梯度下降算法第10页

nlp——机器学习（2）

下面是今天学习笔记：吴恩达机器学习笔记：梯度下降算法：应用于线性回归，还有其他机器学习的应用上思路：开始于0，1，不停改变0，1去减少代价函数J，直到我们找到J的最小值或者局部最小值反复做一步直到收敛:

soobinnim·2022-12-30 22:57

梯度下降算法_深度学习——梯度下降可视化(Adam，AdaGrad，Momentum，RMSProp)

一图胜千言，什么？还是动画，那就更棒啦！AVisualExplanationofGradientDescentMethods(Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)byLiliJianghttps://towardsdatascience.com/a-visual-explanation-of-gradient-descent-methods-momentum-adagrad

weixin_39895283·2022-12-30 19:58

梯度下降算法_Adam-一种随机优化算法

该算法是在梯度下降算法(SGD)的理念上，结合Adagrad和RMSProp算法提出的，计算时

weixin_40003512·2022-12-30 19:58

【深度学习知识】常见的梯度下降算法原理

文章目录前言1.原始的梯度下降1.1Batchgradientdescent1.2SGD1.3Mini-batchGD1.4小结2.带冲量的梯度下降2.1Momentumoptimization2.2NesterovAcceleratedGradient(NAG)3.学习率自适应的梯度下降3.1AdaGrad3.2RMSprop3.3Adaptivemomentestimation(Adam)4.

weiquan fan·2022-12-30 19:28

梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2022-12-30 19:25

反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2022-12-30 17:04

感知器算法的基本原理和步骤_感知器算法

-游牧皮皮虾的文章-知乎文中提到了感知器算法的基本模型，然后提到了梯度下降算法和感知器的联合使用(例子1)，以及感知器的对偶形式(例子2)。这里提出一点，例子1其实本质上就是例子2。

weixin_39530288·2022-12-29 21:14

【机器学习（九）】大数据集及其梯度下降算法

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P102-P105。大数据集假定你的训练集的大小m为100000000。如果你想训练一个线性回归模型或是一个逻辑回归模型。其梯度下降规则如下：当m的值为100000000时，就需要对一亿项进行求和。这是为了计算导数项以及演算单步下降。因为计算超过一亿项的代价太高了。我们容易思考：为什么不能在这一亿项中取一千个样本的子集，然后仅用

趴抖·2022-12-29 21:31

神经网络权重的初始化

1.权重初始化的重要性神经网络的训练过程中的参数学习时基于梯度下降算法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每个参数赋予一个初始值。这个初始值的选取十分重要。

无止境x·2022-12-29 12:10

神经网络中常用的权重初始化方法及为何不能全初始化为0

1.权重初始化的重要性神经网络的训练过程中的参数学习时基于梯度下降算法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每个参数赋予一个初始值。这个初始值的选取十分重要。

thequitesunshine007·2022-12-29 12:29

归一化的几种方法

1.2优点1.数据分布更规范，使得梯度下降算法更有效，加快求得最优解的速度2.提高精度2归一化的方法2.1线性归一化通过线性变化，将输入值限定在(0,1)之间x′=x−min(x)max(x)−m

勿讼·2022-12-28 22:37

PytorchZerotoAll学习笔记（二）--梯度下降之手动求导

梯度下降算法：待优化的损失值为loss，那么我们希望预测的值能够很接近真实的值y_pred≈y_label我们的样本有n个，那么损失值可以由一下公式计算得出：要使得loss的值尽可能的小，才会让预测的值接近于标签值

weixin_30474613·2022-12-28 16:33

pytorch梯度下降函数_pytorch入门2：梯度下降算法

原理：通过梯度下降算法，求解loss的最小值，设置好初始w权重值，不断进行迭代，最后得到最小的loss值代码：#TrainingDatax_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0

weixin_39681486·2022-12-28 16:03

最成功的神经网络学习算法：反向传播

LearningAlgorithmofBP-NN（BP-NN的学习算法）AlgorithmofBack-propagation反向传播算法AStochasticGradientDescentAlgorithm随机梯度下降算法

步步咏凉天·2022-12-28 12:41

神经网络与深度学习系列 -反向传播算法

矩阵的在神经网络中的应用本系列的上一节介绍了梯度下降算法，本节将介绍反向传播算法。利用矩阵在神经网络中，可以大大简化公式的复杂性，同时矩阵运算在反向传播中使用起来极为方便。

Mr2021·2022-12-28 12:07

第二章反向传播算法如何工作的？

更好的公式展现请去gitbook连接阅读在上一章，我们看到了神经网络如何使用梯度下降算法来学习他们自身的权重和偏差。但是，这里还留下了一个问题：我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度。这是很大的缺失！

GarfieldEr007·2022-12-28 12:37

【机器学习（五）】高级优化

回顾梯度下降算法我们有一个代价函数J，而我们想要使它最小化。所以我们需要做的是，我们需要编写代码，当输入参数θ时，它们会计算出两样东西：J(θ)以及J等于0，1直到n时的偏导数项。

趴抖·2022-12-28 12:35

python使用梯度下降方法实现线性回归算法_python实现线性回归梯度下降算法

梯度下降模型线性回归公式推导查看梯度下降公式推导查看伪代码：读取数据(查看数据分布)拆分正负数据集实现逻辑回归算法建立分类器设定阈值，根据阈值完成数据结果sigmoid:映射到概率的函数model:返回预测结果值cost:根据参数计算损失gradient:计算每个参数的梯度方向descent:进行参数更新accuracy：计算精度优化及比较梯度下降处理原则首先优化数据，如归一化处理等然后优化模型，

weixin_39608680·2022-12-28 07:18

python数据可视化第八章使用matplotlib绘制高级图表

绘制高级图表1、绘制高等图等高线图是地形图上高程相等的相邻各点所连成的j闭合曲线，它会将地面上海拔高度相同的点连成环线，之后将环线垂直投影到某一水平面上，并按照─定的比例缩绘到图纸上，常见于山谷、山峰或梯度下降算法的场景

20的我·2022-12-27 11:10

PyTorch深度学习4--反向传播算法

反向传播算法学习笔记与记录在看完B站刘二大人反向传播的视频课后，对梯度下降算法和深度学习的理解又增强了，在此再记录一下自己的理解首先在学习反向传播时，有几个概念需要知道反向传播算法只是能得到误差，而迭代求权重的最优值只能通过梯度下降算法反向传播算法分为两个步骤

37.6�·2022-12-27 10:20

02_有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）

简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数5.测试：运行梯度下降算法

黑泽君·2022-12-27 07:20

神经网络的学习

整个深度学习就是靠梯度下降算法撑起来的。整个运行的过程就是求解一个巨大的函数，求解这个函数的方法使用的就是梯度下降算法。

王梦辰今天背单词了吗·2022-12-27 07:03

传智播客回归问题学习笔记

目录分类算法之逻辑回归逻辑回归sklearn.linear_model.LogisticRegression属性特点分析逻辑回归算法案例分析良／恶性乳腺癌肿瘤预测回归算法之线性回归损失函数梯度下降算法LinearRegressionsklearn.linear_model.LinearRegression

天人合一peng·2022-12-27 03:05

Backpropagation 反向传播算法

我们经常使用梯度下降算法（GradientDescent）来最小化损失函数，得到最好网络参数。当网络中参数较多时，为了高效的计算gradient，我们使用Backpropagation。

秀得水乱流·2022-12-26 22:33

神经网络---梯度下降算法（BGD、MBGD、SGD）

神经网络核心任务：找出最佳W一、梯度下降法优化权重数组W在神经网络的训练中主要是寻找针对损失函数（loss）最小的参数值W的值（有时候称为权重数组weightvector）。关于权重数组的优化有很多种方式。1）尝试尝试1：无脑的Randomsearch思路就是不间断地给权重数组赋随机值，取最好的结果，以下代码举例，最优权重数组为bestW。通过该方法训练得到的W测试后准确率只有12%。#assum

wwwsssZheRen·2022-12-26 10:29

深度学习笔记（八）神经网络反向传播的梯度下降算法

按照吴恩达老师的话讲，反向传播的数学推导过程实际上是他看过的最复杂的数学之一，涉及线性代数矩阵导数链式法则等等，如果你微积分专家，你可以尝试从头进行数学推导，这是机器学习领域最难的推导之一。不管怎样，如果能实现这些方程，相信能让你有足够的直觉来调整神经网络并使其工作。一、前向传播公式的回顾Z[1]=W[1]X+b[1]A[1]=σ(Z[1])Z[2]=W[2]A[1]+b[2]A[2]=σ(Z[2

Mr.zwX·2022-12-26 10:57

littlemichelle·2022-12-25 23:08

粒子群优神经网络优化

这里提供一种加快反向传播的算法，目的是在训练神经网络时不使用反向传播以及梯度下降算法，而是先使用粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）对网络参数进

kooerr·2022-12-25 03:59

机器学习---感知机的特点，模型，优化目标函数，损失函数

1.感知机的特点2.感知机模型3.如何优化W（法向量）,b（截距）3.1损失函数3.2经验风险最小化准则3.3优化算法---梯度下降算法3.4基于随机梯度下降算法更新

默甜默甜·2022-12-24 17:34

从导数到方向导数和梯度，一步步理解深度学习中的梯度下降算法

文章首发于慕课网原文地址，因csdn对数学公式支持更好故重新编辑整理发表于此，方便需要的读者阅读理解。吴恩达的深度学习课程五门里已经学了四门，课后的编程练习也都跟着做了，在学习的过程中，时常忍不住去探究背后的数学原理，毕竟大学里也学过高等数学，概率论和线性代数这几门机器学习的必备数学课程，又考过研。虽然不是数学天才，但自认为对数学还是蛮感兴趣的，而吴恩达的这门课恰好相对弱化了数学理论，我就自己去翻

好吧我的用户名·2022-12-24 13:13

第八十六篇 K-means(聚类) 和 KNN(分类) 算法

类问题最常用的学习算法包括SVM(支持向量机),SGD(随机梯度下降算法),Bayes(贝叶斯估计),Ense

Laughing@me·2022-12-24 11:32

python求解多元方程最优解_Python实现梯度下降算法求多元线性回归(二)

前言上一篇我们对数据进行了读取并进行了可视化，今天我们来继续实现算法。完整代码会在最后给出，如果你直接复制下面零散的代码可能会运行不了。这篇的代码已经默认import了pandas,numpy等模块。数据标准化首先我们先取要用的三列数据作为训练数据集：trainData=cReader[['mpg','displacement','acceleration']]trainData.insert(0

weixin_39595271·2022-12-24 09:38

机器学习数学基础梯度下降法之Python矩阵运算

文章目录一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法（二）梯度下降的相关概念及描述（三）梯度下降算法原理二、梯度下降法的一般求解步骤三、梯度下降法手工求解极值四、Excel中利用梯度下降求解近似根五、线性回归问题求解

咩咩叫的闲鱼·2022-12-24 09:15

神经网络与深度学习笔记——梯度下降算法是什么？

神经网络与深度学习笔记系列一共有五个专题，分别是第一章使用神经网络识别手写数字——梯度下降算法是什么。主要介绍了神经网络的基础例如感知器激活函数等概念，最主要介绍了梯度下降算法。

刘爱然·2022-12-23 22:55

梯度下降算法_梯度下降算法详解

原创|CDA数据分析研究院，转载需授权介绍如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知，用途最广，非梯度下降算法莫属。

weixin_39863155·2022-12-23 22:55

带自己学paddle （三）

目前已经揭晓了CNN、DataLoader、Dataset、SGD、CrossEntropy、Square_error_cost的使用方式，最后还有一点点首尾工作就完成了第一阶段初识框架1、优化器SGD随机梯度下降算法

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:51

【学习资源汇总】

目标检测—评价指标-深度机器学习真正例、假正例、真负例、假负例、精确度、召回率快速理解关于机器学习中的似然函数的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习线性回归–公式推导逻辑回归三部曲——逻辑回归和sigmod

XTX_AI·2022-12-23 13:59

CS231N斯坦福计算机视觉公开课 02 - 损失函数和优化

CS231N斯坦福计算机视觉公开课02-损失函数和优化一、SVM铰链损失函数二、正则化1.引入原因三、Softmax交叉熵损失函数四、优化过程1.梯度下降算法一、SVM铰链损失函数分类错误的分数减去分类正确的分数再加

T4neYours·2022-12-23 06:56

python+numpy利用梯度下降算法实现逻辑回归（对比sklearn官方demo）

文章目录概要描述详细说明python实现梯度下降算法sklearn官方demo概要描述在逻辑回归中，可以使用梯度下降算法来求解模型（即确定sigmoid函数中的各系数和截距）。

Sciengineerv·2022-12-21 18:04

python+numpy实现线性回归中梯度下降算法（对比sklearn官方demo）

文章目录概要描述详细说明python实现梯度下降算法sklearn官方demo概要描述在线性回归中，可以使用最小二乘法或梯度下降算法来求解线性模型（即确定线性函数中的各系数和截距）。

Sciengineerv·2022-12-21 18:33

python数据可视化第八章使用matplotlib绘制高级图表

绘制高级图表1、绘制高等图等高线图是地形图上高程相等的相邻各点所连成的j闭合曲线，它会将地面上海拔高度相同的点连成环线，之后将环线垂直投影到某一水平面上，并按照─定的比例缩绘到图纸上，常见于山谷、山峰或梯度下降算法的场景

宇文云初·2022-12-21 09:23

梯度下降法求解多元线性回归模型

机器学习多元线性回归模型如果有两个或两个以上的自变量，这样的线性回归分析就称为多元线性回归实际问题中，一个现象往往是受多个因素影响的，所以多元线性回归比一元线性回归的实际应用更广梯度下降法求解线性回归退化到一元线性回归，就有梯度下降法法参数α在梯度下降算法中被称作为学习率或者步长这意味着我们可以通过

大数据面壁者·2022-12-20 21:48

机器学习100天（十四）：014 梯度下降算法求解线性回归

机器学习100天，今天讲的是：使用梯度下降算法求解线性回归问题。

红色石头Will·2022-12-20 21:08

经典论文LeNet-5翻译+理解

第二章：CONVOLUTIONALNEURALNETWORKSFORISOLATEDCHARACTERRECOGNITION用于单个字符识别的卷积神经网络使用梯度下降算法的多层网络

阿基美德·2022-12-20 14:36

AI入门：反向传播和梯度下降

反向传播中的优化过程需要使用梯度下降算法。典型的梯度下降算法

wangeil007·2022-12-20 13:18

常用损失函数

通常可以使用梯度下降算法寻找函数最小值。损失函数有许多不同的

早睡的叶子·2022-12-19 19:05

算法基础知识-梯度，损失函数，目标函数

所以在机器学习算法中，通过梯度下降算法来对函数进行调优。2.损失函数-Loss-Function损失函数是衡量样本平均误差相关的函数，损失函数的数学意义是衡量模型输入与输出之间的误差值大小的函数。

cyqyong·2022-12-19 17:13

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理论基础梯度下降算法(gradientdescent)神经网络中，将样

GawainTky·2022-12-19 10:58

PyTorch深度学习实践L3——梯度下降算法

文章目录1、梯度下降法2、随机梯度下降法1、梯度下降法深度学习算法中，并没有过多的局部最优点，且局部最优的问题很好解决。梯度下降要用到上一个w，但是每个点的梯度是固定的，所以梯度的计算可以并行。效率较高（时间复杂度较低），学习性能较差。importmatplotlib.pyplotasplt#preparethetrainingsetx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,

小LATA·2022-12-19 09:28

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