梯度下降法

梯度下降法 （一）： 方向导数 和 梯度

方向导数和梯度在高等数学偏导数那一部分提到，两者相互关联，可能会弄混，简单来说方向导数是一个值而梯度是一个向量。了解梯度的概念可以在以后的机器学习或者深度学习模型优化用到梯度下降时更容易理解，接下来让我们看看一些关于方向导数和梯度的细节。一、方向导数对于多元函数，如果说偏导数表示的是多元函数在沿坐标轴的变化率，那么可以说方向导数是沿着任意一指定方向的变化率，不一定是沿着坐标轴。这里给出方向导数的数
小小川_·2020-07-09 01:36

最速下降法杂记

之前我一直对梯度下降法和最速下降法之间的关系和差异理解不清楚，只知道他们都是一阶方法，都沿负梯度方向迭代降低目标函数值，查了很多资料和网上的教程，发现讲得较为繁琐。
why502b·2020-07-09 00:32

统计学和算法相关的基础知识（持续更新）

它的基本思想就是用梯度下降法
请加油吧·2020-07-08 22:50

使用Jupyter Notebook实现梯度下降法和牛顿法求解多元线性回归问题

牛顿法、梯度下降法原理及Python编程应用一、使用梯度下降法实现求解多元线性回归方程1.梯度下降法原理2.python实例使用梯度下降法实现求解多元线性回归方程二、使用牛顿迭代法实现求解多元线性回归方程
白水·2020-07-08 22:49

牛顿法、梯度下降法、最小二乘法的原理以及利用它们解决实际问题的python编程

牛顿法、梯度下降法、最小二乘法的原理以及利用它们解决实际问题的python编程一、牛顿法原理1、产生背景2、牛顿迭代公式二、梯度下降法原理根据计算梯度时所用数据量不同，可以分为三种基本方法：批量梯度下降法
p唯唯唯eng·2020-07-08 21:01

梯度下降法

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。
Vic_Hao·2020-07-08 20:20

L1、L2、smooth L1三类损失函数

因为当函数的输入值距离中心值较远的时候，使用梯度下降法求解的时候梯度很大，可能导致梯度爆炸。什么是梯度
happy1yao·2020-07-08 20:08

随机梯度下降(SGD)与经典的梯度下降法的区别

随机梯度下降(SGD)与经典的梯度下降法的区别经典的优化方法，例如梯度下降法，在每次迭代过程中需要使用所有的训练数据，这就给求解大规模数据优化问题带来挑战。
米兰小子123·2020-07-08 19:17

深度学习第二讲：全连接与局部连接浅析

（3）网络层数的限制（通过梯度下降法难以训练全连接网络，其梯度传递层数有限2、卷积神经网络的三个重要思想：（1）局部连接：每个神经元不再和上一层的所有神经元相连，而只和一小部分神经元相连。
张有功·2020-07-08 19:43

理解梯度下降法(Gradient Decent)

1.什么是梯度下降法？  梯度下降法(GradientDecent)是一种常用的最优化方法，是求解无约束问题最古老也是最常用的方法之一。也被称之为最速下降法。
weixin_33725807·2020-07-08 15:43

（转）导数、偏导数、方向导数、梯度、梯度下降

blog.csdn.net/eric_lh/article/details/78994461---------------------前言机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处
weixin_30555125·2020-07-08 14:54

Python机器学习（三）：梯度下降法

Jacob的Python机器学习系列：Python机器学习（一）：kNN算法Python机器学习（二）：线性回归算法Python机器学习（三）：梯度下降法Python机器学习（四）：PCA主成分分析Python
Jacob杨帮帮·2020-07-08 13:09

逻辑回归损失函数为什么使用最大似然估计而不用最小二乘法

如果用最大似然估计，目标函数就是对数似然函数：,是关于的高阶连续可导凸函数，可以方便通过一些凸优化算法求解，比如梯度下降法、牛顿法等。最小二乘作为损失函数的函数曲线：图1最小二乘
我是女孩·2020-07-08 10:02

用Python实现最速下降法求极值

对于一个多元函数f(x)=f(x1,x2,⋯,xn)，用最速下降法（又称梯度下降法）求其极小值的迭代格式为xk+1=xk+αkdk其中dk=−gk=−∇f(xk)为负梯度方向，即最速下降方向，αk为搜索步长
lxy孙悟空·2020-07-08 10:30

深度学习1：神经网络基础&前馈神经网络Feedforward Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

1LossFunction平方损失函数QuadraticLossFunction交叉熵损失函数Cross-EntropyLossFunctionHinge损失函数HingeLossFunction风险最小化准则优化算法梯度下降法提前停止随机梯度下降法
绝对是谨慎提交的昵称·2020-07-08 06:28

deeplearning.ai - 优化算法 (Optimization Algorithms)

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化吴恩达AndrewNgMini-batch梯度下降法把巨大的数据集分成一个一个的小部分5000000examples,1000×5000,X{1}...X{5000
纫秋兰以为佩·2020-07-08 05:30

通俗理解-梯度下降法（一）- 数学基础

什么是梯度下降梯度下降法（gradientdescent）是一种常见的一阶（first-order）优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
简约AI·2020-07-08 04:35

L1/L2范数

在前面有一节是讲到了梯度下降法，这一节就结合正则来一起捋一捋它是如何减少目标函数过拟合的！（因为我们知道权值过多就类似谐波过多，能很精
十曰立·2020-07-08 03:28

线性回归以及非线性回归

这个代价函数也称为平方误差代价函数思想：对于训练样本（x,y）来说，选择θ0，θ1使h(x)接近y选择合适的（θ0,θ1）使得代价函数最小每一个不同θ1的对应一条直线，我们的目的是找出最合适的θ1（最适合的直线）梯度下降法其实就是求导的过程学习率不能太大也不能太小梯度下降法的作用
!一直往南方开.·2020-07-08 03:22

神经网络（二）（pytorch）

优化算法1-梯度下降法importnumpysanpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportMNIST#导入pytorch内置的mnist数据fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimporttimeimportmatplot
奔跑的小仙女·2020-07-08 02:06

机器学习之梯度下降与线性回归问题

往下看梯度下降法梯度下降法又称最快下降法。1847年由数学家柯西提出。函数在某点的梯度▽是一个方向，其方向是增长最快的方向。显然，负梯度方向是J(α)减少最快的方
〆bird in the pool✘✘·2020-07-08 02:28

Pytorch 学习（三）：Pytorch 线性回归模型实现

Pytorch入门：线性回归实现本方法源自《动手学深度学习》（Pytorch版）github项目对于一个简单线性回归问题，使用Pytorch利用梯度下降法进行解决问题陈述对于公式，其中为公式参数的真值。
RememberUrHeart·2020-07-08 01:35

【概率论面试整理】

转载：https://blog.csdn.net/qian2213762498/article/details/80480888文章目录方差极大似然估计法和机器学习随机梯度下降法概率题[参考1](https
圣托里尼的日落啊~·2020-07-08 00:11

梯度下降之--导数与梯度理解

首先引图（引用）（https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50178505）梯度（Gradient）与梯度下降法（GradientDescent
ZcGXJ·2020-07-07 23:15

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十三】反向传播背后的四个基本等式

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:38

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十二】Hadamard积-- s⊙t

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:05

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-六】通过梯度下降法学习参数

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:05

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十四】四个基本方程的证明（自选章节）

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:05

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-四】神经网络的结构

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-二】感知机

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凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十】热身：一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-三】sigmoid神经元

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十一】关于代价函数的两个假设

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-五】用简单的神经网络识别手写数字

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-一】经典书籍《Neural Networks and Deep Learning》

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:33

1.梯度下降法

1.jpg实验室代码（输入的函数必须是在任意自变量处可导的）fromsympyimport*fromsympy.abcimport*def梯度下降法(func,*args,l=0.1,s=0.001):
诸老师·2020-07-07 21:43

【机器学习】感知机原理详解

为求得超平面，感知机导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化求解。  如果训练数据集是线性可分的，
齐在·2020-07-07 19:02

学习排序算法（二）：Pairwise方法之RankNet

1.RankNet的基本思想RankNet方法就是使用交叉熵作为损失函数，学习出一些模型（例如神经网络、决策树等）来计算每个pair的排序得分，学习模型的过程可以使用梯度下降法。
bigface1234fdfg·2020-07-07 18:24

学习笔记：机器学习--1.3多变量的梯度下降法

这是机器学习的第一章第三节：GradientdescentforMultiplevariables(多变量的梯度下降法)在学习本节过程中，将会涉及到高等数学中矩阵的相关知识通过这一节的学习将会了解：一、
N33MO·2020-07-07 18:58

李宏毅学习笔记3.Gradient Decent

文章目录复习梯度下降法的一些小技巧TipsTip1:Tuningyourlearningrates自适应调整LR的思想Adagrad步长的理解单个变量多个变量Tip2:StochasticGradientDescentTip3
oldmao_2001·2020-07-07 18:40

机器学习里必备的五种回归损失函数

在寻找最小值的过程中，我们最常用的方法是梯度下降法，这种方法很像从山顶下降到山谷最低点的过程。虽然损失函数描述了模型的优劣为我们提供了优化的方向，但却不存在一个放之四海皆准的损失函数。
mbshqqb·2020-07-07 16:24

【人工智能与机器学习 】第六周课后作业--牛顿法、梯度下降法的原理及使用方法

一、牛顿法1.介绍牛顿法（英语：Newton’smethod）又称为牛顿-拉弗森方法（英语：Newton-Raphsonmethod），它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。一般情况对于f(x)是一元二次的情况直接应用求根公式就可以了，但是对于更高次（在5次方以上），没有求根公式，于是牛顿想了个近似求解的办法——牛顿法2.
lyr70334·2020-07-07 15:18

《李航：统计学习方法》笔记之感知机

感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求出感知机模型。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。
longzaitianya1989·2020-07-07 14:31

深度学习中的Momentum算法原理

一、介绍在深度学习中，Momentum（动量）算法是对梯度下降法的一种优化，它将物理学中物体的运动理论和梯度下降相结合，其特点是直观易懂，已成为目前非常流行的深度学习优化算法之一。
Paul-LangJun·2020-07-07 08:47

机器学习-梯度下降法详解及实现

梯度下降法概念  梯度下降法是迭代法的一种,其实它不是一种具体的机器学习算法，是一种基于搜索的最优化方法，可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。
WilsonSong1024·2020-07-07 01:07

非线性约束极值问题 - 拉格朗日乘子法 方法与原理

第一类：无约束最优化问题找到一个合适的x，是的f(x)最小：minxf(x)没有任何约束的最优化问题，这个一般解法有梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
TaiJi1985·2020-07-07 00:13

PyTorch实现线性回归

wx+b选择损失函数均方差MSE：1m∑i=1m(yi−yi^)2\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y_i-\hat{y_i})^2m1∑i=1m(yi−yi^)2求解梯度并更新w,b梯度下降法
Sakura樱_子于·2020-07-07 00:01

LFM隐语义模型梯度下降法矩阵分解

前情提要：某BAT大牛亲授个性化推荐算法？？？关于这个玩意我看了下，网上搜索的都是导向其他小众连接，很多水军，注册购买才能看，真是垃圾。原是在慕课网的，现在都过去一年啦，还是那个价格，很多公开的要么是代码不全，要么没有视频，或者根本没法看。更有欺骗者，写着百度网盘下载，其实点击根本不是百度网盘，是其他小网站。有的下载后要解压密码，我去年买了个表，要么给要么不给，真像bitch正文：看了LFM矩阵分
VideoRecommendation·2020-07-07 00:20

RMSprop、动量梯度下降法与Adam优化 [Andrew Ng 深度学习笔记]

有多种方法可以实现动量梯度下降法（Momentum）此处用了指数加权平均的更新方法因为纵轴有许多摆动，在求平均的时候都可以被抵消，最后几乎等于0，所以纵轴的学习被减缓
Originum·2020-07-06 23:27

一个简单三层神经网络BP算法的公式推导

一个简单的三层神经网络BP算法的公式推导神经网络表示梯度下降法前向误差传播反向误差传播神经网络表示让我们来看一个最简单的神经网络，该神经网络只有三层，分别是输入层，隐藏层和输出层。
Hecttttttttt·2020-07-06 22:34
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