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随机梯度下降
逻辑回归(logistic regression)part4
随机梯度下降
的进一步推广与使用(附代码)
现在我们要让计算机去跑系数,而不是自己设定,于是我们想到了梯度下降关于梯度下降,参考:https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/113871648关于
随机梯度下降
丰。。
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2023-08-23 08:47
逻辑回归
统计学
python
深度学习
机器学习
逻辑回归
神经网络
神经网络基础-神经网络补充概念-44-minibatch梯度下降法
概念小批量梯度下降法(Mini-BatchGradientDescent)是梯度下降法的一种变体,它结合了批量梯度下降(BatchGradientDescent)和
随机梯度下降
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丰。。
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2023-08-23 06:00
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
ResNet 残差网络
归一初始化(normalizedinitialization)和中间归一化(intermediatenormalization)在很大程度上解决了这一问题,它使得数十层的网络在反向传播的
随机梯度下降
(SGD
大豆油
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2023-08-22 12:33
无涯教程-TensorFlow - 优化器
无涯教程将专注于
随机梯度下降
,下面提到用于创建Optimizers
Hi无涯教程
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2023-08-20 14:23
无涯教程
tensorflow
PyTorch深度学习实践---笔记
PyTorch深度学习实践---笔记2.线性模型(LinearModel)2.exercise3.梯度下降算法(GradientDescent)3.1梯度下降(GradientDescent)3.2
随机梯度下降
努力向前的JF(s1hjf)
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2023-08-18 19:25
成长之路
深度学习
pytorch
笔记
感知机模型(Perceptron)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习
本文包括:1.走近感知机-感知机与童话2.重要概念3.感知机模型的数学形式4.构建感知机的损失函数5.如何取得损失函数最小值-
随机梯度下降
法6.感知机模型对偶形式Python复现,使用了
随机梯度下降
法,
舟晓南
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2023-08-18 07:56
【Sklearn】基于
随机梯度下降
算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)
【Sklearn】基于
随机梯度下降
算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理
随机梯度下降
(StochasticGradientDescent
敲代码两年半的练习生
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2023-08-16 19:24
#
sklearn模型
人工智能
机器学习
线性回归
损失函数预测值与真实值之间的误差有了目标函数,如何优化使用优化算法:
随机梯度下降
,重点是梯度下降的方向和学习率总结一下,优化函数的有以下两个步骤:1.初始化模型参数,一般来说使用随机初始化;2.我们在数据上迭代多次
留下的脚印
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2023-08-16 02:04
第10周 | 斯坦福 CS229 机器学习
文章目录前言第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2
随机梯度下降
法17.3小批量梯度下降17.4
随机梯度下降
收敛17.5在线学习
ReturnTmp
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2023-08-14 15:33
#
机器学习
机器学习
人工智能
回归与聚类算法————线性回归
损失函数3.2优化算法正规方程梯度下降GradientDescent3.3回归性能评估4,波士顿房价预测案例5,两种优化算法的对比6,其他优化方法6.1梯度下降(GradientDescent)GD6.2
随机梯度下降
荷泽泽
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2023-08-14 08:59
机器学习
python
[深度学习]note for Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition(Ch04-Ch06)【日常更新】
4.1前向4.1.1偏置4.2后向:误差的反向传播4.2.1多层感知器算法4.2.2初始化权重4.2.3不同的输出激活函数4.2.4顺序和批量训练4.2.5局部最小4.2.6利用冲量4.2.7小批量和
随机梯度下降
LiongLoure
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2023-08-11 15:44
深度学习
python
机器学习
深度学习
python
机器学习
深度学习中的优化算法
1.2深度学习中的优化挑战1.2.1局部最小值1.2.2鞍点1.2.3梯度消失二、梯度下降2.1一维梯度下降2.1.1学习率2.2多元梯度下降2.3自适应方法2.3.1牛顿法2.3.2其他自适应方法三、
随机梯度下降
穆_清
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2023-08-09 09:24
深度学习
深度学习
算法
人工智能
task6
利用
随机梯度下降
更新参数时,每次参数更新都会导致网络中间每一层的输入的分布发生改变。越深的层,其输入分布会改变的越明显。
欧飞红
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2023-08-08 17:26
《动手学深度学习》优化算法学习&习题
优化算法梯度下降类小批量
随机梯度下降
,通过平均梯度来减小方差动量法基础泄露平均法:用来取代梯度的计算β\betaβ这个参数控制了取多久时间的平均值上述推理构成了”加速”梯度方法的基础,例如具有动量的梯度
银晗
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2023-08-08 12:57
深度学习
算法
学习
BinaryNet
GradientComputationandAccumulationthereal-valuedgradientsoftheweightsareaccumulatedinreal-valuedvariablesSGD
随机梯度下降
王子冠
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2023-08-08 04:05
4_回归算法(算法原理推导+实践)
目标函数推导1.5线性回归求解1.6最小二乘法的参数最优解2目标函数(loss/costfunction)3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法5.1梯度方向5.2批量梯度下降算法(BGD)5.3
随机梯度下降
算法
少云清
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2023-08-07 21:52
机器学习
回归
算法
机器学习
d2l 线性回归的从零开始实现
构造人造数据集2.data_iter每次读取一个小批量3.定义初始化模型参数4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练过程线性回归的从零开始实现导入需要使用的包数据流水线、模型、损失函数、小批量
随机梯度下降
器
树和猫
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2023-08-07 02:05
深度
线性回归
机器学习
算法
每天五分钟机器学习:随着算法迭代次数动态调整学习率
好处当我们运行
随机梯度下降
时,算法会从某个点开始,然后曲折的逼近最小值,但是不会真正的收敛,而是一直在最小值附近徘徊。因此你最终得到的参数,实际上只是接近全局最小值,而不是真正的全局最小值。
幻风_huanfeng
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2023-08-04 08:02
每天五分钟玩转机器学习算法
算法
学习
人工智能
梯度下降
机器学习15 大规模机器学习
17大规模机器学习内容:17.1大型数据集学习17.2
随机梯度下降
法17.3小批量梯度下降17.4
随机梯度下降
收敛17.5在线学习17.6映射化简和数据并行17.1大型数据集学习如果我们有一个低方差的模型
黄桃百香果
·
2023-08-03 17:04
2019-01-29
随机梯度下降
中学习速率α
对于
随机梯度下降
算法,为了检查算法是否收敛,沿用之前定义的cost函数。在算法扫描到样本(x(i),y(i))但在更新参数θ之前,使用这个样本算出这个样本对应的cost函数。
奈何qiao
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2023-08-03 14:57
深度学习-相关概念
它结合了
随机梯度下降
算法(SGD)和自适应学习率算法
jerwey
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2023-08-02 08:37
深度学习
人工智能
梯度下降算法
目录梯度下降法
随机梯度下降
法实验分析mini-batch梯度下降法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltw=1.0defforward(x):""":paramx
Q渡劫
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2023-08-01 16:25
Pytorch
神经网络
深度学习
人工智能
python
[动手学深度学习-PyTorch版]-3.14深度学习基础-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。
蒸饺与白茶
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2023-08-01 06:42
【动手学深度学习v2】学习笔记03:线性回归、基础优化算法、线性回归实现
前文回顾:线性代数、矩阵计算、自动求导文章目录一、线性回归1.1线性模型1.2流程1.2.1损失函数1.2.2训练数据1.2.3参数学习1.2.4显式解1.3总结二、基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量
随机梯度下降
鱼儿听雨眠
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2023-07-30 16:45
深度学习笔记整理
深度学习
线性回归
pytorch
算法
动手学深度学习v2笔记 —— 线性回归 + 基础优化算法
基础优化算法目录:线性回归基础优化方法1.线性回归总结线性回归是对n维输入的加权,外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看作是单层神经网络2.基础优化方法梯度下降小批量
随机梯度下降
王二小、
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2023-07-30 16:43
动手学深度学习
算法
深度学习
笔记
计算机视觉(四)神经网络与典型的机器学习步骤
文章目录神经网络生物神经元人工神经元激活函数导数人工神经网络“层”的通俗理解前馈神经网络Delta学习规则前馈神经网络的目标函数梯度下降输出层权重改变量误差方向传播算法误差传播迭代公式简单的BP算例
随机梯度下降
_企鹅_
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2023-07-29 11:24
计算机视觉
机器学习
计算机视觉
神经网络
加载数据集--准备数据集mini-batch
(计算速度快)
随机梯度下降
法(StochasticGradientDescent,SGD):和BGD的原理类似,区别在于每次随机选取一个样本j求梯度。
Yuerya.
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2023-07-29 04:03
deep
learn
机器学习
人工智能
算法
2019-03-17神经网络——optimizer
神经网络优化算法,通常有三种:小批量梯度下降法,
随机梯度下降
法和批量梯度下降法。
hhhhlyy
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2023-07-28 12:49
深度学习:常用优化器Optimizer简介
深度学习:常用优化器Optimizer简介
随机梯度下降
SGD带动量的
随机梯度下降
SGD-MomentumSGDWAdamAdamW
随机梯度下降
SGD梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降,
cv-player
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2023-07-28 11:48
深度学习
深度学习
人工智能
优化器
【深度学习中常见的优化器总结】SGD+Adagrad+RMSprop+Adam优化算法总结及代码实现
文章目录一、SGD,
随机梯度下降
1.1、算法详解1)MBSGD(Mini-batchStochasticGradientDescent)2)动量法:momentum3)NAG(Nesterovacceleratedgradient
masterleoo
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2023-07-28 08:57
深度学习基础知识
算法
python
深度学习
神经网络
机器学习
计算机视觉
人工智能
深度学习讲稿(28)
5.6批量梯度下降法5.6.1PCA降维的意义在很多时候,我们需要综合使用
随机梯度下降
法和瀑布下降法的长处。这时往往数据量很大,一次计算所有的数据是非常耗费内存的。
山岳之心
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2023-07-27 13:00
山东大学2022-2023深度学习期末回忆及复习建议
又是第一年闭卷考试的科目,考前备受煎熬~考试卷面100分,加权占总分50%一、名词解释1.梯度衰减2.分布式假设3.梯度消失4.
随机梯度下降
法二、简答题1.什么是损失函数,举出两种常用的损失函数2.池化是如何操作的
ponytaill
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2023-07-27 05:52
深度学习
python
人工智能
哲哲的ML笔记(三十三:批量、随机梯度、小批量梯度下降)
随机梯度下降
如果我们一定需要一个大规模的训练集,我们可以尝试使用
随机梯度下降
法来代替批量梯度下降法。
沿哲
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2023-07-26 03:15
深度学习常用优化器总结,具详细(SGD,Momentum,AdaGrad,Rmsprop,Adam,Adamw)
目录前言SGD:
随机梯度下降
BGD:批量梯度下降MBGD:小批量梯度下降MomentumAdaGradRMSpropAdam:AdaptiveMomentEstimationAdamW参考文章前言优化器的本质是使用不同的策略进行参数更新
Hilbob
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2023-07-25 17:13
深度学习
人工智能
深度学习优化器
【动手学深度学习】Task03
有了范数惩罚项后,在小批量
随机梯度下降
中,线性回归中权重和的迭代方式更改为可见,范数正
逍遥客小老虎
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2023-07-25 06:21
龙曲良 Tensorflow ——
随机梯度下降
(自用)-4
目录一、梯度下降二、激活函数及其梯度2.1最简单的阶梯激活函数2.2sigmoid/logistic(tf.sigmoid)2.3tanh(tf.tanh)2.4ReLU(tf.nn.relu)三、损失函数及其梯度四、单、多输出感知机梯度4.1单层感知机4.2多层感知机4.3链式法则4.4多层感知机梯度4.5Himmelblau函数优化4.6FashionMNIST实战4.7TensorBoard
清园暖歌
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2023-07-24 20:03
Tensorflow
tensorflow
深度学习
人工智能
python
机器学习
【深度学习笔记】
随机梯度下降
法
感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习,视频的链接如下:神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1Mini-batch2
随机梯度下降
法1Mini-batch
洋洋Young
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2023-07-24 16:09
【深度学习笔记】
深度学习
笔记
人工智能
机器学习&&深度学习——
随机梯度下降
算法(及其优化)
梯度下降算法梯度下降法
随机梯度下降
法
随机梯度下降
算法的问题标准动量优化Nesterov动量优化梯度下降法梯度下降法是一个一阶最优化算法,通常
布布要成为最负责的男人
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2023-07-24 16:48
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习&&深度学习——线性回归
之前已经介绍过线性回归的基本元素和
随机梯度下降
法及优化,现在把线性回归讲解完:线性回归矢量化加速正态分布与平方损失从线性回归到深度网络神经网络图生物学矢量化加速在训练模型时,我们常希望能够同时处理小批量样本
布布要成为最负责的男人
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2023-07-24 16:48
机器学习
深度学习
线性回归
人工智能
强化学习(七) - 函数近似方法 -
随机梯度下降
, 半梯度下降,及瓦片编码(Tile Coding)实例
函数近似方法7.1目标预测(VE‾\overline{VE}VE)7.2
随机梯度下降
和半梯度下降例7.1:1000态随机行走的状态收敛7.3线性近似7.4线性方法的特征构造7.4.1CoarseCoding
Stan Fu
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2023-07-21 14:03
强化学习
强化学习
机器学习
python
人工智能
算法
随机梯度下降
法
梯度下降法的表达式如下,这个表达式使用了所有训练数据的误差:
随机梯度下降
法表达式:在
随机梯度下降
法中会随机选择一个训练数据,并使用它来更新参数。这个表达式中的k就是被随机选中的数据索引。
bboysky45
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2023-07-21 12:17
机器学习
python
开发语言
梯度下降(
随机梯度下降
、批量梯度下降、小批量梯度下降)
梯度下降(GradientDescent,GD)问题:一个损失函数L(ω,b)L(\omega,b)L(ω,b),为找到合适的参数ω,b\omega,bω,b使得损失函数值达到最小方法:梯度下降1.
随机梯度下降
Recheriring
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2023-07-19 22:56
强化学习
深度学习
【动手深度学习v2】with torch.no_grad()用法
在sgd的实现代码中,使用到了withtorch.no_grad():defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量
随机梯度下降
"""withtorch.no_grad
岁余十二.
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2023-07-19 10:34
动手学深度学习v2
深度学习
人工智能
机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)
包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、
随机梯度下降
法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。
mathlxj
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2023-07-19 07:55
秋招
面试
机器学习
机器学习
深度学习
算法
秋招
python
优化类问题建模解析
0、1动态优化模型:以时间为划分阶段的动态过程优化问题非线性规划模型:目标函数或约束条件中包括非线性函数多目标规划模型:目标函数不唯一,同时存在多个目标函数模型求解阶段基于梯度的求解算法:最速下降法、
随机梯度下降
来杯茶_要绿的
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2023-07-18 22:04
数学建模
数学建模
算法
深度学习中的三种梯度下降方式:批量(batch),随机(stochastic),小批量(mini-batch)
2,
随机梯度下降
法(StochasticGradientDescent):在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本,更新很多次。如果样本量很大的情况(例如几十万
森大蔬
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2023-07-18 21:46
大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍
现有的神经网络在进行训练时,一般基于反向传播(BackPropagation,BP)算法,先对网络中的参数进行随机初始化,再利用
随机梯度下降
(StochasticGradientDescent,SGD)
汀、人工智能
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2023-07-18 00:20
AI前沿技术汇总
语言模型
神经网络
transformer
人工智能
NLP
自然语言处理
bert
动手学深度学习——线性回归(原理解释+代码详解)
目录1、线性回归2、线性回归模型2.1线性模型2.2损失函数2.2.1平方差损失函数2.2.2整个数据集上的损失函数2.3
随机梯度下降
2.4用模型进行预测3、线性回归的简单实现3.1生成数据集3.2读取数据集
緈福的街口
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2023-07-16 22:29
深度学习
python学习
深度学习
线性回归
人工智能
动手学深度学习V2的笔记小记
自动求导两种方式:正向,反向内存复杂度:O(n)计算复杂度:O(n)线性回归梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解两个重要的超参数是批量大小和学习率小批量
随机梯度下降
是深度学习默认的求解算法训练误差和泛化误差训练误差
骨子带刺
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2023-07-16 16:27
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习与深度学习——利用
随机梯度下降
算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归
机器学习与深度学习——利用
随机梯度下降
算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归我们这次使用
随机梯度下降
(SGD)算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练,给出每次迭代的权重、损失和梯度,并且绘制损失loss
星川皆无恙
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2023-07-16 09:41
人工智能
大数据
机器学习与深度学习
算法
机器学习
深度学习
大数据
人工智能
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