随机梯度下降第19页

梯度下降算法原理以及代码实现---机器学习

梯度下降算法GD--一种经典的优化方法1.批量梯度下降算法BGD原理代码实现2.随机梯度下降算法SGD原理代码实现3.小批量梯度下降算法MGD原理代码实现梯度下降算法是一种常用的一阶优化方法，是求解无约束优化问题最简单

卷了个积寂寞·2022-06-13 07:27

Pytorch深度学习——加载数据集（b站刘二大人）P8讲加载数据集

2.Mini-batch优点我们之前学过在进行梯度下降时，有两种选择：①全部的数据都用（Batch）②随机梯度下降：只用一个样本只用一个样本可以得到比较好的随机性，可以帮

努力学习的朱朱·2022-06-07 07:26

Java学习（Day 34）

学习来源：日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客文章目录矩阵分解一、推荐系统中的矩阵二、SVD算法三、Funk-SVD算法四、随机梯度下降五、具体实现1.描述2.

言山兮尺川·2022-05-31 10:28

深度学习笔记之优化算法

文章目录一.优化算法1.1基本算法1.1.1随机梯度下降(SGD)1.1.2动量1.2自适应学习率算法1.2.1AdaGrad1.2.2RMSProp1.2.3Adam1.2.4其他优化算法：AdaMaxNadamAMSGrad1.3

刘皮狠·2022-05-31 07:05

深度学习—优化算法对比

1、优化算法SGD：随机梯度下降SGD+Momentum:基于动量的SGD（在SGD基础上做过优化）SGD+Nesterov+Momentum：基于动量，两步更新的SGD（在SGD+Momentum基础上做过优化

dbsggal90047018·2022-05-31 07:39

深度学习库中优化算法介绍

优化算法1.简介2.优化算法的数学原理2.1梯度下降优化算法2.1.1批梯度下降算法(Batchgradientdescent)2.1.2随机梯度下降算法(Stochasticgradientdescent

Mobtgzhang·2022-05-31 07:06

mmcv(mmdetection)源码理解：optimizer(SGD,momentum,Nesterov)

SGD随机梯度下降，随机选取一批样本计算梯度，并更新一次参数。梯度更新公式如下：SGD存在一些问题：在梯度平缓的维度下

小小小绿叶·2022-05-30 07:14

深度学习初级课程应用. 用TPU探测希格斯玻色子

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文寻找希格斯玻色子标准模型是粒子物理学中的一种理论，它描述了一些最基本的自然力

cndrip·2022-05-25 07:26

【李沐：动手学深度学习pytorch版】第3章：线性神经网络

3.1.1.4.随机梯度下降即使在我们无法得到解析解的情况下，我们仍然可以有效地训练模

zdb呀·2022-05-20 07:45

李宏毅机器学习系列-梯度下降法

李宏毅机器学习系列-梯度下降法梯度下降法回顾调节学习率AdaGrad随机梯度下降SGD(StochasticGradientDescent)特征缩放(FeatureScaling)梯度下降法的理论(GradientDescentTheory

王伟王胖胖·2022-05-17 07:55

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

2.4全连接（fullconnection）2.5损失函数（softmax_loss）2.6前向传播（forwardpropagation）2.7反向传播（backfordpropagation）2.8随机梯度下降

草尖上的舞动·2022-05-17 07:22

监督学习算法初识

监督学习算法初识简而言之，就是通过已知数据的拟合出一条线性线，来预测数据的变化随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）：随机梯度下降法不同于批量梯度下降，随机梯度下降是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新

白榆的白·2022-05-15 07:37

机器学习最常用优化之一——梯度下降优化算法综述

目录三种梯度下降优化框架批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降问题与挑战梯度下降优化算法MomentumNesterovacceleratedgradientAdagradAdadeltaRM

Nicole_xiang·2022-05-11 07:12

机器学习、深度学习优化函数详解

机器学习、深度学习优化函数详解–潘登同学的MachineLearning笔记文章目录机器学习、深度学习优化函数详解--潘登同学的MachineLearning笔记简单回顾梯度下降法随机梯度下降的不足动量优化法

PD我是你的真爱粉·2022-05-07 07:49

【动手学深度学习v2笔记】线性回归 + 基础优化算法

线性回归+基础优化算法1线性回归1.1一个简单模型1.2线性模型1.3平方损失1.4训练数据1.5损失函数1.6显式解2基础优化算法2.1梯度下降2.2选择学习率2.3小批量随机梯度下降2.4选择批量大小

南浔Pyer·2022-05-07 07:32

浅析线性神经网络——线性回归问题

目录一.线性回归1.1回归（regression）：1.2线性回归的基本元素：1.3线性模型：1.4损失函数二.基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降三.矢量化加速四.正态分布与平方损失总结一

KUUUD·2022-05-07 07:29

深度学习训练之optimizer优化器（BGD、SGD、MBGD、SGDM、NAG、AdaGrad、AdaDelta、Adam）的最全系统详解

文章目录1、BGD（批量梯度下降）2、SGD（随机梯度下降）2.1、SGD导致的Zigzag现象3、MBGD（小批量梯度下降）3.1BGD、SGD、MBGD的比较4、SGDM5、NAG6、AdaGrad

全息数据·2022-04-28 13:41

tf.keras.optimizers 常用的优化器

SGDtf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01,momentum=0.0,decay=0.0,nesterov=False)随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov

最生猛的开拓者·2022-04-24 07:58

（二）深度学习基础 -- 6 正向传播、反向传播和计算图

6.正向传播、反向传播和计算图在前几节中，使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。实现中，只提供了模型的正向传播（Forwardpropagation）的计算。

Fiona-Dong·2022-04-24 07:23

Pytorch实现机器学习之线性回归

同时定义线性回归的一种损失函数loss（损失函数一般是预测值和真实值之间的差距）为：二、目的利用随机梯度下降法（每次训练的起点真实数据（x，y）都在变化）更新参数w和b来

rothschildlhl·2022-04-21 07:27

机器学习：线性模型学习总结（1）：线性回归

学习时间：2022.04.17~2022.04.18文章目录0.数据预处理1.用SK-Learn做线性回归模型1.1线性回归1.2随机梯度下降执行线性回归1.3多项式回归1.4逻辑回归2.用SK-Learn

新四石路打卤面·2022-04-19 07:40

一文通透优化算法从随机梯度随机梯度下降法到牛顿法共轭梯度

一文通透优化算法：从随机梯度、随机梯度下降法到牛顿法、共轭梯度1什么是梯度下降法经常在机器学习中的优化问题中看到一个算法，即梯度下降法，那到底什么是梯度下降法呢？

画面太乱了·2022-04-14 07:49

使用随机梯度下降SGD的BP反向传播算法的PyTorch代码实现

Index目录索引写在前面PyTorch的.data()PyTorch的.item()BPwithSGD的PyTorch代码实现参考文章写在前面本文将用一个完整的例子，借助PyTorch代码来实现神经网络的BP反向传播算法，为了承接上篇文章，本文中的例子仍然使用到了SGD随机梯度算法1。【这是深度学习数学原理专题系列的第二篇文章】PyTorch的.data()首先来看PyTorch官方文档里面对该

哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2022-04-12 07:19

机器学习笔记二—梯度下降和反向传播

梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—模型压缩目录系列文章目录前言一、梯度二、梯度下降1.梯度下降的方法2.随机梯度下降

江_小_白·2022-04-12 07:58

深度学习中的优化器（optimizer）

tf.train.GradientDescentOptimizer、tf.train.AdamOptimizerAdam、tf.train.MomentumOptimizer这些，发现自己对优化器的认识还仅仅停留在随机梯度下降的水平

Xiacedar·2022-04-01 07:14

深度学习之感性理解-优化器

深度学习之感性理解-优化器梯度下降法批量梯度下降法（BGD）随机梯度下降法（SGD）小批量梯度下降法（MBGD）MomentumAdaGradAdamRMSprop梯度下降法批量梯度下降法（BGD）所谓批量

王伟王胖胖·2022-04-01 07:05

深度学习之优化器

1.SGD–随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）从数学知识可知，函数朝着梯度方向上升最快，梯度反方向下降最快。而在深度学习的目标

ufy·2022-04-01 07:43

torch.optim.SGD参数详解

随机梯度下降法$\theta_{t}\leftarrow\theta_{t-1}-\alphag_{t}$Code：optimzer=torch.optim.SGD(model.parameters()

Learner-·2022-03-31 09:00

python梯度下降法实现线性回归_梯度下降法的python代码实现（多元线性回归）

python代码实现(多元线性回归最小化损失函数)1、梯度下降法主要用来最小化损失函数，是一种比较常用的最优化方法，其具体包含了以下两种不同的方式：批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法

weixin_39750731·2022-03-31 07:58

DW李宏毅机器学习笔记--Task03（下）-梯度下降

多参数下结论不一定成立Adagrad进一步的解释Tip2：随机梯度下降法Tip3：特征缩放为什么要这样做？怎么做缩放？

湘玄书生·2022-03-31 07:51

机器学习笔记——深入梯度下降细节

机器学习笔记——梯度下降一、梯度下降回顾二、学习率的调整1.学习率对梯度下降的影响2.Adagrad动态调整学习率三、随机梯度下降(Stochastic)四、特征缩放(FeatureScaling)五、

AgentSmart·2022-03-31 07:19

李弘毅机器学习：第四章—梯度下降法

多参数下结论不一定成立Adagrad进一步的解释Tip2：随机梯度下降法Tip3：特征缩放为什么要这样做？怎么做缩放？梯度下降的理论基础问题数学理论泰勒展开式定义多变量泰勒展开式利用泰勒

weixin_mm975247003·2022-03-31 07:19

深度学习修炼（五）——基于pytorch神经网络模型进行气温预测

文章目录5基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1实现前的知识补充5.1.1神经网络的表示5.1.2隐藏层5.1.3线性模型出错5.1.4在网络中加入隐藏层5.1.5激活函数5.1.6小批量随机梯度下降

弄鹊·2022-03-26 07:14

网易云课程：深度学习与PyTorch入门实战

开发环境安装3回归问题3.1简单的回归问题（梯度下降算法）3.3回归问题实战3.4分类问题引入3.6手写数字识别体验4Pytorch基础4.1张量数据类型4.2创建Tensor4.3索引与切片4.4维度变换5随机梯度下降

鱼与钰遇雨·2022-03-23 19:37

Pytorch深度学习实战笔记

代码详细笔记，适合零基础）pytorch实战教学（一篇管够）_小星AI-CSDN博客_pytorch实战Pytorch学习笔记--Bilibili刘二大人Pytorch教学代码汇总目录线性模型梯度下降随机梯度下降

GoAI·2022-03-21 07:33

YOLOv5-优化器和学习率调整策略

各种优化器的优缺点optim.SGD:随机梯度下降法optim.Adagr

荣华之光·2022-03-21 07:48

微积分、线性代数、概率论，这里有份超详细的ML数学路线图

例如，随机梯度下降算法建立在多变量微积分和概率论的基础上。

The_syx·2022-03-20 07:15

梯度下降（一）：批梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、Nesterov加速梯度下降法 Matlab 可视化实现

梯度下降（一）：批梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、Nesterov加速梯度下降法前言梯度下降法（GD/GradientDescent）单变量线性回归模型（UnivariateLinearRegression

顧辰·2022-03-19 08:16

机器学习-优化器：动量SGD、AdaGrad 以及Adam

上一篇博客讲了，随机梯度下降法偶尔也会失效，无法给出满意的训练结果，并解释了原因。本文将介绍，为了改进随机梯度下降法，研究者都做了哪些改动？提出了哪些变种方法？各有哪些特点？

WellWang_S·2022-03-19 08:14

AdamW优化器（自适应梯度方法）

DECOUPLEDWEIGHTDECAYREGULARIZATION解耦权值衰减正则化摘要L2正则化和权值衰减正则化对于标准随机梯度下降是等价的(当按学习率重新调整时)，但是在自适应梯度算法的情况下确并非如此

星光里·2022-03-19 08:13

Jsper0420·2022-03-19 08:04

pytorch神经网络优化方法

pytorch优化器optim各种优化方法介绍一、梯度下降1.1批梯度下降法(BatchGradientDescent)1.2随机梯度下降1.3小批量梯度下降二、改进的梯度下降方法2.1Momentum2.2Nesterovacceleratedgradient

qq_41978536·2022-03-18 07:29

基于Pytorch的神经网络之Optimizer

2.各种优化器2.1SGD优化算法中比较基本的一种就是随机梯度下降法(SGD),它通过从全部样本中选取一部分样本计算梯度(使函数下降最快的方向向量)，在其中

ZDDWLIG·2022-03-18 07:51

动手学深度学习：3.14 正向传播、反向传播和计算图

3.14正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。

AI_Younger_Man·2022-03-17 07:16

深度学习基础（一）深度学习中的反向传播和梯度下降法

文章目录前言多层感知机的反向传播池化层的反向传播卷积层的反向传播BN层的反向传播梯度下降法随机梯度下降法动量梯度下降法前言反向传播和梯度下降法是深度学习中的基础，最近发现对这些基础知识有些遗忘，原理和推导很模糊

Dkunnn·2022-03-17 07:35

梯度下降法原理解析（大白话+公式推理）

..1.1.梯度下降算法的浅层解析....1.2.梯度下降算法中的重要概念....1.3.梯度下降算法原理详解....第二章：梯度下降法分类与对比....2.1.批量梯度下降（SGD）....2.2.随机梯度下降

新手村霸·2022-03-15 14:33

DeepLearning:训练神经网络—梯度下降优化器（optimizer）

训练神经网络—梯度下降优化器（optimizer）文章目录训练神经网络—梯度下降优化器（optimizer）1、optimizer简介定义分类一阶优化算法二阶优化算法优化器伪代码2、SGD（随机梯度下降

RP_M·2022-03-14 09:56

2020科大讯飞比赛Rank5解决方案

sgd是随机梯度下降，svrg是随机方差减小的梯度下降算法，ridge是岭回归。lstm和prophe

Starry memory·2022-03-14 07:49

计算机视觉（三）线性分类器

目录线性分类器数据集介绍分类器设计图像类型图像表示选择分类模型线性分类器权值w分界面/决策边界损失函数多类支持向量机损失正则项超参数L2正则项L1正则项优化算法（梯度下降）梯度下降算法随机梯度下降算法小批量梯度下降算法数据集划分训练数据测试数据验证数据

想要好好撸AI·2022-03-04 07:54

人工智能面试总结-支持向量机SVM

说说SVM是否可以用随机梯度下降？说说为什么SVM对缺失数据敏感？说说SVM怎么防止过拟合？介绍下

啥都生·2022-03-03 07:49

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