梯度下降第15页

机器学习——梯度下降、梯度下降的线性回归算法

一、梯度下降****梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θo,θ1)的最小值。

BioLearner·2023-10-14 17:30

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践

糖糖Amor·2023-10-14 14:21

优化算法进阶——学习打卡

给定学习率，梯度下降迭代自变量时会使自变量在竖直方向比在水平方向

learnin_hard·2023-10-14 14:45

深度学习基本概念

划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分为5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=m/5划分为m个：名称：随机梯度下降batch_size

Shilong Wang·2023-10-14 09:40

epoch和episode

一个训练集过大，往往需要划分划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分成5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=占1/5的量划分为m个

bijingrui·2023-10-14 09:26

深度学习训练中的Epoch, Batch, Episode, Iteration

Batch我们知道在深度学习训练中是通过梯度下降方法来更新参数的，如果一次性将整个训练集（一个Epoch）喂给机器让它去计算，内存会受不了。因此，我们将

Frank_BC·2023-10-14 09:52

基于梯度的优化方法总结

引言梯度下降法的核心是在最小化目标函数时，每次迭代中，对每个变量，按照目标函数在该变量梯度的相反方向更新对应的参数值。

LuDon·2023-10-14 07:03

机器学习数学基础

2.微积分学：这部分的应用重点是函数，如何求解目标函数及最优解（用梯度下降的算法），再介绍了最小二乘法。3.概率论

ln_ivy·2023-10-14 07:43

金融数学方法：梯度下降法

1.算法介绍 梯度下降法是一种常用的优化算法，其通过沿着梯度下降的方向迭代寻找局部极小值。如果沿着梯度上升的方向迭代，就可以找到极大值。

抱抱宝·2023-10-14 07:19

解锁机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南

目录一、简介什么是梯度下降？为什么梯度下降重要？

TechLead KrisChang·2023-10-14 01:30

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）

孙有涵·2023-10-13 19:22

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·2023-10-13 19:09

2-线性回归之多变量线性回归基本原理的python实现

文章目录多变量线性回归基本原理的python实现1数据读取2特征及标签获取3参数及超参数设置4使用梯度下降进行拟合5拟合结果查看6不同学习率下的拟合情况参考文章多变量线性回归基本原理的python实现接续上一篇文章

骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-10-13 16:43

chapter_linear-networks：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)。

weiket·2023-10-13 13:13

自编码器Auto-Encoder

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据X本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XR。在时间序列异常检测场景下，异常对于正常来说是少

llurran·2023-10-13 06:48

独家 | 使用TensorFlow 2创建自定义损失函数

标签：TensorFlow2，损失函数图1：梯度下降算法（来源：公共域，https://commons.wikimedia.org/w/index.php？

数据派THU·2023-10-13 00:13

【使用 TensorFlow 2】03/3 创建自定义损失函数

图1：实际应用中的梯度下降算法二、关于代价函数神经网络学习将训练数据中的一组输入映射到一组输出。它通过使用某种形式的优化算法来

无水先生·2023-10-13 00:40

优化问题 | 梯度下降的知识整理、Python实现及batch_size参数的总结

文章目录1综述2三种形式2.1批梯度下降法（BGD）：整个训练集2.2随机梯度下降法（SGD）：1个训练样本2.3小批量梯度下降法（MBGD，SGD）：n个训练样本2.4梯度下降的python实现2.5

然然然然_·2023-10-12 17:14

浅谈batch, batch_size, lr, num_epochs

然后在上面做梯度下降，优化的算法叫随机梯度下降法。batch_size:叫做小批量，这个取值通常是2**n，将一个训练集分成多个小批量进行优化。

lin_xiao_yi·2023-10-12 17:03

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一化。

羞儿·2023-10-12 15:45

TensorFlow入门(二十二、梯度下降)

梯度下降的定义及作用梯度下降本身是一个最优化算法,通常也被称为最速下降法。常被用于机器学习和人工智能中递归性地逼近最小偏差模型,也就是使用它找到一个函数的局部极小值。

艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:51

李宏毅机器学习（九）Backpropagation反向传播

我们上节课学习了深度学习，也知道采用梯度下降优化我们的各神经元参数，以语音识别为例，一个输入特征量1000多项，8层隐层，大致需要的w,b参数有数百万项，这样我们梯度下降的计算量是非常大的，我们为了让梯度下降计算的更有效率

ca8519be679b·2023-10-12 12:58

07. 机器学习入门3 - 了解K-means

我们在机器学习入门已经学习了两节课，分别接触了动态规划，机器学习的背景，特征向量以及梯度下降。

茶桁·2023-10-12 07:14

06. 机器学习入门2 - 理解特征和向量

文章目录机器学习初探特征和向量机器学习的通用框架梯度下降Hi,你好。我是茶桁。上一节课，咱们用一个案例引入了机器学习的话题，并跟大家讲了一下「动态规划」。那这节课，我们要真正进入机器学习。

茶桁·2023-10-12 07:44

2D函数优化实战

优化目标函数如下：该函数有四个极小值点，值都为0先对函数进行绘图初始化起始点，再设置优化器，进行梯度下降优化完整代码：importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefhimmelblau

dyh_chd·2023-10-12 04:07

吴恩达深度学习第二门课第一周总结

一、梯度消失/爆炸及解决办法在训练神经网络时，有时候会遇到导数或坡度(dW,db)变得特别大或特别小，即我们说的梯度爆炸或梯度消失，结果使得梯度下降算法花费更长的时间甚至训练失败。

半个女码农·2023-10-12 00:37

TensorFlow入门(十七、神经元的拟合原理)

一个神经元由以下几个关键知识点组成:①激活函数②损失函数③梯度下降单个神经元的网络模型如图所示用计算公式表达如下:z为输出的结果,x为输入,w为权重,b为偏置值。

艺术就是CtrlC·2023-10-11 13:06

[Machine learning][Part4] 线性回归模型技巧

目录正规方程法梯度下降法缩放特征学习率选择正规方程法这种方法可以不多次迭代梯度下降函数就能得到w,b。

思则变·2023-10-11 12:24

残差网络ResNet代码解读

当网络层数增加到一定程度之后，错误率反而上升，其原因是层数太多梯度下降变得越发困难。而ResNet解决了这一问题。

xieyan0811·2023-10-11 02:46

深度学习DAY3:神经网络训练常见算法概述

梯度下降法（GradientDescent）：这是最常见的神经网络训练方法之一。它通过计算损失函数对权重的梯度，并沿着梯度的反方向更新权重，从而逐步减小损失函数的值。

小白脸cty·2023-10-10 20:27

优化器：Adam与AdamW

Adam和AdamW是两种常用的优化器，它们都是基于梯度下降算法的优化器，用于训练神经网络。它们之间的主要区别在于权重衰减（WeightDecay）的处理方式。

佐咖·2023-10-10 09:52

深度学习笔记之优化算法(四)Nesterov动量方法的简单认识

机器学习笔记之优化算法——Nesterov动量方法的简单认识引言回顾：梯度下降法与动量法Nesterov动量法Nesterov动量法的算法过程描述总结（2023/10/9）补充与疑问附：Nesterov

静静的喝酒·2023-10-09 21:39

[Machine learning][Part4] 多维矩阵下的梯度下降线性预测模型的实现

目录模型初始化信息：模型实现：多变量损失函数：多变量梯度下降实现：多变量梯度实现：多变量梯度下降实现：之前部分实现的梯度下降线性预测模型中的trainingexample只有一个特征属性：房屋面积，这显然是不符合实际情况的

思则变·2023-10-09 12:12

PyTorch深度学习-梯度下降算法

学习视频链接（刘二大人）：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys分治法：搜索时先进行稀疏搜索，相当于求局部最优点梯度下降算法：得到的不一定是全局最优，但一定是局部最优的更新权重的方法

小源0·2023-10-08 07:22

吴恩达深度学习＜笔记＞优化算法

Mini-batchgradientdescent二、GradientdescentwithmomentumRMSpropAdam优化算法学习率衰减一、1.Mini-batchgradientdescent对整个训练集进行梯度下降法的时候

不自知的天才·2023-10-07 20:58

吴恩达深度学习笔记优化算法

一、Mini-batchgradientdescent(小批量梯度下降法)Mini-batch：把整个训练数据集分成若干个小的训练集，即为Mini-batch。为什么要分？

uponwyz·2023-10-07 20:27

算法成角之路（深度学习进阶笔记）

深度学习进阶深度学习的实现训练,验证,测试集(Train/Dev/Testsets)偏差方差神经网络正则化dropout正则化(DropoutRegularization)随机删除神经单元优化方法mini-batch梯度下降法

TM 2.0·2023-10-07 20:56

【深度学习】吴恩达-学习笔记优化算法（动量梯度，RMSprop，Adam）、参数初始化、Batch Norm

目录动量梯度下降法：让梯度下降的过程中纵向波动减小RMSprop:消除梯度下降中的摆动Adam优化算法:神经网络参数初始化学习率衰减BatchNorm关于Batch_norm:Batch_norm在测试时

—Xi—·2023-10-07 20:55

＜＜深度学习＞＞优化算法详细笔记

目录为什么需要优化算法梯度下降法1、SGD、BGD、MBGD2、Momentum-SGD3、NAG（NesterovAcceleratedGradient，NAG）4、Adagrad为什么需要优化算法对于几乎所有的机器学习算法

金克丝、·2023-10-07 20:55

2.2吴恩达深度学习笔记之优化算法

1.Mini_batchgradientdescent小批量梯度下降法思想：batchgd是一次性处理所有数据，在数据集较大时比如500万个样本，一次迭代的时间会很长，而mini_batchgd是把数据集分为多个子数据集

Traviscxy·2023-10-07 20:25

深度学习笔记：优化算法

1、minibatch梯度下降传统的batch梯度下降是把所有样本向量化成一个矩阵，每一次iteration遍历所有样本，进行一次参数更新，这样做每一次迭代的计算量大，要计算所有样本，速度慢，但是收敛可以比较直接地收敛到

a251844314·2023-10-07 20:23

深度学习笔记之优化算法(三)动量法的简单认识

机器学习笔记之优化算法——动量法的简单认识引言回顾：条件数与随机梯度下降的相应缺陷动量法简单认识动量法的算法过程描述附：动量法示例代码引言上一节介绍了随机梯度下降(StochasticGradientDescent

静静的喝酒·2023-10-07 20:20

随机梯度下降法_通俗易懂讲解梯度下降法

前言：入门机器学习必须了解梯度下降法，虽然梯度下降法不直接在机器学习里面使用，但是了解梯度下降法的思维是后续学习其他算法的基础。网上已经有很多篇文章介绍梯度下降法。

weixin_39653442·2023-10-07 10:19

Python 机器学习入门之线性回归

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归线性回归系列文章目录前言一、线性回归1.线性回归是什么2.线性回归的分类二、实现线性回归1.步骤2.代价函数3.梯度下降总结前言最近在上机器学习的课程

bug别找我·2023-10-07 10:19

python机器学习之梯度下降法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法梯度下降法系列文章目录前言一、梯度下降法1.梯度下降法简介2.基本原理梯度下降函数效果展示前言上一篇文章里面说到了用梯度下降法来对最小化代价函数和模型参数进行求解

bug别找我·2023-10-07 10:17

深度学习入门：梯度下降算法

梯度下降可以简单理解为你人站在山上，想要最快下山，那么这个时候你要做的就是在一步一步下山的同时保证向下走的每一步都是最陡的。梯度下降就是上述的这么简单。

DADALalalala123·2023-10-07 10:07

对深度学习的批评

大多数深度结构仅仅是梯度下降的某些变式。尽管梯度下降法已经被充分地研究，但理论涉及的其他算法，例如对比分歧算法，并没有获得充分的研究，其收敛性等问题仍不明确。

韫秋鱼线·2023-10-07 10:37

《统计学习方法》学习笔记之第二章:感知机

目录第一节模型介绍和学习策略模型介绍学习策略第二节梯度下降法概念算法梯度下降法：例子原理第三节学习算法之原始形式学习问题原始形式例题分析第三节学习算法之对偶形式对偶形式例题分析第四节原始形式算法的收敛性第一节模型介绍和学习策略模型介绍输入空间

资料加载中·2023-10-07 05:23

[深度学习]案例-情绪预测

polarity_cutoffpre_process_data只分析频次大于min_count&比例大于polarity_cutoff阈值的单词算法关键点：反向传播过程中分两步error+errorterm(delta)梯度下降的计算

DDuncan·2023-10-07 03:06

【无标题】

2.梯度下降会自动采取更小的步骤，所以不需要随时间减小学习率a。3.在梯度下降算法中，如果学习率太大，loss不是来回震荡，而是爆炸。

FlyingAnt_·2023-10-06 20:53

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