2多变量梯度下降3梯度下降法实践1-特征缩放4梯度下降法实践2-学习率5特征和多项式回归6正规方程本次课程（共6小节）视频链接:https://pan.baidu.com/s/1MilLGpRkhv7N311G7
视觉菜鸟0924·2020-07-15 13:45

通俗理解 - 梯度下降

梯度下降的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(i.e.找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。
飞虹147·2020-07-15 12:13

机器学习系列——岭回归

文章目录理论正规方程梯度下降法Python实现正规方程梯度下降法理论岭回归在最小二乘法的基础上加上了一个l2l_2l2惩罚项损失函数：J(θ)=12m∑i=1m[((hθ(x(i))−y(i))2+λ∑
数据科学家修炼之道·2020-07-15 10:43

机器学习--基础--微分

机器学习中优化问题的解决大多数情况下同微分有关，比如牛顿法，梯度下降法；深度学习中就更不用说了，整个深度学习框架（tensorflow，pytoch等等）的基石，或者说首要处理的问题就是自动微分
xiaoxifei·2020-07-15 10:33

深入理解梯度下降法

对于随机梯度和批量梯度的介绍可参考这一篇文章，作者总结的很好：https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html但看了很多，总觉得理解的还不是很清楚，所以这篇文献我想换个角度，用自己的话来梳理和总结一下。假设数据集如下，有三个样本，具体取值不重要一：{x1(1),x2(1)，y(1)}\{x^{(1)}_1,x^{(1)}_2，y^{(1)}\}{x1(1)
落叶阳光·2020-07-15 10:25

局部加权线性回归（内含代码）

在之前的博客中我们已经简单讨论过一些回归的算法，如使用假设和梯度下降法的单变量线性回归和多变量线性回归以及采用正规方程的线性回归，这次我们简单讨论一下局部加权线性回归（LocalWeightedLinerRegression
wyl1813240346·2020-07-15 10:37

深度学习day01【李宏毅】

深度学习day01一、梯度下降法1.1Adagrad1.2StochasticGradientDescent1.3FeatureScaling二、LogitsticRegression2.1LogisticRegression
小鸡杂毛·2020-07-15 08:13

深度之眼【Pytorch】-Xavier、Kaiming初始化（附keras实现）

均匀分布初始化2.Xavier正态分布初始化Kaiming初始化1.Kaiming正态分布初始化2.Kaiming均匀分布初始化Pytorch实现Keras实现背景知识神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进
风后奇门‘·2020-07-15 07:16

吴恩达机器学习笔记（二）（多变量特征缩放，特征选择，正规方程）

当出现变量之间范围相差较大时，可以将其特征缩放标准化后，使梯度下降法的速度提高。下面的作业题中，X数据的第一列代表房间的面积，第二列代表房间数。相差过大所以需要特征缩放补充知识：标准差=根号方差。
川酱·2020-07-15 07:36

个人整理的机器学习/数据挖掘相关算法

1.梯度下降法、牛顿法2.最大似然估计法3.最小二乘法4.线性回归（基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化）5.K最近邻分类算法（KNN）6.决策树（ID3、C4.5算法、迭代决策树（
SCAU_Jimmy·2020-07-15 00:02

常见机器学习和深度学习优化方法总结

常见机器学习和深度学习优化方法总结机器学习梯度下降法批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD：三种方法使用的情况：牛顿法定义梯度下降法和牛顿法的区别与对比拟牛顿法深度学习momentum
朴树的数·2020-07-14 20:10

人工神经网络之BP神经网络模型

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。BP神
Soyoger·2020-07-14 18:24

【2017CS231n】第七讲：训练神经网络（下）

1.更好的优化1.1随机梯度下降法训练神经网络的核心策略是一个优化问题。写下损失函数，定义权重的值。损失函数
金刚哥葫芦娃·2020-07-14 16:01

深度学习（1）梯度下降算法

梯度下降法是一种迭代的方法。首先任意选取一组参数，然后一次次地对这组参数进行微小的调整，不断使得新的参数的损失函数更小。
l_ml_m_lm_m·2020-07-14 13:02

logistic regression--sas逐步回归推导验证

逻辑回归定义事件发生的概率为：其中：因此对于输入x分类结果为类别1和类别0的概率分别为：（1）式综合起来可以写成：取似然函数为：对数似然函数为：实际求解中通常取-2logL求解变量系数就是使用梯度下降法求
jin_tmac·2020-07-14 12:52

逻辑回归二分类总结(不断迭代，直到彻底掌握)

——正文——用一句话来介绍逻辑回归就是这样的，假设数据服从伯努利分布[1]，通过**极大化似然估计[2]的方法，运用梯度下降法[3]**来求解参数，来达到
凡人求索·2020-07-14 10:40

浅谈对梯度下降的理解

浅谈梯度下降法如果读者对方向导数和梯度的定义不太了解，请先阅读上篇文章《方向导数与梯度》。前些时间接触了机器学习，发现梯度下降法是机器学习里比较基础又比较重要的一个求最小值的算法。
Tommy_wxie·2020-07-14 06:15

深度学习和机器学习最优化方法总结

机器学习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。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。
SumResort_YangHao·2020-07-14 06:01

深度学习: 模型优化算法

优化算法类型优化算法类型包括一阶优化法和二阶优化法：一阶优化法二阶优化法具体算法随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降法、Nesterov型动量随机下降法、Adagrad法、Adadelta法、RMSProp
JNingWei·2020-07-14 04:38

逻辑回归二分类总结(不断迭代，直到彻底掌握)

——正文——用一句话来介绍逻辑回归就是这样的，假设数据服从伯努利分布[1]，通过极大化似然估计[2]的方法，运用梯度下降法[3]来求解参数，来达到将数据二
数据蛙datafrog·2020-07-14 02:10

岭回归算法的原理和代码实战

这两者的区别在于，同样在使用差平方作为所损失值后，前者使用梯度下降法进行参数优化，而后者使用最小二乘法计算参数。
梁先森-python数据分析师进阶之路·2020-07-14 01:29

机器学习 线性回归----Sklearn & fit方法（多种梯度下降方法）

4.线性回归拟合原理(fit方法)（1）损失函数（2）梯度下降法（3）梯度下降的分类1>“Batch”GradientDescent批梯度下降2>“Stochastic”GradientDescent随机梯度下降
biggirler·2020-07-13 21:35

梯度下降法求解逻辑回归_python实现

文章目录逻辑回归的计算逻辑使用python实现运行结果逻辑回归是一种经典的二分类算法（当然也可以用作多分类），也是我们在进行数据分析和挖掘过程中最常使用的算法之一。通常我们在选择机器学习算法的时候，往往都是先选取简单的模型，如逻辑回归模型，因为它的原理简单、可解释性强，我们将简单的模型和复杂的模型取得的结果进行对比，如果它们效果差不多，那我们也没有必要选择复杂的模型了，逻辑回归就是这样一种有效、易
KingSon1996·2020-07-13 20:37

Pytorch基础之——（二）设立计算图并自动计算

（二）Pytorch设立计算图并自动计算1.numpy和pytorch实现梯度下降法2.设定初始值3.求取梯度4.在梯度方向上进行参数的更新5.numpy和pytorch实现线性回归6.pytorch实现一个简单的神经网络
weixin_42257802·2020-07-13 20:03

机器学习经典算法之（二十三） 随机梯度下降法

（一）随机梯度下降法：上一篇博文，已经介绍了梯度下降算法。在实际中，为了实现梯度下降，往往分为随机梯度下降法和批量梯度下降法。
AI专家·2020-07-13 20:01

机器学习10：如何理解随机梯度下降

机器学习10：如何理解随机梯度下降链接：https://www.zhihu.com/question/264189719/answer/291167114来源：知乎1.梯度下降法理解随机梯度下降，首先要理解梯度下降法
小娜美要努力努力·2020-07-13 19:33
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