梯度下降法

秋招材料整理——深度学习基础

目录一、多任务计算二、归一化、标准化normalize三、激活函数：ReLU四、梯度优化五、梯度下降法vs.牛顿法六、过拟合、欠拟合的起因，怎么解决七、BatchNormalization批数据的规范化八
笨小孩k·2020-07-06 19:08

人工智能算法之梯度下降法、协同过滤、相似度技术、ALS算法（附案例分析）、模型存储与加载、推荐系统的冷启动问题

梯度下降法求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里对梯度下降法做简要介绍。最小二乘法法适用于模型方程存在解析解的情况。
Winyar Wen·2020-07-06 19:15

人工智能与机器学习——梯度下降法求函数极值

人工智能与机器学习——梯度下降法求函数极值一、原理介绍1.梯度下降法的原理2.梯度下降法求解过程3.牛顿法原理4.牛顿法方法说明二、用Excel完成函数极值的求解1.求解函数题目2.用excel计算①∂
栗子NZ·2020-07-06 18:18

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-七】实现我们的手写体数字分类神经网络

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·2020-07-06 17:17

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-八】向深度学习进发！

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·2020-07-06 17:17

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-九】反向传播算法工作原理

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·2020-07-06 17:46

人工智能与机器学习-梯度下降法

人工智能与机器学习-梯度下降法一、梯度下降法概述梯度下降法（Gradientdescent）是一个一阶最优化算法。
missbearC·2020-07-06 17:20

反向传播算法(Backpropagation)----Gradient Descent的推导过程

BP算法是适用于多层神经网络的一种算法，它是建立在梯度下降法的基础上的。本文着重推导怎样利用梯度下降法来minimiseLossFunction。
Cyril_KI·2020-07-06 15:33

感知机(一) latex手打公式 良心推导 原理分析 个人理解

文章目录简介引入怎么确定划分规则呢感知机数学原理ax+b和wx+b寻找损失函数间隔的度量函数间隔几何间隔点到超平面距离的证明损失函数梯度下降法进行优化简介本来应该在贝叶斯和SVM之前推出感知机的，但是感知机这边原来整理的有些东西有点模糊了
Braylon1002·2020-07-06 15:46

深度学习知识点（2）：标准梯度下降法

目录1、一元函数的梯度下降法2、多元函数的梯度下降法梯度下降是一种迭代式的最优化手段，在机器学习中一般用于求目标函数的极小值点，这个极小值点就是最优的模型内部参数。
zhouge000·2020-07-06 12:13

深度学习知识点（3）：优化改进版的梯度下降法

目录1、Adagrad法2、RMSprop法3、Momentum法4、Adam法参考资料：发展历史简括：标准梯度下降法的缺陷：如果学习率选的不恰当会出现以上情况。因此有一些自动调学习率的方法。
zhouge000·2020-07-06 12:13

机器学习(8): 逻辑回归算法 小结及实验

文章目录1逻辑回归算法简介2算法原理2.1线性回归2.2逻辑回归2.3损失函数(costfunction)2.4梯度下降法(1)直观理解(2)梯度下降法——代数法(3)梯度下降的种类2.5线性回归与逻辑回归的区别
TechArtisan6·2020-07-06 11:34

机器学习（9）——SVM数学基础

最优化问题最优化问题一般是指对于某一个函数而言,求解在其指定作用域上的全局最小值问题,一般分为以下三种情况(备注:以下几种方式求出来的解都有可能是局部极小值,只有当函数是凸函数的时候,才可以得到全局最小值)（1）无约束问题:求解方式一般求解方式梯度下降法
飘涯·2020-07-06 09:30

深度学习基础 - 基础笔记复习（自问自答）

训练感知机的方法就是利用梯度下降法，反向传播。因此我们需要一个loss，即输
什么都一般的咸鱼·2020-07-06 03:10

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解

转载自链接：https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent
Devil_65e5·2020-07-06 02:04

机器学习总结（三）：如何防止过拟合

参数学习的过程中往往会用到一些迭代算法，比如梯度下降法。Earlystopping的目的就是在迭代次数还未到设定最大迭代次数时停
岸芃·2020-07-06 02:52

回归与梯度下降法及实现原理

回归与梯度下降回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locallyweighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。用一个很简单的例子来说明回归，这个例子来自很多的地方，也在很多的opensource的软件中看到，比如说weka。大概就是，做一个房屋价值的
weixin_34127717·2020-07-06 00:11

最速下降法以及代码实现

一、解决的问题最速梯度下降法解决的问题是无约束优化问题，而所谓的无约束优化问题就是对目标函数的求解，没有任何的约束限制的优化问题，比如求下方最小值：其中的函数.求解这类的问题可以分为两大类：一个是最优条件法和迭代法
weixin_30763397·2020-07-05 21:58

Python机器学习（二）：线性回归算法

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·2020-07-05 21:31

图解深度学习-梯度下降法优化器可视化(SGD, Momentum,Adam, Adagrad and RMSProp)

图解深度学习-梯度下降法优化器可视化(SGD,Momentum,Adam,AdagradandRMSProp前言定义了4个基本函数机器学习原理原始的梯度下降算法带动量的梯度下降算法带惯性的梯度下降算法Adagrad
王伟王胖胖·2020-07-05 19:03

从XGBoost想开去：泰勒公式、梯度下降法、牛顿法、海森矩阵

基本形式：一阶泰勒展开：二阶泰勒展开：迭代形式：假设，将在处进行泰勒展开：梯度下降法（GradientDescendMethod）在机器学习任务中，需要最小化损失函
chenqin's blog·2020-07-05 17:52

Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton （6）

Overviewofmini-batchgradientdescent错误面FullBatchLearning的收敛性问题学习率问题随机梯度下降法2类学习算法基本批梯度下降法各种批梯度下降法中的小技巧权重值初始化中心化输入
ycheng_sjtu·2020-07-05 17:31

Python机器学习（一）：kNN算法

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·2020-07-05 16:32

梯度方法

文章目录梯度方法梯度下降法原理算法过程最速下降法应用到二次型函数梯度方法收敛性分析最速下降法收敛性定理步长固定梯度法收敛性定理收敛率梯度方法梯度下降法——一阶优化方法，用于求解无约束最优化问题。
绝不秃头！·2020-07-05 15:33

机器学习之多项式拟合

机器学习之多项式拟合实验内容目标要求实验步骤生成随机数据高阶多项式拟合无正则项的解析解有正则项的解析解梯度下降法共轭梯度法实验内容目标掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化
tianfeng98·2020-07-05 14:47

ML&DL - TensorFlow2.1快速入门学习笔记

ML&DL-TensorFlow2.1快速入门学习笔记第一讲神经网络计算1.1人工智能三学派1.2神经网络设计过程梯度下降法梯度下降法的缺点1.3张量(Tensor)1.张量2.数据（张量）类型3.张量生成
Jason_Lee_·2020-07-05 11:58

Logistic回归 Python实现

本文实现了Logistic回归算法，代码中有梯度下降法和随机下降法供选择，并画图显示了最后的分隔结果。#!
永恒的秋天·2020-07-05 05:29

pytorch入门（二）——实例练习

该网络具有一个隐藏层，使用梯度下降法训练，目标函数
参宿四炸了吗·2020-07-05 05:00

【MATLAB】最速下降方法

例题求解：1.实现最速梯度下降法MATLAB关键几点1)建立符号表达式表达函数建立函数表达式可以使用matlab中的符号变量和符号表达式功能。
lucky__cc·2020-07-05 02:59

杭州某单位笔试大题

题目：编写程序用梯度下降法求解f(x)=a∗x3+b∗x2+c∗x+d的局部最小值我的思路是迭代求得函数f′(x)的零点。
小呲·2020-07-04 21:37

逻辑回归梯度下降法详解

引言逻辑回归常用于预测疾病发生的概率，例如因变量是是否恶性肿瘤，自变量是肿瘤的大小、位置、硬度、患者性别、年龄、职业等等（很多文章里举了这个例子，但现代医学发达，可以通过病理检查，即获取标本放到显微镜下观察是否恶变来判断）；广告界中也常用于预测点击率或者转化率(cvr/ctr)，例如因变量是是否点击，自变量是物料的长、宽、广告的位置、类型、用户的性别、爱好等等。本章主要介绍逻辑回归算法推导、梯度下
lifengxun20121019·2020-07-04 21:58

【干货】小白的机器学习干货 （更新）

维基百科机器学习——维基百科Matrixcalculus（矩阵求导）——维基百科最小二乘法——维基百科线性回归——维基百科多项式——维基百科Meansquarederror——维基百科逻辑回归——维基百科梯度下降法
laugh12321·2020-07-04 21:37

深度学习—加快梯度下降收敛速度（二）：Monmentum、RMSprop、Adam

上篇博客讲的是利用处理（分组数据集）训练数据集的方法，加快梯度下降法收敛速度，本文将介绍如何通过处理梯度的方法加快收敛速度。
秋风05·2020-07-04 17:29

梯度法及其应用（python示例）

目录梯度法梯度法求解函数极值的手工计算过程梯度法求函数极值的python实现上一篇《导数，数值微分，偏导数，以及梯度下降的Python示例》展示了梯度下降的相关概念和代码示例，本篇展示梯度下降法的具体应用梯度法通过上一篇我们已经知道
大前浪·2020-07-04 10:03

【自学笔记】之Python机器学习算法（2）——利用梯度下降法训练Logistic Regression模型

电子工业出版社我们从最终代码反过来看计算过程1.首先导入模块importnumpyasnp2.然后下面是主训练函数deflr_train_bgd(feature,label,maxCycle,alpha):'''利用梯度下降法训练
Runffycsdn·2020-07-04 08:14

经典最优化方法：梯度下降及其改进

目录本文内容梯度下降法基本原理梯度下降法存在的问题基于动量的梯度下降法指数加权平均基于动量的梯度下降AdaGrad与RMSpropAdaGradRMSpropAdam总结参考文献本文内容本文对深度学习中一些比较经典的最优化方法
愚者吃鱼·2020-07-04 07:33

统计机器学习-梯度下降法

由于负梯度方向是使函数数值下降最快的方向，所以梯度下降法在迭代的每一步，以负梯度方向更新的值，从而达到减少函数值的目的。当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解。
又双叒叕苟了一天·2020-07-02 22:32

三种梯度下降的对比——BGD、SGD、MSGD

从梯度下降的大类来分，可以分为如下的三类：三个梯度下降法的损失函数为：均方误差损失函数C=12m∑i=1m(Yi−hw(Xi))2C=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m(Y_i-h_w(X_i
技术宅zch·2020-07-02 16:06

数学模型之最小二乘法

关于最小二乘法的解法，一般由以下解法：1、多元函数求最值（也有的说法把这当成最小二乘法）2、利用线代的几何意义3、梯度下降法一、多元函数求最值从本质上来说，上述均方误差和就是一个关于参数（a,b）的多
BLSxiaopanlaile·2020-07-02 14:06

牛顿法和拟牛顿法

两种方法本质：和梯度下降法的本质一样都是为了找到一个合适的最快的下降方向，然后以一定步长一步一步走到极值点二。
eefeeW·2020-07-02 14:58

牛顿下降法和梯度下降法(最速下降法)的速度的比较

“牛顿下降法和梯度下降法在机器学习和自适应滤波中的都很重要，本质上是为了寻找极值点的位置。但是收敛的速度不同。
njucp·2020-07-02 13:41

梯度下降法中BGD、SGD、MBGD的区别

梯度下降法    在机器学习中我们常用梯度下降法（或其改进的方法）对算法进行训练，一般分为三步：确定初始参数，前向传播获取误差，反向传播获取梯度，根据梯度更新参数。
minjialong·2020-07-02 12:14

2019年Google最新中文版《机器学习速成课程》分享

3、梯度下降法的运作方式是怎样的？4、如何确定我的模型是否有效？5、怎样为机器学习提供我的数据？6、如何构建深度神经网络？准备好开始练
lqfarmer·2020-07-02 10:22

机器学习——基本名词及概念

梯度下降法：每次小幅调整内部变量，从而逐渐降低损失函数的算法。
Liyuxinger·2020-07-02 09:25

机器学习

均方误差降低损失(ReducingLoss)学习速率梯度下降法和学习速率tensorflowRMSE（RootMeanSquardE
叶常落·2020-07-02 08:28

交叉熵损失函数

首先，我们二话不说，先放出交叉熵的公式：J(θ)=−1m∑i=1my(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i))),以及J(θ)对参数θ的偏导数（用于诸如梯度下降法等优化算法的参数更新
deepeed121·2020-07-02 02:45

梯度下降：BGD、SGD、MBGD的区别

梯度下降法分为三种形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）和小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent
赵 XiaoQin·2020-07-01 18:52

调试梯度下降法

调试梯度下降法梯度的调试用来验证我们数学求解梯度的准确性。
_凡一·2020-07-01 17:09

数学分析|最优化——梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等

1.最优化问题分类按照约束条件分，可以分为：无约束优化问题、有不等式优化问题、有不等式优化问题。按照是否线性，可以分为线性优化问题(目标函数和约束均线性)、非线性优化问题(目标函数和约束中任意部分非线性)。按是否凸，可以分为凸优化问题、非凸优化问题。对于有约束优化问题，常见的做法是转换到无约束问题上：对于只有等式约束的问题，通过拉格朗日乘子转换；对于有不等式约束的问题，通过KKT条件进行转换。对于
admin_maxin·2020-07-01 16:38

机器学习中的优化问题

最优化问题：解析解存在：最优解可以由公式简单计算没有解析解数值计算启发式方法例：朴素贝叶斯、隐马尔可夫：最优解即极大似然估计值，可由概率计算公式直接计算感知机、逻辑回归、最大熵模型、条件随机场：利用梯度下降法
Shingle_·2020-07-01 13:20
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