Descent

吴恩达机器学习课程:Gradient Descent For Linear Regression

GradientDescentForLinearRegressionWhichofthefollowingaretruestatements?Selectallthatapply.Tomakegradientdescentconverge,wemustslowlydecreaseαovertime.错误。一般来说越接近局部最低时，曲线的导数越小，梯度下降的幅度就越小（即梯度下降会自动选择较小的幅度
游吟焰火·2021-01-30 11:43

PyTorch深度学习实践 3.梯度下降算法--＞mini-batch stochastic gradient descent

分治法w1和w2假设横竖都是64横竖都分成4份，一共16份。第一次在这16份里，找出比较小的点，再来几轮，基本就OK了。从原来的16x16变成了16+16贪心法梯度下降法，局部最优，实际上，大家发现神经网络里并没有很多的局部最优点鞍点g=0，无法迭代了importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltxxl=0.01w=1.0#定义模型defforward(x)
qq斯国一·2021-01-19 17:34

平均梯度、信息熵、brenner梯度函数和能量函数_梯度下降算法（Gradient Descent)的原理和实现步骤...

大部分的机器学习模型里有直接或者间接地使用了梯度下降的算法。虽然不同的梯度下降算法在具体的实现细节上会稍有不同，但是主要的思想是大致一样的。梯度下降并不会涉及到太多太复杂的数学知识，只要稍微了解过微积分里导数的概念，就足够完全理解梯度下降的思想了。梯度下降的目的绝大多数的机器学习模型都会有一个损失函数。比如常见的均方误差（MeanSquaredError)损失函数：（1）其中，表示样本数据的实际目
feichenpan·2021-01-19 03:47

adamax参数_梯度下降法gradient descent的发展历史与各版本

梯度下降法作为一种反向传播算法最早在上世纪由geoffreyhinton等人提出并被广泛接受。最早GD由很多研究团队各自发表，可他们大多无人问津，而hinton做的研究完整表述了GD方法，同时hinton为自己的研究多次走动人际关系使得其论文出现在了当时的《nature》上，从此GD开始得到业界的关注。这为后面各种改进版GD的出现与21世纪深度学习的大爆发奠定了最重要的基础。PART1：origi
weixin_39735166·2020-12-30 20:40

最速下降法(Steepest descent)与共轭梯度法(Conjugate gradient)

目标问题：初始化参数：在第一步迭代时(k=0)，共轭梯度法等同于最速下降法：采用牛顿迭代法搜寻k=0时适当的步长因子：当k=1时，将带入原迭代方程，并采用最速下降法迭代：再次采用牛顿迭代法搜寻k=1时适当的步长因子：将带入原迭代方程，并采用最速下降法迭代：。。。。。。利用最速下降法的迭代方法，重复多次的迭代。当k=1时采用共轭梯度法迭代：采用牛顿迭代法搜寻k=1时适当的步长因子：将带入原迭代方程，
Bokman·2020-12-17 09:20

Stein variational gradient descent（SVGD）

Steinvariationalgradientdescent（SVGD）1.Stein'sIdentity2.向量情况下的距离度量3.矩阵情况下的距离度量4.Kernel的引入4.1RKHS4.2KernelizedSteinDiscrepancy（KSD）可行性证明易于求解证明5.SVGD算法5.1KLdivergence的联系5.2Algorithm5.实验最近读了LiuQiang组关于SV
n.nothing·2020-12-06 11:42

简化代价函数 和 梯度下降（Simplified cost function and gradient descent）

把代价函数写到一起：最大似然估计，得出来的式子。这个代价函数它是凸的（convex），所以使用梯度下降可以获得全局最优解。梯度下降（gradientdescent）：线性回归的特征缩放（提高梯度下降的速度）在逻辑回归中依然可以使用。
天际神游·2020-10-11 14:40

Android ImageSpan与TextView中的text居中对齐问题解决（无论TextView设置行距与否）

ImageSpan的使用AndroidImageSpan与TextView中的text居中对齐问题解决（无论TextView设置行距与否）要让imagespan与text对齐，只需把imagespan放到descent
Kenway090704·2020-09-16 05:04

Optimization: Stochastic Gradient Descent

introductionvisualizingthelossfunctionoptimizationrandomsearchrandomlocalsearchfollowingthegradientcomputingthegradientnumericallywithfinitedifferencesanalyticallywithcalculusgradientdescentintroducti
qq_35085277·2020-09-15 20:00

[Android] Android绘制文本基本概念之- top, bottom, ascent, descent, baseline

介绍通过一个图来了解一下这些概念：baseline是基线，在Android中绘制文本都是从baseline处开始的，从baseline往上至至文本最高处的距离称之为ascent(上坡度)，baseline至文本最低处的距离称之为descent
Glemontree_·2020-09-14 23:17

Android进阶九：TextView绘制原理之top，bottom，ascent，descent，baseline

top，bottom，ascent，descent，baseline先来看一张图：文字在绘制的时候，会根据当前的字体，字体大小等信息，确认top，bottom，ascent，descent，baseline
逆风Lee·2020-09-14 22:59

各种优化方法总结笔记（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）

://blog.csdn.net/luo123n/article/details/48239963别忘看评语http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent
张大鹏的博客·2020-09-14 14:31

【Android UI】TextView的垂直方向概念之top，bottom，ascent，descent，baseline

一图以蔽之需要区分的是这里的top，bottom，ascent，descent，baseline是指字内容的属性，通过getPaint().getFontMetricsInt()来获取得到。
码匠2016·2020-09-14 09:46

Android ImageSpan与TextView中的text居中对齐问题解决（无论TextView设置行距与否）

descent：字体最下端到基线的距离，为正值。看下图：中间那条线就是基线，基线到上面那条线的距离就是ascent，基线到下面那条线的距离就是descent。
JhonXie·2020-09-13 04:12

深度学习优化方法

http://blog.csdn.net/luo123n/article/details/48239963http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent
杨良全·2020-09-10 18:22

机器学习 线性回归法（Linear Regression）与梯度下降法（Gradient Descent）

线性回归法与梯度下降法1线性回归理论推导2简单线性回归的实现3衡量线性回归的指标4多元线性回归和正规方程解5梯度下降法6线性回归中的梯度下降法7随机梯度下降法8小结希望阅读本文可以从头开始看，博主自认为保持着逻辑连贯性机器学习算法分为分类算法和回归算法，这一章节学习的是线性回归法，通过学习线性回归法可以对机器学习的过程有一个很好的认知，同时梯度下降法并不是一种机器学习方法，但结合线性回归法可以很好
Yangshengming_zZ·2020-09-10 16:03

Linear Least Squares 的多项式表达和矩阵表达 与 Python 实现

importnumpyasnpimportrandomimportsklearnfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_regressionimportpylabfromscipyimportstats%matplotlibinlinedefgradient_descent
kww_kww·2020-08-26 13:04

Android 文本编辑中基准线的详细解释

1.基准点是baseline2.ascent：是baseline之上至字符最高处的距离3.descent：是baseline之下至字符最低处的距离4.leading：是上一行字符的descent到下一行的
Only鱼籽酱·2020-08-25 17:14

李宏毅机器学习课程笔记1：Regression、Error、Gradient Descent

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEEML2016。这篇文章是学习本课程第1-3课所做的笔记和自己的理解。Lecture1:Regression-CaseStudymachinelearning有三个步骤，step1是选择asetoffunction,即选择一个model，step2是评价goodnessoff
徐子尧·2020-08-25 17:27

Learning to learn by gradient descent by gradient descent

Learningtolearnbygradientdescentbygradientdescent简介昨天DeepMind开源了基于TensorFlow的深度学习库——Sonnet。DeepMind之前发布的learningtolearn的代码实际上就是基于Sonnet实现的。本文解决的是优化算法的学习问题。具体来说，机器学习中我们经常可以把优化目标表示成：标准的优化过程是更新如下过程：这样的做法
wulw1990·2020-08-25 05:18

android drawText

作为绘制文本时，是以基线为基准绘制的，不是左上角FontMetrics对象它以四个基本坐标为基准，分别为：・FontMetrics.top・FontMetrics.ascent・FontMetrics.descent
liucheng2009·2020-08-24 19:33

托福词汇：List 9

:三角洲；democrat：民主主义者；demolish：拆除，破坏；denote：表示；dense：浓密的，浓厚的；depict：绘画；deplete：使枯竭，耗尽；descend：vi遗传、下降；descent
narsh·2020-08-24 15:54

DCDM ( Dual Coordinate Descent Method )：对偶坐标下降法的Matlab实现

目录1.C-SVM算法流程2.求解二次规划3.TSVM用对偶坐标下降法求解SVM的部分模型1.C-SVM实现《ADualCoordinateDescentMethodforLarge-scaleLinearSVM》论文[1]中的L1-SVM原问题其中，是损失函数，有两个比较相似的损失函数，这里定义两种SVM，当使用不同的损失函数时：对偶问题算法流程DCDM共有两层循环，每一个外层循环都要产生一个a
frx_bwcx·2020-08-24 00:07

Android绘制文本- top, bottom, ascent, descent, baseline

用到了android绘制文本，网上查了一下资料，1.基准点是baseline（第三条线），绘制文本都是从baseline处开始的；2.ascent（负值）：是baseline之上至字符最高处的距离；3.descent
Supreme_3114·2020-08-23 17:22

梯度下降（Gradient Descent）小结

梯度下降（GradientDescent）小结https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html
流风回雪1988·2020-08-23 09:05

Gradient Descent

//李宏毅视频官网：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html点击此处返回总目录//邱锡鹏《神经网络与深度学习》官网：https://nndl.github.io今天要讲的是Gradientdescent，Gradientdescent已经大概讲过怎么做了。但是有一些小技巧你可能是不知道的。所以我们要再详细说明一下Gradientdescent
/home/liupc·2020-08-23 06:45

Gradient descent梯度下降(Steepest descent)

WelcomeToMyBlog梯度下降(gradientdescent)也叫最速下降(steepestdescent),用来求解无约束最优化问题的一种常用方法,结果是局部最优解,对于目标函数为凸的情况,可以得到全局最优解.梯度下降是迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度向量.采用线搜索的框架搜索方向取负梯度方向,步长可以通过精确线搜索或非精确线搜索获得关于步长,之前的文章有提过:Linesearc
littlehaes·2020-08-23 06:47

【机器学习（李宏毅）】四、Gradient Descent

课题：GradientDescentReview：GradientDescent任务是：求解使得损失函数L（θ）最小时的θ参数θ∗。L为损失函数；θ为模型中的参数。假设θ有两个变量θ1,θ2看PPT，能理解θ2=θ1−η▽L(θ1)中的每一项就行。梯度下降的步骤Tip1：Tunningyourlearningrates对于LearningRate，左右两个图表达的是一个意思：对于small的lea
zlm丶·2020-08-23 05:14

2 Linear Regression, Gradient descent

本学习笔记参考自Andrew的机器学习课程(点此打开),内容来自视频以及其讲义,部分内容引用网友的学习笔记,会特别注明本集课程内容1.线性回归LinearRegression2.梯度下降Gradientdescent3.正规方程组thenormalequations问题引入课程开始介绍了一个自动驾驶的例子，里面所用到的算法就是有监督的学习(驾驶员提供正确的答案供汽车开始学习)，其实这是一个回归问题
a635661820·2020-08-23 05:09

4-2 4-3 4-4 Gradient Descent for Multiple Variables

多变量线性回归问题——梯度下降算法流程同第二章里单变量所讲一致；区别在于变量对应的系数增多，需要求得偏导数增多；梯度下降算法Tricks①FeatureScaling：多个变量（也可称为特征）的数量级能接近similarscale例如【0，1】【-1，1】区间MeanNormalization：xi由xi-ui替代②LearningRate确保梯度下降算法工作正确：每次迭代过程中，损失函数的los
Mumu_Mill·2020-08-23 05:03

李宏毅机器学习（2017full）-Lecture 3 : Gradient Descent

GradientDescentML03Tip1小心调整LearningRateLearningRate：AdaptiveLearningRatesAdagradComparisonbetweendifferentparametersTip2StohasticGradientDescentTip3FeatureScalingGradientDescentTheroyWarningofMathmore
星琳之梦·2020-08-23 04:57

求解平方根

importsysimportmathdefgradient_descent(y):x=1alpha=0.001delta=1count=0whileabs(delta)>0.000001:delta=
knzeus·2020-08-22 12:44

梯度下降 Gradient Descent 从二元到多元

机器学习首先可以理解机器学习是从一个模型中找到最佳模型，模型是指一系列函数的集合。例如：y=k*x+b，这就是一系列线性函数的集合。梯度下降（GradientDescent）梯度下降就是寻找最佳模型或者函数的方法之一，概念不多说，直接用实例解释更靠谱！（根据斜率的变化分布，调整lr很关键）待求解问题：有一组样本，请预测下一个值是多少？(数据y_data是某谣言每日增长量的案例值，单位：万条)x_d
生灵绝技·2020-08-21 21:47

梯度下降（gradient descent）

梯度下降法,又称最速下降法。1847年由著名的数学家柯西Cauchy给出。梯度下降法，基于这样的观察：如果实值函数在点处可微且有定义，那么函数在点沿着梯度相反的方向下降最快。因而，如果对于为一个够小数值时成立，那么。考虑到这一点，我们可以从函数的局部极小值的初始估计出发，并考虑如下序列使得因此可得到如果顺利的话序列收敛到期望的极值。注意每次迭代步长可以改变。下面的图片示例了这一过程，这里假设定义在
花折泪·2020-08-21 21:15

python 线性回归 梯度下降法

公式：代码：#-*-coding:utf-8-*-defgradient_descent(xi,yi):theta0,theta1=0,0#初始化m=len(xi)alpha=0.01#学习率max_step
ShawDa·2020-08-21 21:45

The Gradient Descent---梯度下降（Gradient Descent）

文章目录一.什么是梯度？（What’sGradient）1.分析导数，偏微分，引出梯度的概念（1）导数derivative（2）偏微分,partialderivative（3）梯度,gradient二.梯度的表示（WhatdoesGradientmean?）三.如何使用Gradient去求解（搜索）最小的Loss呢？（Howtosearch?）1.图解梯度----梯度的方向：∇f(θ)→\nabl
流浪码工·2020-08-21 19:48

梯度下降法（Gradient Descent）

第一次写博客，好激动啊，哈哈。之前看了许多东西但经常是当时花了好大功夫懂了，但过一阵子却又忘了。现在终于决定追随大牛们的脚步，试着把学到的东西总结出来，一方面梳理思路，另一方面也作为备忘。接触机器学习不久，很多东西理解的也不深，文章中难免会有不准确和疏漏的地方，在这里和大家交流，还望各位不吝赐教。先从基础的开始写起吧。这是学习AndrewNg的课程过程中的一些笔记，慢慢总结出来和大家交流。（又加了
isMarvellous·2020-08-21 19:20

吴恩达深度学习笔记（8）-重点-梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法（GradientDescent）（重点）梯度下降法可以做什么？在你测试集上，通过最小化代价函数（成本函数）J(w,b)来训练的参数w和b，如图，在第二行给出和之前一样的逻辑回归算法的代价函数（成本函数）(上一篇文章已讲过）梯度下降法的形象化说明在这个图中，横轴表示你的空间参数w和b，在实践中，w可以是更高的维度，但是为了更好地绘图，我们定义w和b，都是单一实数，代价函数（成本函数）J(
极客Array·2020-08-21 18:35

分析 TextView 应用 Spannable 风格后 ellipsize 属性失效

TextView应用Spannable风格后ellipsize属性失效Author:nxliao([email protected])Date:2013-05-20环境：为使TextView在超小号字体情况下不因descent
xjlnx·2020-08-20 13:36

深度学习优化函数详解（1）-- Gradient Descent 梯度下降法

深度学习优化函数详解系列目录本系列课程代码，欢迎star：https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent梯度下降法深度学习优化函数详解（2）--SGD随机梯度下降深度学习优化函数详解（3）--mini-batchSGD小批量随机梯度下降深度学习优化函数详解（4）--moment
史丹利复合田·2020-08-20 13:05

Text

image.pngimage.pngBaseline是基线，在Android中，文字的绘制都是从Baseline处开始的，Baseline往上至字符“最高处”的距离我们称之为ascent（上坡度），Baseline往下至字符“最低处”的距离我们称之为descent
指尖流逝的青春·2020-08-20 10:38

Neural Networks and Deep Learning习题解答--梯度下降

这本书是以网页的形式放在网上，非常合适入门，附上传送地址：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#learning_with_gradient_descent
剑启郁兰·2020-08-20 08:42

Neural Networks and Deep Learning习题解答--反向传播算法

这本书是以网页的形式放在网上，非常合适入门，附上传送地址：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#learning_with_gradient_descent
剑启郁兰·2020-08-20 05:02

梯度下降（Greadient Descent with squared error）

GradientDescentwithSquaredErrorsWewanttofindtheweightsforourneuralnetworks.Let'sstartbythinkingaboutthegoal.Thenetworkneedstomakepredictionsascloseaspossibletotherealvalues.Tomeasurethis,weuseametrico
tony_513·2020-08-19 04:12

Algorithm: Logistic Regression and Gradient Descent

Themostclassicmodelinmachinelearning:LogisticRegression.SomeproblemsfortwoclassclassifyLogisticRegressionisabaselineforclassifyproblemWhenwedesignamodelformachinelearningsystem，atfirstwecreateasimplem
sesiria·2020-08-19 03:37

梯度下降实用技巧II之学习率 Gradient descent in practice II -- learning rate

梯度下降实用技巧II之学习率GradientdescentinpracticeII--learningrate梯度下降算法中的学习率（learningrate）很难确定，下面介绍一些寻找的实用技巧。首先看下如何确定你的梯度下降算法正在正常工作：一般是要画出代价函数和迭代次数之间的图像，如下图所示。如果随着迭代次数的增加不断下降，那么说明梯度下降算法工作的很好，当到达一定迭代次数后基本持平时，说明已
天泽28·2020-08-18 12:20

多种梯度下降变体的对比：Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent

文章目录一.批量梯度下降（Batchgradientdescent）二.随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）三.小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent）四.梯度下降优化器一.批量梯度下降（Batchgradientdescent）批量梯度下降（Batchgradientdescent），是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数
66Kevin·2020-08-18 06:37

iOS富文本NSAttributedString垂直对齐

1.基础知识lineHeight=ascent+descent+leading2.文字垂直对齐方式iOS文本容器中都是基线对齐，所谓的基线对齐就是指无论中文字符，数字，英文字符，表情等它们在一行的时候，
爱谁谁12138·2020-08-18 03:49

初识：梯度下降算法 (Gradient Descent) ----直线拟合散点

我的第一个机器学习算法。梯度下降算法解决散点拟合问题：在直角坐标系中给出若干个点作为训练集(TrainingSet),使用梯度下降算法给出最合适的拟合直线。1.大体思路(我个人的理解)：对于许多散步在直角坐标系中的点，首先给出一个初始的拟合直线(例如y=0*x+0)。然后在算出这条直线与训练集中的个点的距离差值的和的平方(误差函数J(x1,x2))。这里设拟合直线方程为y=x1*x+x2。(x1,
TYUT_SZH·2020-08-17 16:55

1.2.9&1.2.10 【Deep Learning翻译系列】Logistic Regression Gradient Descent 对数几率回归的梯度下降

我们按如下方式设置了对数几率回归，z=wTx+b,z=wTx+b,a=y^=σ(z),a=y^=σ(z),L(a,y)=−(1−y)log(1−y^)−ylog(y^).L(a,y)=−(1−y)log⁡(1−y^)−ylog⁡(y^).在对数几率回归中，我们想要做的是修改参数w和b，以减少L。我们已经描述了在单个训练示例中实际计算损失的四个传播步骤，现在让我们谈谈如何反向计算导数。因为我们想做的
ictzk·2020-08-17 15:35
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