梯度下降法

随机梯度下降法实例

学习率learning_rate：表示了每次参数更新的幅度大小。学习率过大，会导致待优化的参数在最小值附近波动，不收敛；学习率过小，会导致待优化的参数收敛缓慢。在训练过程中，参数的更新向着损失函数梯度下降的方向。参数的更新公式为：??+?=??−????????_?????假设损失函数为loss=(w+1)2。梯度是损失函数loss的导数为∇=2w+2。如参数初值为5，学习率为0.2，则参数和损失
weixin_33881753·2020-07-13 18:42

机器学习者都应该知道的五种损失函数！

在寻找最小值的过程中，我们最常用的方法是梯度下降法。虽然损失函数可以让我们看到模型的优劣，并且为我们提供了优化的方向，但是我们必须知道没有任何一种损失函数适用于所有的模型。损失函数
weixin_33861800·2020-07-13 18:05

Pytorch设立计算图并自动计算

本博文参考七月在线pytorch课程1.numpy和pytorch实现梯度下降法使用numpy实现简单神经网络importnumpyasnpN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#随机创建一些训练数据
weixin_33755554·2020-07-13 17:17

pytorch梯度下降法讲解（非常详细）

pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势
weixin_30646315·2020-07-13 17:24

机器学习梯度下降法，最通俗易懂的解释

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
wade1203·2020-07-13 16:43

线性回归中的参数求解---利用损失函数与梯度下降法

线性回归中的参数求解---利用损失函数与梯度下降法因为新型流感病毒的原因寒假延长了许多，但是这一点也不妨碍搞科研，，，，这不知网大大都免费开放了。阿弥陀佛，真是让人痛哭流涕。
斜刘海这样才美腻·2020-07-13 16:54

吴恩达 deep-learning 优化算法

文章目录Mini-batch梯度下降法指数加权平均动量梯度下降法RMSpropAdam优化算法学习率衰减局部最优的问题Mini-batch梯度下降法当对整个训练集执行梯度下降法时，要处理整个数据集，然后才能进行一步梯度下降法
仰望星空1994·2020-07-13 16:18

深度学习笔记：交叉熵(cross-entropy)损失函数解决二次型带来的学习速率下降问题

但我们这次试用梯度下降法尝试获得权重值和偏置值，损失函数使用二次型函数。接下来让我们看看这个神经元是怎么学习的。首先，我选择输入x=1,w=0.6,
fanchenxinok·2020-07-13 14:14

机器学习-梯度下降算法

梯度就是导数梯度下降法就是一种通过求目标函数的导数来寻找目标函数最小化的方法。梯度下降目的是找到目标函数最小化时的取值所对应的自变量的值，目
taoKingRead·2020-07-13 14:26

PyTorch入门精简资料（二）设立计算图并自动计算

Datawhale_Task2设立计算图并自动计算numpy和pytorch实现梯度下降法设定初始值求取梯度在梯度方向上进行参数的更新numpy和pytorch实现线性回归pytorch实现一个简单的神经网络参考资料
Courageux-J·2020-07-13 11:29

pytorch 入门 - 优化算法详解

文章目录梯度下降法（GradientDescent）GD算法的实现方式BGD（BatchGradientDescent）SGD（StochasticGradientDescent）MBGD（Mini-BatchGradientDescent
噜噜的小苹果·2020-07-13 11:27

归一化（标准化）相关问题

例如梯度下降法。不归一化，容易产生陕谷，而学习率较大时，以之字形下降。学习率较
泰狗汪汪·2020-07-13 11:16

算法工程师面试准备——数学

文章目录泰勒公式牛顿法牛顿迭代法公式收敛性改进牛顿法与梯度下降法的区别为啥牛顿法是二阶的海森矩阵如何应用的矩阵分解矩阵分解的作用矩阵分解的方法SVDPCA贝叶斯概率贝叶斯优化泰勒公式牛顿法牛顿迭代法公式在实数域和复数域上近似求解方程的方法该方法使用函数
iwtbs_kevin·2020-07-13 10:51

随机梯度下降

StochasticGradientDescent（随机梯度下降法）的优势:高效。易于实现(有大量优化代码的机会)。Sto
IceForest1·2020-07-13 08:37

梯度下降法与牛顿法

一、梯度下降梯度下降法应用一阶泰勒展开，假设L(θ)代表损失函数，目标：最小化损失函数，θ是需要更新的模型参数。
小松qxs·2020-07-13 08:07

随机梯度下降，随机的含义

梯度下降法中，有3中不同的策略。分别是：(full)batchgradientdescent=批梯度下降，是指所有数据一次性全部喂给模型，然后用梯度下降法更新参数。
csdn果冻柠檬·2020-07-13 07:20

梯度下降法——得到的结果可能是局部最优值，如果凸函数则可保证梯度下降得到的是全局最优值...

摘自：http://www.wengweitao.com/ti-du-xia-jiang-fa.html梯度下降法（GradientDescent）是一种常见的最优化算法，用于求解函数的最大值或者最小值
djph26741·2020-07-13 04:29

【吴恩达机器学习】学习记录1：课程概论及相关基础概念（监督学习、非监督学习、损失函数、梯度下降法）

课程概论机器学习的定义监督学习非监督学习模型表示代价函数梯度下降法课程概论机器学习概念的简单介绍：机器学习是一种在对人工智能进行探索的过程中产生的新技术，它赋予了计算机新的能力，使其不仅仅是一个进行超级计算的工具
ayayayayo·2020-07-13 02:40

机器学习：随机梯度下降法（线性回归中的应用）

一、指导思想#只针对线性回归中的使用算法的最优模型的功能：预测新的样本对应的值；什么是最优的模型：能最大程度的拟合住数据集中的样本数据；怎么才算最大程度的拟合：让数据集中的所有样本点，在特征空间中距离线性模型的距离的和最小；（以线性模型为例说明）怎么得到最优模型：求出最优模型对应的参数；怎么求解最优模型的参数：通过数学方法，得到目标函数（此函数计算数据集中的所有样本点，在特征空间中到该线性模型的距
ab1213456·2020-07-13 02:09

学习笔记13：随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）

这是一个线性回归问题，若对线性回归有所了解的同学就知道：利用最小二乘法则和梯度下降法可以求出两个参数，而深度学习也同样可以利用这两种方法求
Softdiamonds·2020-07-13 01:38

逻辑回归梯度下降法

1、逻辑回归的公式为：其中：则：叫做预测函数，一般表示结果取1的概率，那么对于单条样本分类1和0的概率分别为：可以整理成如下格式：2、构造损失函数(cost函数)：利用最大似然估计推导损失函数，最大似然估计就是利用已知的样本结果，反推能导致这样结果最大概率的一组参数值。举例：假设一个袋子中只装有未知数的黑球和白球，现在有放回的随机抽取球，做了一次测试，这次测试中抽取了10次，结果其中8次抽到了黑球
matao_jack·2020-07-13 01:20

大白话5分钟带你走进人工智能-第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3)

上节中提出用梯度下降法求解，本节的话我们对其具体细节展开。先来看下我们用梯度下降求解最优解，想要通过梯度下降优化L(θ)到最小值需要几步？第一步，随机产生w，随机到0附近会
L先生AI课堂·2020-07-13 00:23

梯度下降原理及在线性回归、逻辑回归中的应用

1基本概念1）定义梯度下降法，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。
Erli11·2020-07-13 00:42

机器学习者都应该知道的五种损失函数！

在寻找最小值的过程中，我们最常用的方法是梯度下降法。虽然损失函数可以让我们看到模型的优劣，并且为我们提供了优化的方向，但是我们必须知道没有任何一种损失函数适用于所有的模型。
weixin_33860147·2020-07-12 23:03

机器学习：随机梯度下降法

1.梯度下降1）什么是梯度下降？因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因，我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示，黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。既然是选择一个方向下山，那么这个方向怎么选？每次该怎么走？先说选方向，在算法中是以随机方式给出的，这也是造成有时候
weixin_30622181·2020-07-12 23:41

统计学习方法(1) 梯度下降法和SMO算法实现SVM

SVMSVM是深度学习之前的一种最常用的监督学习方法,可以用来做分类也可以做回归.它的本质和感知机类似,但是额外增加了大间隔的优化目标.结合前面提到的核技巧,我们可以把SVM推广到非线性.这样实现的分类器将有着非常好的性质,让它一度成为"最优解".LibSVM在线性二分类SVM中,我们不止设置一个决策平面wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0,还会有两个支持平面wTx+b=−1w^Tx+b=
Hαlcyon·2020-07-12 22:22

PyTorch设立计算图并自动计算（梯度下降和线性回归的实现）

numpy和pytorch实现梯度下降法设定初始值求取梯度在梯度方向上进行参数的更新使用Python实现x=1learning_rate=0.1epochs=100y=lambdax:x**2+2*x+
Seanlocked·2020-07-12 22:49

批量归一化与残差网络、凸优化、梯度下降法

批量归一化对于浅层模型：对输入进行标准化处理，使得各个特征的分布相近，任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1对于深度模型：提出批量归一化，利用小批量的均值和标准差，不断调整网络中间输出，使得网络各层的输出数值更稳定1.对全连接层做BatchNormalization：x=Wu+boutput=ϕ(x)\boldsymbol{x}=\boldsymbol{W\boldsymbol{u
zyuPp·2020-07-12 21:08

机器学习中优化算法总结

梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法是最早接触的优化算法，也是应用最广泛的优化算法，梯度具有两个重要的性质：1.梯度方向是函数值最速上升方向，那么负梯度方向是函数值最速下降方向2.如果某点的梯度不为
冲鸭，屎壳郎·2020-07-12 18:22

线性回归--Octave实现

预测X_p=[16503];的价格方法一：采用梯度下降法1.首先由于x1和x2相差太多，所以需要使用featurescalling.这里采用meanderivation.或者是max-minfunction
Diehard_Yin·2020-07-12 18:34

神经网络常见的几种最优化方法（梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法等）

目录1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）1）牛顿法（Newton'smethod）2）拟牛顿法（Quasi-NewtonMethods
无止境x·2020-07-12 17:04

关于线性回归：梯度下降和正规方程（gradient descend、normal equation）

1、梯度下降法假设：-x：输入特征-y：样本标签，实际输出-(x,y)：训练样本-m表示训练样本总数，loop：i-n表示特征总数，loop：j目的是通过对训练样本进行学习，构造一个模型，使得能够对任意的输入进行预测
Cecilia_He·2020-07-12 16:47

机器学习基础__03__梯度下降法

目录1.什么是梯度1.1方向导数1.2梯度1.3为什么沿着梯度方向函数增长最快2.梯度下降法3.梯度下降法的三种形式3.1批量梯度下降3.2随机梯度下降3.3小批量梯度下降1.什么是梯度梯度是一个向量。
山野村夫_pro·2020-07-12 16:05

梯度下降算法分类总结

引言梯度下降法(GradientDescentAlgorithm，GD)是为目标函数J(θ)，如代价函数(costfunction),求解全局最小值（GlobalMinimum）的一种迭代算法。
kalaka321·2020-07-12 15:56

（十八）从零开始学人工智能-智能推荐系统：矩阵分解

推荐系统系列之二：矩阵分解文章目录推荐系统系列之二：矩阵分解1.理论基础2.随机梯度下降法（SGD）3.改进1).带偏置的SVD（BiasSVD）2).SVD++3).timeSVD4.模型对比5.拓展
同花顺技术·2020-07-12 14:36

使用以下商品房销售记录表数据，用梯度下降法，编程实现一个房价预测系统

题目描述使用以下商品房销售记录表数据，用梯度下降法，编程实现一个房价预测系统。
Djnsakn·2020-07-12 14:04

1_线性回归算法梳理

文章目录机器学习基本概念1.监督学习：2.无监督学习：3.泛化能力：4.过拟合：（overfitting）5.欠拟合：（underfittin）6.交叉验证：线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法1.梯度下降法
WhoIsTing·2020-07-12 13:40

常见梯度下降法变式总结（SGD, Momrntum，Adagrad等）

常见的梯度下降法的变式1SGD随机梯度下降随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形，就是每次使用一批（batch）数据进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度，因为现在深度学习的数据量都特别大，所以每次都计算所有数据的梯度是不现实的
Struggle~·2020-07-12 12:34

机器学习学习笔记（二）——梯度下降法和正规方程法解决多项式回归问题

对假设函数（hypothesisfunction）建模：在机器学习中，现有一个数据集，k个特征。大致画出特征点与结果集的映射。预测一个假设函数模型，如果用当前的k个特征，不一定能符合假设函数的公式：Wecancombinemultiplefeaturesintoone.Forexample,wecancombinex_1x1andx_2x2intoanewfeaturex_3x3bytakingx
lancetop-stardrms·2020-07-12 11:47

[基础知识点]PCG算法以及代码解析

1.基本介绍共轭梯度法是介于梯度下降法与牛顿法之间的一个方法，是一个一阶方法，它克服了梯度下降法收敛慢的缺点，又避免了存储和计算牛顿法所需要的二阶导数信息。
いしょ·2020-07-12 11:49

神经网络初探：反向传播算法

神经网络初探：反向传播算法链式法则求导的不足上回说到用梯度下降法优化神经网络参数，使得代价函数最小，这里面的核心问题在于求解偏导。也许很多人会说求解偏微分很困难吗？用链式法则就是喽。
笑横野·2020-07-12 11:46

深度学习之梯度下降算法(SGD,RMSProp,Adam)

BatchGradientDescent）3.Mini-BatchGradientDescent4.批梯度下降与Mini-Batch梯度下降的区别5.梯度下降优化影响6.大小选择7.指数加权平均8.动量梯度下降法
沧海二阳·2020-07-12 10:13

机器学习——梯度下降法(Gradient Descent)初识

梯度下降法（GradientDescent）不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数无论是梯度下降法还是梯度上升法都是对目标函数进行优化操作。
Liuyt_61·2020-07-12 10:55

线性回归和局部加权线性回归

这种方式的优点是计算简单，但是要求数据矩阵X满秩，并且当数据维数较高时计算很慢；这时候我们应该考虑使用梯度下降法或者是随机梯度下降（同Logistic回归中的思想完全一样，而且更简单）等求解。
weixin_30919429·2020-07-12 07:08

Tensorflow学习教程------代价函数

为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为:假如我们使用梯度下降法(Gradientdescent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下:其中,z表示神经元的输入,σ表示激活函数
weixin_30600503·2020-07-12 06:22

正规方程（区别于迭代方法的直接解法）

正规方程求解：上图出现错误应该将x的上下限交换：牢记结果：梯度下降法与正规方程比较的优缺点：1.正规方程，可以一步得到回归问题的最优解。2.牢记正规方程θ=(X'X)^{-1}X'y，可使θ最优化。
up_XCY·2020-07-12 04:23

压缩感知与临近点算子

临近点算子是解决压缩感知问题的核心引擎，另外需要引出临近梯度下降法，是梯度下降法的一种次梯度版本。
四尾·2020-07-12 04:00

Theano简单入门（一）：Theano与Lasagne的安装

首先回顾一下机器学习的东西，定义一个模型（函数）f(x;w)x为输入，w为模型参数，然后定义一个损失函数c(f),通过数据驱动在一堆模型函数中选择最优的函数就是训练training的过程，在机器学习中训练一般采用梯度下降法
花梦飞·2020-07-12 03:40

对比梯度下降和正规方程解性能

现在用导数的方式模拟线性回归中的梯度下降法首先再来回顾一下梯度下降法的基础梯度下降法不是一个机器学习算法,而是一个搜索算法梯度下降法用在监督学习中梯度下降法的过程:对比模型输出值和样本值的差异不断调整本省权重
葡萄数·2020-07-12 03:11

其实都没有很懂梯度下降

博客新地址，阅读体验更佳，点击跳转一直以为自己懂了梯度下降法，直到编程实现一遍，发现有些概念其实理解的并不清晰。
腾原·2020-07-12 00:40
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