梯度下降法

超参数momentum与weight-decay的作用

二、momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD，其表达式为x←
maocaisheng·2020-06-27 05:29

【深度学习】各种梯度下降优化方法总结

斯坦福CS231Lecture7梯度下降优化算法综述一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法梯度下降法是最小化目标函数J(θ)J(θ)的一种方法，其中，θ∈Rdθ∈Rd为模型参数，梯度下降法利用目标函数关于参数的梯度
cookie_17·2020-06-27 05:27

常见的几种优化方法

常见的几种最优化方法1.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。
Qiang__zi·2020-06-27 04:59

深度学习优化算法实现(Momentum, Adam)

目录Momentum初始化更新参数Adam初始化更新参数除了常见的梯度下降法外，还有几种比较通用的优化算法；表现都优于梯度下降法。
萝卜地里的兔子·2020-06-27 04:26

最速下降法/梯度下降法

基本思想算法描述应用于正定二次函数锯齿现象梯度下降法在机器学习中是经常用到的一种方法，很多人也把梯度下降法看作是最速下降法，但是这两种方法好像还有一些细微差别，wikipedia中Gradientdescent
JasonQ_NEU·2020-06-27 03:05

6-1 梯度下降法

1.梯度下降法简介特点不是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图像直观理解假设只有一个参数,图像如下:横轴:参数值;纵轴:损失函数值导数(一维)可以代表方向
你吃过卤汁牛肉吗·2020-06-27 03:16

快速梯度下降法-SAGA

SGD对于目标函数:目标函数优化步骤:1.随机旋转索引j,即函数fj(x);2.更新参数x,采用sgd公式为:SAGA(STOCHASTICVARIANCEREDUCTIONMETHODS)目标函数优化步骤:1.随机旋转索引j,即函数fj(x);2.对于上述目标函数,采用SAGA参数更新公式为:ϕk+1j=xk.SAGA代码:https://github.com/adefazio/point-sa
imperfect00·2020-06-27 02:24

几种常用的优化方法梯度下降法、牛顿法、）

几种常用的优化方法1.前言熟悉机器学习的童鞋都知道，优化方法是其中一个非常重要的话题，最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单，coding方便，是训练模型的必备利器之一。2.几个数学概念1)梯度（一阶导数）考虑一座在(x1,x2)点高度是f(x1,x2)的山。那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而梯度的大小告诉我们坡度到底有多陡。注意，梯度也可以告
断腿小胖子·2020-06-27 01:35

Logistic回归及梯度上升算法

开始学习机器学习算法的时候就接触了Logistic回归及梯度下降法，但是当时并没有深入去自己推导一下公式，写一写代码，现在学习xgboost的时候又碰到Logistic回归相关的知识，干脆自己推一遍，写一下代码吧
Summit_Yue·2020-06-27 00:16

基于BP神经网络的数字识别基础系统（三）

2.2.2增量梯度下降法增量梯度下降法又叫做随机梯度下降法，很多人对后一个叫法更加熟悉，其实两者是一个东西。增量梯度下降算法不再以所有的样本来算权重
史努B·2020-06-26 21:58

最小二乘、梯度下降法、牛顿与高斯-牛顿与LM关系总结

目录一、最小二乘法引出1、线性最小二乘与非线性最小二乘的关系2、梯度下降法二、非线性最小二乘（高斯牛顿、LM）三、线性最小二乘LZ听师兄讲，SLAM的优化方法是基础知识，尤其最小二乘法是所有优化的基础。
try_again_later·2020-06-26 20:38

线性回归 --梯度下降法与标准方程法

策略1:梯度下降法设置代价函数如果代价函数不断的减小说明模型参数在不断的逼近实际值已知XiXi与其对应的YiYi拟合其假设函数代价函数:J
troysps·2020-06-26 20:25

梯度下降法介绍及python实现

梯度下降（GradientDescent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明如何使用梯度下降算法并给出python实现。若有不正确的地方，希望读者能指出。梯度下降梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快。在线性回归算法中
探索空间·2020-06-26 18:14

神经网络及卷积神经网络的训练——反向传播算法

代价函数测量的是模型对样本的预测值与其真实值之间的误差，最小化的求解一般使用梯度下降法（GradientDecent）或其他与梯度有关的方法。其中的步骤包括：初始化参数。求代价函数关于参数的梯度。
飞跃重洋的思念·2020-06-26 17:35

最小二乘法与梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿法的理解

最小二乘法与梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿法的理解最小二乘法我们知道，当我们解nnn元线性方程组时，如果有恰好有nnn个方程（假设线性无关），那么可以得出对应的唯一解；二档方程个数大于nnn时，如何确定未知数的值呢
jz8_AWarmohb·2020-06-26 17:04

机器学习中几种常见优化方法总结

1、梯度下降法假设f(x)是具有一阶连续偏导数的函数。要求解的无约束最优化问题是:梯度下降法是一种迭代算法，选取适当的初值x(0)，不断迭代更新x的值，进行目标函数的极小化，直到收敛。
steve_99·2020-06-26 17:13

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）

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）我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。
lmx225·2020-06-26 16:29

机器学习与应用—学习笔记

文章目录机器学习简介数学知识微积分和线性代数导数向量与矩阵偏导数与梯度雅克比矩阵Hessian矩阵行列式特征值和特征向量二次型向量与矩阵求导最优化方法梯度下降法牛顿法坐标下降法拉格朗日乘数法凸优化拉格朗日对偶
studyeboy·2020-06-26 15:53

最小二乘法之梯度下降法、牛顿法和高斯牛顿法理解

最小二乘法是一种数学优化技术。他的基本思路是通过最小化误差的平方和从而最大化的拟合与数据匹配的函数表达式。不仅如此，通过最小二乘法还可以求出未知数据的大概数值等。最小梯度法：首先先明确一下梯度的概念，我们先从简单入手，假设有一个二元函数f(x,y)，这个函数的梯度表达式如下：我们可以注意到，这个表达式相当于将关于x和y的一个向量映射为了x关于f(x,y)的偏导和y关于f(x,y)的偏导的一个向量。
其实不是怪咖。·2020-06-26 14:14

梯度下降法，最小二乘法求线性回归

一.梯度下降法：我们假设回归函数为：，这里x0=1.定义回归函数和实际值之间差的均方和为损失函数：，m为样本数量我们的目的是求出使损失函数最小的参数的值。
剑侠月影·2020-06-26 14:05

机器学习的训练算法(优化方法)汇总——梯度下降法及其改进算法

Introduce今天会说两个问题，第一，建议大脚多看看大牛的博客，可以涨姿势。。。例如：1、侧重于语言编程和应用的廖雪峰https://www.liaoxuefeng.com/2、侧重于高大上算法和开源库介绍的莫烦https://morvanzhou.github.io/第二，加深对机器学习算法的理解。个人理解：经典机器学习算法，例如SVM，逻辑回归，决策树，朴素贝叶斯，神经网络，adaboos
sqiu_11·2020-06-26 14:39

逻辑回归----Python实现

原理参考：逻辑回归参考《机器学习实战》，对于逻辑回归参数寻优时，采用梯度下降法和随机梯度下降两种方法实现。
sinat_34022298·2020-06-26 11:20

最小二乘法与梯度下降法的区别

最小二乘法与梯度下降法的区别？
sinat_27652257·2020-06-26 11:15

个人总结一下batch和epoch

/lhhopencv/article/details/78912256那也就可以理解了为什么说梯度下降的几种方式的根本区别就在于上面公式中的batch不同当batchsize是整个训练集时，就是纯正的梯度下降法当
诗筱涵·2020-06-26 10:27

[机器学习]：梯度下降法 BGD、SGD、MBGD

[MachineLearning]梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD，这篇博客讲的很好。在应用机器学习算法时，通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。
GitKid·2020-06-26 09:16

特征缩放

当有多个特征向量的时候，如果其中一个变化范围比较大，根据上次所说的多特征梯度下降法算法可以知道，该特征向量的参数可能会变化范围很大，从而主导整个梯度下降的过程，使得整个收敛轨迹变得复杂，让收敛的时间更长
JustThinker·2020-06-26 07:16

正规方程

一，什么是正规方程在前面我们学习了使用梯度下降法来计算参数最优解，其过程是对代价函数相对于每个参数求偏导数，通过迭代算法一步一步进行同步更新，直到收敛到全局最小值，从而得到最优参数值。
JustThinker·2020-06-26 07:16

梯度下降法

而梯度下降法（GradientDescent）就是找到最优参数的方法之一。一，算法思想1.从参数的某一个（组）值开始，比如从θ0=0和θ1=0开始。
JustThinker·2020-06-26 07:46

梯度下降法的简单理解（含示例）

梯度下降法的原理和公式这里不讲，就是一个直观的、易于理解的简单例子。1.最简单的情况，样本只有一个变量，即简单的（x，y）。
小城印象·2020-06-26 06:59

梯度下降法学习总结

梯度下降法学习总结梯度下降法简介梯度下降法是求解无约束优化问题的迭代算法，每一步要求解目标函数的梯度向量。假设目标函数f(x)在实数域上具有一阶连续偏导数，无约束最优化问题为：minx∈Rnf(x)。
rose_gong·2020-06-26 06:33

详解梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

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。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。
rocling·2020-06-26 06:15

深入浅出--梯度下降法及其实现

转自：https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e深入浅出--梯度下降法及其实现六尺帐篷关注2018.01.1721:06字数3001阅读1210评论2喜欢23赞赏1梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现
如戏人生·2020-06-26 06:32

随机梯度下降

梯度下降算法在机器学习或深度学习中，模型的训练在一般都会被转换为求使得目标函数函数值最小的参数组合的优化问题，简而言之就是优化参数，梯度下降法是优化参数的一种方法。
我是任玉琢·2020-06-26 05:37

随机梯度下降法和最小二乘法的TensorFlow实现

1.随机梯度下降法（SGD）随机梯度下降法是用来求参数的优化算法，具体算法不过多阐述，此处采用线性拟合来实现SGD，同时使用TensorFlow进行计算，具体思路注释写的较为清楚，直接附上代码：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
CinKateRen·2020-06-26 05:03

最全的机器学习中的优化算法介绍

这些常用的优化算法包括：梯度下降法（GradientDescent），共轭梯度法（ConjugateGradient），Momentum算法及其变体，牛顿法和拟牛顿法（包括L-BFGS），AdaGrad
NirHeavenX·2020-06-26 04:48

传统机器学习-梯度下降

1-什么是梯度下降一种基于搜索的最优化算法，作用：最小化一个损失函数梯度上升：最大化一个效用函数：在曲线方程中，导数代表切线斜率；导数代表单位变化时，J相应的变化梯度下降法的超参：学习率（通常取0.01
一杯敬朝阳一杯敬月光·2020-06-26 04:06

传统机器学习-线性回归(吴恩达机器学习笔记)

参数的求解梯度法偏导数,参数的更新梯度下降法的执行过程GradientdescentRep
一杯敬朝阳一杯敬月光·2020-06-26 04:05

梯度下降法--python实现

在求解无约束优化问题时，梯度下降法是最常用的一种方法之一，最小二乘法也是一种。在直线方程中，导数代表斜率。在曲线方程中，导数代表切线斜率。切线斜率∇wJ的正负，也代表函数增大的方向。
喜欢你的小小叔·2020-06-26 04:21

最小二乘法学习总结；线性预测器预测推导

1.最小二乘法、梯度下降法、牛顿法和高斯牛顿法的学习总结1.最小二乘法最小二乘法的原理，形式如下式：目标函数=∑（观测值−理论值）的平方观测值就是我们的多组样本，理论值就是我们的假设拟合函数。
水亦寒sama·2020-06-26 03:48

神经网络算法与Python（四）：梯度下降法

参考一、Python神经网络编程二、CSDN博客与简书梯度下降法如何训练神经网络（即找到合适的权重）一直是神经网络的核心问题，从第一节可知，我们通常是通过误差来指导我们如何一步步改进神经网络。
hjc2020·2020-06-26 01:07

文本分类的14种算法（5）

AdaBoosting利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，而GBDT采用梯度下降法。GBDT在迭代的每一步构建一个能够沿着梯度最陡
另请高明·2020-06-26 01:04

深度学习（二）：激活函数与one-hot编码

二分类问题中为了使用梯度下降法减小误差函数值，误差函数必须是连续的而不能是离散的。
Gentle Jade·2020-06-26 00:44

机器学习中的数学(三)--牛顿法

牛顿法与梯度下降法相似，也是求解无约束最优化问题的常用方法，也有收敛速度快的优点。牛顿法是迭代算法，每一步需要求解木变函数的海塞矩阵（HessianMatrix）的逆
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:22

经典算法（一）：线性回归

前言1.基本形式2.损失函数2.1损失函数2.1.1最小二乘法2.1.2极大似然估计2.2正规方程法2.2.1一般形式2.2.2矩阵形式2.3梯度下降法2.3.1梯度下降法的代数方式描述2.3.2梯度下降法的矩阵方式描述
wyh_wen·2020-06-25 23:21

线性回归——梯度下降法（公式推导和自定义代码实现）

接上一篇文章线性回归——最小二乘法（公式推导和非调包实现）前言:不知不觉已经做了几期的线性回归的算法博文了,写博文就是这样虽说自己经理解了,但是讲出来别人却不一定能够听懂,因为自己写博文肯定是跟着自己的习惯和思路走的,对于读者来说就并不那么好懂.如果你看过博主往期的算法讲解应该会发现博主在证明原理讲解时内容都普遍啰嗦,本来可以一笔带过的地方,可还是会花篇幅去讲解.可能是有强迫症吧,我觉得既然讲一个
尼克不可·2020-06-25 23:06

几种梯度下降法以及batch size与learning rate的关系

下面我们首先介绍几种梯度下降法，然后再说明批处理大小与学习率之间的关系。GD（GradientDescent）在整个训练集中计算当前的梯度，选定一个步长进行更新。
Jayden yang·2020-06-25 22:04

梯度下降算法原理讲解——机器学习

2.梯度下降算法2.1场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个
Arrow and Bullet·2020-06-25 21:42

梯度下降法、随机梯度下降法、批量梯度下降法及牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法

http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.htmlhttp://ihoge.cn/2018/newton1.html引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条件概率分布或者决策函数。策略：就是使用一种什么样的评价，度量模型训练过程中的学习好坏的方法，同时根据这个方法去实施
ihoge·2020-06-25 20:40

以梯度下降法实现简单线性回归

（跟着B站“刘二大人”pytorch学习第二课，实现一个简单的线性函数，给出三组数据值，预测第四组的值。)1、梯度下降算法：通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值（梯度下降算法不一定能得到最优解，但是能得到局部最优，满足大部分需求。其中a为学习率，取得值要小一些，可以处理出现鞍点的情况）由得到#使用梯度下降算法importnumpyasnpimporttorchimportmatplotl
LIQIANDI·2020-06-25 20:52

用线性回归方程来模拟梯度下降法

这里为了更好的记录梯度下降法的逻辑，用简单的二元线性回归方程来模拟梯度下降法来找到最小值，然后以后也可以将这个逻辑来寻找最小最优算法1、通过一点点的向最小值靠近，然后判断跟下一个点对应的损失函数的值是否相等或者低于某一个值
有想法的工程师·2020-06-25 20:20
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