梯度下降算法

BP神经网络用于PID参数整定学习笔记

1、神经网络激励函数：添加的处理函数一定要是可微的才能使用梯度下降算法。sigmoid函数：一般常用这个函数对这个函数求导：Tanh函数Tanh函数的图像如上图所示。
阿Q学长·2022-12-13 11:05

模型优化-梯度下降算法

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。【思想】：要找到某函数的最小值，最好的方法是沿着该函数的梯度方向探寻，例如物理学上的加速度与速度的关系。
clvsit·2022-12-12 17:57

机器学习初探：（四）逻辑回归之二分类

逻辑回归损失函数从计算图的角度理解梯度下降算法什么是计算图（ComputationGraph）逻辑回归梯度下降算法逻辑回归二分类实例小结参考资料在机器学习初探：（一）机器学习绪论一文中，我们介绍了机器学习的基本类型
黑洞拿铁·2022-12-12 13:59

【机器学习实战（四）：逻辑回归】

文章目录一、前言二、Logistic回归与梯度上升算法1、Logistic回归2、梯度下降算法三、Python3实战1、数据准备2、训练算法3、绘制决策边界4、改进的随机梯度上升算法5、回归系数与迭代次数的关系我的个人网站
Tian-Feng·2022-12-12 12:21

Lesson 4.6 逻辑回归的手动实现

Lesson4.6逻辑回归的手动实现讨论完梯度下降的相关内容之后，接下来我们尝试使用梯度下降算法求解逻辑回归损失函数，并且通过一系列实验来观察逻辑回归的模型性能。
Grateful_Dead424·2022-12-12 11:47

Lecture7：随机梯度下降算法问题及解决、dropout正则化、学习率的选择、迁移学习

目录1.随机梯度下降算法问题及解决1.1随机梯度下降算法SGD的问题1.2具有动量的梯度下降算法SGD+Momentum1.3Nesterov加速梯度法1.4AdaGrad1.5RMSProp1.6融合
Courage2022·2022-12-12 08:24

机器学习——Logistic回归

、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1、Sigmoid函数2、Logistic回归分类器和Sigmoid函数三、基于最优化方法的最佳回归系数确定1、梯度上升法（1）思想（2）公式（3）梯度下降算法
m0_54376774·2022-12-12 00:37

什么是Batch，什么是Epoch？在训练模型的时候经常看到的参数，自己的见解。

这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然
brains_boom·2022-12-11 23:34

pytorch梯度下降函数_Pytorch入门教程05-梯度下降算法 | 文艺数学君

摘要之前我们讲了如何求梯度,如何使用Pytorch求解梯度.这里我们介绍梯度下降法,用一个例子,介绍如何优化参数.简介上一篇我们计算得到了各个系数(w1和w2)的梯度,这一篇我们介绍梯度下降法,来优化这些系数.这一篇主要有以下几个部分:梯度下降法的简单介绍;手动实现梯度下降法;使用Pytroch自动实现梯度下降,结合backward实现.这一部分的代码已经上传github:梯度下降法示例梯度下降介
weixin_39806679·2022-12-11 18:48

python逻辑回归（logistic regression LR) 底层代码实现 BGD梯度下降算法 softmax多分类

逻辑回归前面用sigmoid函数实现了基本逻辑回归的二分类，感兴趣的童鞋点击###python逻辑回归（logisticregressionLR)底层代码实现BGD梯度下降算法二分类#####了解sigmoid
啥都会点的大秀·2022-12-10 20:29

深度学习--梯度下降

下标表示第几个参数小心调整学习率太大或太小的情况,在训练时,最好把loss与参数变化的图画出来.自适应的学习率,学习率会越来越小.但是更好的是,不同的参数给不同的学习率.其中α是基于过去该参数所有微分值算出的结果.发现adagrad方法与普通的梯度下降算法
pu_pupupupupu·2022-12-10 16:56

深度学习常见算法之梯度下降法

1.梯度下降算法梯度：如果函数是一维变量，则梯度就是倒数的方向如果是大于一维的，梯度就是在这个点的法向量，并指向数值最高的等值线，这就是求最小值的时候要用负梯度的原因梯度下降法是最早也是最简单，最常用的最优化算法
HangoverLG·2022-12-10 15:22

机器学习之多元线性回归

1、多元线性回归模型：定义：具有多个特征的线性回归模型多元线性回归模型，见下图：多元线性回归总结（参数、模型、损失函数、梯度下降算法）见下图：【注意：梯度下降算法每次都是同时更新wj和b】2、多维特征：
疋瓞·2022-12-10 13:46

梯度下降优化（ gradient descent optimization）

然而，在实际的深度学习架构中，我们却经常看到的是Adam优化器，那么Adam和梯度下降算法有什么关系呢？又有哪些梯度下降算法的变体呢？以及又有哪些优化梯度下降算法的策略呢？
鸣谦12·2022-12-10 08:45

机器学习——logistic回归

Logistic回归：3.Sigmoid函数4.logistic的优缺点：二、Logistic实现1.logistic实现一般过程：2.收集读取数据集并绘制图像3.用Sigmoid函数寻找边界和参数4.利用梯度下降算法优化
qq_53951219·2022-12-09 17:56

步长与学习率

转载自https://www.2cto.com/kf/201607/526447.html本章总结优化学习率的知识，而前置知识就是“线性回归、梯度下降算法”，因此如果这一章你看的云里雾里甚至连学习率是什么都不知道的话就需要先吧前置知识搞定了
weixin_30675967·2022-12-09 16:35

深度学习相关基础理论

反向传播与梯度下降算法在深度学习中最重要的算法莫过于反向传播算法（BackPropagation，BP）和梯度下降算法（GradientDescent，GD），从宏观上理解深层神经网络中的这两个算法，前项传播经激活函数输入到后一层
Reflect2022·2022-12-09 15:09

（最优化理论与方法）第六章无约束优化算法-第二节：梯度类算法

文章目录一：梯度下降法（1）梯度下降法概述（2）梯度下降法求解步骤（3）Python实现（4）常见梯度下降算法A：全梯度下降算法（FGD）B：随机梯度下降算法（SGD）C：小批量梯度下降算法二：Barzilai-Borwein
快乐江湖·2022-12-09 13:34

单变量线性回归模型（上）

单变量线性回归模型目录单变量线性回归模型概念导入损失函数概念损失函数组成优化方法(梯度下降算法)梯度下降算法的理解为什么是12m\frac{1}{2m}2m1?
vFairyo·2022-12-09 12:09

吴恩达机器学习1——单变量线性回归、梯度下降

二、机器学习的分类1.监督学习2.非监督学习3.监督学习和非监督学习的举例三、单变量线性回归（**LinearRegressionwithOneVariable**）1.模型表示2.代价函数3.梯度下降算法
old sweet ᝰ·2022-12-09 12:37

全梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、随机平均梯度下降算法、梯度下降算法总结

一、常见梯度下降算法全梯度下降算法(Fullgradientdescent，FGD）随机梯度下降算法（Stochasticgradientdescent，SGD）随机平均梯度下降算法（Stochasticaveragegradientdescent
learning-striving·2022-12-09 12:06

分布式机器学习\分布式KMeans

模型表示为：损失函数可以表示为:利用梯度下降算法进行参数优化，先对损失函数求一阶偏导数，即得到所有样本的梯度的总和，从上述公式可以看出每个样本的对应的梯度为，在第步下的参数的更新：,由上述计算梯度的公式可知道
m0_59082440·2022-12-09 08:44

吴恩达机器学习笔记2——logistic回归3

梯度下降来最小化代价函数发现用梯度下降算法时，算出来的θ更新的式子貌似和线性回归时一样。但其实由于h（x）不同，所以他们并不相同！
babychrislee3·2022-12-09 02:13

吴恩达机器学习笔记2——logistic回归2

因为h(x)本身就是非线性，再去平方加和，更是非线性，就可能会使得代价函数的图形变为下图左边这种图用梯度下降算法的话，可能会找到好多局部最优，但并不一定
babychrislee3·2022-12-09 02:43

TensorFlow框架中batch、batch_size、iteration、step和epoch间的关系与意义

1、定义与关系batch（批）：batch源自小批量随机梯度下降算法（mini-batchSGD）中，每次更新迭代模型参数时仅使用全部训练集样本中的一小部分，这部分被使用的样本数据叫做一个batch。
HadesZ~·2022-12-08 22:57

pytorch自学之一：梯度下降算法和反向传播算法

导数与神经网络的故事给出一堆属性，通过神经网络，预测出来一个值。这就是神经网络工作原理，当然，这些神经网络里有很多数学知识我们慢慢的道来！（问题来了）预测出来的值不一定是我们需要的值，或者说与我们的值可能会有一定误差（错误是可以避免的，但是误差是不能的，对吧）。那么我们怎么样调整参数，才能将使我们的预测结果变得准。或者换种说法：我们怎么能够将误差调整到最小，甚至是零（零就说明与真实值一样）也就是说
眼泪 相思雨·2022-12-08 18:35

PyTorch深度学习实践23 线性模型 梯度下降算法

MachineLearning的过程就是把DataSet交给机器学习算法经过训练之后，再获得新的输入（即X），然后得到预测的结果（y）。监督学习：机器在学习的时候我们知道他输出的对应值是多少的，然后模型计算的值和输出值计算的差异来对模型进行调整的。误差TrainingLoss（Error）Loss=（）针对样本MSE平均平方误差MeanSquareError针对trainingset模型在训练过程
BuShuoooooo·2022-12-08 18:34

《PyTorch深度学习实践》自学记录 第三讲 梯度下降算法

B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——梯度下降算法参考错错莫课代表的PyTorch深度学习实践第3讲笔记如下：gradient_decent源代码importmatplotlib.pyplotasplt
Mr.Steel Penny·2022-12-08 18:34

神经网络的层参数维度（14）---《深度学习》

我们了解神经网络中的梯度下降算法，反向传播算法，损失函数等等，现在我们参考MichaelNielsen实现自己的神经网络构建和梯度下降算法和反向传播算法等等的实现！
阿华Go·2022-12-08 14:58

神经网络梯度下降算法--BP算法

1.梯度更新公式：其中为步长又叫学习率，为梯度公式表明梯度沿着负梯度方向更新权重参数2.假设cost是关于权重w的一个光滑的凸函数目的：找到cost取最小值时对应的权重w可以转化为找极值点的问题即当=0时，求对应的参数W此时的目标转换为没更新一次W都要使得梯度值尽可能逼近为零如图所示，当初始点位于1位置时，0使得w向右移动；同理，当初始点位于2位置时，>0,为了使梯度值逼近零，需要将往左移动，加上
weixin_45752264·2022-12-08 12:53

【CV】吴恩达机器学习课程笔记 | 第1-15章

目录1介绍1-3监督学习1-4无监督学习2单变量线性回归2-2代价函数2-5Batch梯度下降算法4多变量线性回归4-1多特征4-2多元梯度下降法4-3多元梯度下降法I——特征缩放缩放归一化4-4多元梯度下降法演练
Fannnnf·2022-12-08 12:21

深度学习optimizer：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam源代码自编写及pytorch.optimizer介绍

随着深度学习的兴起，其算法的核心：梯度下降算法正不断发展，本文将简要介绍几种主流的optimizer：SGD（StochasticGradientDescent），Momentum，AdaGrad（AdaptiveGradientAlgorithm
Rekoj_G·2022-12-08 08:51

直观理解常用的优化器：SGD，AdaGrad, Adam

一、随机梯度下降1.1基本概念参考：辨析梯度下降1.2随机梯度下降算法失效的原因首先，深度学习的优化本身就是一个难解的问题，因为可能会存在很多的局部最优点，此外，还有山谷和鞍点两种特殊情况。
草莓酱土司·2022-12-08 08:14

机器学习——logistic回归

机器学习——logistic回归基础概念分类问题与回归问题Sigmoid函数基于最优化方法的最佳回归系数确定问题引出极大似然估计梯度上升算法梯度下降算法代码实现总结Logistic回归算法，又叫做逻辑回归算法
摆脱咸鱼·2022-12-07 17:10

计算机机器视觉原理之分类器2

计算机视觉一.对于损失函数二.正则项与超参数三.优化算法参数优化梯度下降算法梯度计算：随机梯度下降算法小批量梯度下降算法四.数据集划分K折交叉验证五.数据预处理一.对于损失函数损失函数：单样本的多累支撑向量机损失
小米渣1·2022-12-07 17:31

机器学习--最小二乘法，最大似然估计，最大后验估计之间的关系，Precision(查准率)

求解方法是通过梯度下降算法，通过训练数据不
星辰如月·2022-12-07 17:22

用MATLAB实现简单的线性回归

目录一、损失函数CostFunction二、梯度下降算法gradientDescent三、直线回归四、绘图效果致歉：公示的推导要用到LATEX，但我不太会，所以.......一、损失函数CostFunctionfunctionJ
WHS-_-2022·2022-12-07 16:45

【梯度下降算法】——使用梯度下降算法解决一元和多元数学最值问题

那我们就来试试看，首先求导得y'=cosx+10x，然而我们不知道如何求得x使得导数值为0……这时我们就需要使用到梯度下降算法，因为我们求的是最小值，所以设置学习率为-0.1。[解]首
Giyn·2022-12-07 15:18

梯度下降算法详解

id=1639202882632470513&wfr=spider&for=pc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。
SongEsther·2022-12-07 15:15

每天五分钟机器学习：通过梯度下降算法找到代价函数的最小值

线性回归的假设和损失函数梯度下降算法：结合，求线性回归的偏导数参数更新
幻风_huanfeng·2022-12-07 15:15

梯度下降算法（高中生都能看懂的例子演示）

梯度下降算法在机器学习与神经网络中有广泛的应用，主要用来求最优参数，下面我们通过一个最简单的例子来演示梯度下降算法过程示例：举例：y=x^2，通过梯度下降算法求y取最小值（极小值）时候的最优解x求解过程主要通过迭代完成迭代的方程为
FuNz_·2022-12-07 15:43

梯度下降算法求解一般函数最小值

梯度下降算法python实现梯度下降算法梯度下降算法（GradientDescentOptimization）是一种神经网络模型训练最常用的优化算法。
MainF。·2022-12-07 15:13

实验四 基于感知函数准则线性分类器设计

一、实验目的本实验旨在让同学理解感知准则函数的原理，通过软件编程模拟线性分类器，理解感知函数准则的确定过程，掌握梯度下降算法求增广权向量，进一步深刻认识线性分类器。
Universe & Black·2022-12-07 11:28

【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1）Adam算法:基于一阶或二阶动量（Moments）的随机梯度下降算法，动量是非负超参数，主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。
showswoller·2022-12-07 07:12

利用numpy实现Logistic回归模型——总结（1）

线性变换出来吧2.2怎么把y值映射到0和1这两个数——非线性变换出来了第三：Logistic回归模型——预测步骤之理解第四Logistic回归模型——损失函数和成本函数第五：Logistic回归模型——梯度下降算法第六
yuejich·2022-12-07 06:05

机器学习（五）logistic回归

目录1.Logistic回归概述1.1Sigmoid函数1.2基于最优化方法的最佳回归系数确定1.2.1极大似然估计1.2.2梯度上升法1.2.3梯度下降算法2.Logistic实例分析2.1准备数据2.2
Ag11·2022-12-06 07:51

深度学习笔记——理论与推导之概念，成本函数与梯度下降算法初识（一）

##前情提要#####一、神经网络介绍###概念：Learning≈LookingforaFunction框架（Framework）：WhatisDeepLearning?深度学习其实就是一个定义方法、判断方法优劣、挑选最佳的方法的过程：我们可以将nn定义成一个生产线（productionline）比起过去的语音识别技术，DeepLearning的所有function都是从数据中进行学习的。深度学
R3·2022-12-05 15:49

深度学习中学习率和batchsize对模型准确率的影响

1.前言目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下:n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learningrate)。
初识-CV·2022-12-05 15:18

机器学习 1-4节 机器学习定义 模型描述 代价函数 梯度下降 多元线性回归 特征缩放法 均值归一化 判断梯度下降是否收敛 学习率 多项式回归 正规方程

机器学习文章目录机器学习1.2机器学习定义1.3-4机器学习的分类2.1模型描述（线性回归模型）2.2-4代价函数2.5-6梯度下降算法2.7线性回归的梯度下降3矩阵（涉及线性代数）4.1多功能/多元线性回归
小丁今天学机器学习了吗·2022-12-04 11:17

机器学习（五）——Logistic回归

目录Sigmoid函数最小二乘法（线性模型）数据是一维的数据是多维的对数线性回归（非线性模型）极大似然估计梯度下降算法Logistics回归相关代码理解使用梯度上升找到最佳回归系数：读取数据：梯度上升优化算法
doubaijj·2022-12-04 10:13
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