梯度下降第12页

梯度下降法详解笔记

梯度下降法详解笔记梯度下降法Gradientdescentalgorithmθt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•gα\alphaα:

Lu君·2023-11-01 02:12

梯度下降法学习笔记

我们都知道梯度下降法是求解无约束最优化问题的最常用方法，可是为什么梯度下降可以用来求解最优化问题呢？梯度到底是什么？

wolfrevoda·2023-11-01 02:41

梯度下降|笔记

1.梯度下降法的原理1.1确定一个小目标：预测函数机器学习中一个常见的任务是通过学习算法，自动发现数据背后的规律，不断改进模型，做出预测。

失眠的树亚·2023-11-01 02:10

三、线性神经网络

3.1线性回归3.1.1.1随机梯度下降‘其中，|β|表示每个小批量中的样本数，这也称为批量大小（batch），表示学习率（learningrate）。w,b称为超参数，根据训练迭代结果进行调整。

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:51

卷积神经网络

0.1.2公式和推导penal项：新的loss函数：故需要最小化loss函数所得的随机梯度下降更新公式为：0.2、丢弃法（Dropout）0.2.1概念和用途通过将输出项随机置0，另一部分随机增大来控制模型复杂

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:19

感知机算法笔记及其matlab实现

感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。

张张成长记·2023-10-31 11:32

matlab中实现en回归,Linear Regression & Ridge Regression的matlab实现

根据梯度下降法，我们有取deltaJs=0，则有

Ja'Soon·2023-10-31 11:58

机器学习笔记（含图像处理）

一、回归1.梯度下降梯度下降是通过不断更新各个变量的参数得到代价函数的全局最小值，更新方式为：原来的参数-步长×代价函数对参数的偏导。注意：迭代次数和步长需要由自己设定。

鼎__·2023-10-31 08:28

Pytorch机器学习——3 神经网络（八）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.5反向传播算法在传统的机器学习方法（比如逻辑回归）中，可以通过梯度下降来确定权重的调整

辘轳鹿鹿·2023-10-31 05:29

sklearn中的逻辑回归

目录逻辑回归1.1逻辑回归概述1.2为什么需要逻辑回归1.3sklearn中的逻辑回归2linear_model.LogisticRegression2.3梯度下降：重要参数max_iter2.4二元回归与多元回归

Lennng·2023-10-31 02:44

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver

`AllureLove·2023-10-31 02:42

【深度学习实验】网络优化与正则化（二）：基于自适应学习率的优化算法详解：Adagrad、Adadelta、RMSprop

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-10-31 01:28

动手学深度学习——第四次

梯度下降是在机器学习中用于寻找最佳结果（即曲线最小值）的一种迭代优化算法。最小化loss，只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一个步长，就可以实现目标函数（lossfunction）的下降。

湘溶溶·2023-10-30 16:27

python 机器学习——线性回归与波士顿房价案例

线性回归与波士顿房价案例一、比较回归与分类二、线性回归器理论（1）线性回归（LinearRegression）（2）线性回归的参数估计最小二乘法（Leastsquares）梯度下降法极大似然法（MaximumLikelihood

曹文杰1519030112·2023-10-30 12:08

【零基础学习机器学习】线性回归

目录线性回归介绍求W值方法一：最小二乘法之正规方程求W值方法二：最小二乘法之梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归评估API线性回归实例算法API使用建议正规方程和梯度下降总结过拟合以及欠拟合定义欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决办法回归问题解决过拟合的方式

why do not·2023-10-30 12:08

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

目录回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价

Perley620·2023-10-30 12:04

【Python机器学习】零基础掌握SGDRegressor经典线性回归

这里介绍的算法就是SGDRegressor，它是一个基于梯度下降的线性回归模型。房屋面积（㎡）地段评分楼层装

Mr数据杨·2023-10-30 12:04

人工智能-线性回归的从零开始实现

在这一节中，我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。

白云如幻·2023-10-30 12:04

线性回归(Linear Regression) Python实现

data,x,y,theta0,theta1):m=data.shape[0]#样本数据的数量cost=np.sum((theta0+theta1*x-y)**2)/(2*m)returncost#2.梯度下降

momentum_·2023-10-30 12:11

最简单的机器学习算法推导 (机器学习细读02)

一使用梯度下降的方式推导线性模型权重1.1创建数据集np.random.rand是NumPy中用于生成随机数的函数之一，它用于生成服从均匀分布（uniformdistribution）的随机数数组，生成的随机数是大于等于

处女座_三月·2023-10-29 22:42

【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络

(一)——深度学习概论、神经网络基础吴恩达课程笔记——浅层神经网络、深层神经网络四、浅层神经网络1.双层神经网络表示2.双层神经网络的前向传播第一层前向传播第二层前向传播3.双层神经网络的反向传播参数梯度下降反向传播公式第二层反向传播推导

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:00

吴恩达《机器学习》2-5-＞2-7:梯度下降算法与理解

一、梯度下降算法梯度下降算法的目标是通过反复迭代来更新模型参数，以便最小化代价函数。代价函数通常用于衡量模型的性能，我们希望找到使代价函数最小的参数值。

不吃花椒的兔酱·2023-10-29 15:31

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

因为线性算法一般使用梯度下降来寻找最优值，那么如果特征无关，标的目的就有可能误导有效的特征筛选有以下优势：1，减少过拟合。这个话题

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

Coding and Paper Letter（六十六）

mars2.SVGD是一种通用的变分推理算法，它形成梯度下降的自然对应物以进行优化。SVGD通过应用一种最小化KL散度的函数梯度下降形式，迭代地传输一组粒子以匹配目标分布。

chengman0008·2023-10-28 22:29

神经网络与深度学习第四章前馈神经网络习题解答

[习题4-1]对于一个神经元，并使用梯度下降优化参数时，如果输入恒大于0，其收敛速度会比零均值化的输入更慢。

小鬼缠身、·2023-10-28 22:19

NNDL：作业五

习题4-1对于一个神经元,并使用梯度下降优化参数w时,如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢.证明：激活函数以sigmoid为例。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-28 22:48

Gradient Descent (梯度下降)

重要性梯度下降算法在机器学习和深度学习中扮演者重要的角色。

倒着念·2023-10-28 20:55

【DL】常见优化算法的优缺点

最常用的一阶优化算法是梯度下降。】一、什么是优化算法模型内部有些参数，是用来计算测试集的真实值和预测值的偏差程度，基于这些参数，就形成了损失函数L(x)。我们需要通过优化算法来优化损失函数L(x)

机器不学习我学习·2023-10-28 10:45

3.线性神经网络

1R1R2R^2R2目录知识框架No.1线性回归+基础优化算法一、线性回归1、买房案例2、买房模型简化3、线性模型4、神经网络5、损失函数6、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降

霸时斌子·2023-10-28 05:54

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-10-27 19:15

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

Pytorch(二) --梯度下降法

针对y=wx+b，利用梯度下降法求得相对应的w和b，此时，w和b是一个近似解，而不是确切解。上图是针对y=wx的梯度下降法的步骤，y=w*x+b的步骤与之类似，只不过分为两步，w和b。

starlet_kiss·2023-10-27 14:44

pytorch入门第二课——随机梯度下降（SGD）

本文内容为梯度下降算法，绘制迭代-损失图。

疯狂java杰尼龟·2023-10-27 14:42

pytorch深度学习实践（二）：梯度下降算法详解和代码实现（梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降的对比）

目录一、梯度下降1.1公式与原理1.1.1cost(w)1.1.2梯度1.1.3w的更新1.2训练过程可视化1.3代码实现二、随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SDG）2.1

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:34

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

深入机器学习的梯度优化

而常见的优化算法中，有梯度下降、遗传算法、模拟退火等算法，其中用梯度类的优化算法通常效率更高，而使用也更为广泛。

算法进阶·2023-10-27 07:33

吴恩达机器学习第十周测试

第一题答案B分析：当代价函数呈上升趋势的时候，可以试着将学习率减小第二题答案CD分析：A：随机梯度下降并不能并行化，错误。B：批量梯度下降是在每一次迭代后计算代价函数，错误。

一叶知秋Autumn·2023-10-27 07:28

【深度学习】梯度下降（通俗易懂）

文章目录1、前言2、理论与代码1、求极值问题2、梯度下降3、实例演示1、前言最近有朋友问到我，损失函数与激活函数的问题，由于工作等原因有段时间没接触深度学习没有回答的很好。

读书猿·2023-10-27 04:23

深度模型中的优化（二）

3、基本算法3.1随机梯度下降SGDSGD算法中一个关键参数是学习率，一般学习率应随着时间的推移逐渐降低，学习率的最终值应设为大约初始值的1%。

梅八哥·2023-10-27 01:24

损失函数和评估函数

损失函数通常被用作优化算法（如梯度下降）的目标函数，通过最小化损失函数来调整模型参数，使得模型的预测结果更加接近实际结果。

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:59

交叉熵损失函数

主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况交叉熵函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值

骑着蜗牛逛世界·2023-10-26 18:53

【机器学习合集】深度学习模型优化方法&最优化问题合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录最优化1.最优化目标1.1凸函数&凹函数1.2鞍点1.3学习率2.常见的深度学习模型优化方法2.1随机梯度下降法2.2动量法(Momentum)2.3Nesterovacceleratedgradient

slience_me·2023-10-26 18:55

批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降 2020-02-25

批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：批量归一化：这⾥ϵ>0

allen成·2023-10-26 18:47

学习率（Learing Rate）的作用以及如何调整

这里以梯度下降为例，来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响（这里以代价函数为凸函数为例）：回顾一下梯度下降的代码： repeat{ θj=θj−αΔJ(θ)Δθjθj=θj−

一枚小菜程序员·2023-10-26 08:15

BP网络权值调公式推导（梯度下降算法推导）

这要从梯度下降算法推导来理解：首先看一下梯度的定义：看不懂也没关系，只要认识梯度的符号▽请看下面的推导过程：可以发现5.19和5.23很相似，就可以将5.19的推论应用到5.23来理

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:04

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

实验二：线性回归

目录实验前准备一元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——最小二乘法方法2——梯度下降法方法3——矩阵求解法三元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——矩阵求解法方法2——梯度下降法实验总结实验前准备本实验是在

盐水鸭的守护神·2023-10-26 02:19

梯度下降叙述

梯度下降就是向陡峭程度最大的点走，就能更快的到达最低点，陡峭成都就是梯度（Gradient）是代价函数的导数，对抛物线而言就是曲线斜率。（这一步主要是确定方向）。

芋圆奶绿，要半t·2023-10-25 07:26

机器学习-学习率：从理论到实战，探索学习率的调整策略

目录一、引言二、学习率基础定义与解释学习率与梯度下降学习率对模型性能的影响三、学习率调整策略常量学习率时间衰减自适应学习率AdaGradRMSpropAdam四、学习率的代码实战环境设置数据和模型常量学习率时间衰减

TechLead KrisChang·2023-10-25 06:45

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