Descent 第7页

Stanford cs231n #2 Parameter Update

之前，要先马一个国外大神对于gradientdescentoptimizationalgorithm的总结：http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent

麦兜胖胖次·2020-03-09 00:47

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent ）

系数比之前多了一个分母m批量梯度下降法，同上一篇方法，下面看随机梯度法，随机梯度通过一个样本更新所有w，类似笔记一importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-data

14142135623731·2020-03-03 08:57

机器学习学习笔记（六）梯度下降法

原理封装：defgradient_descent(initi

下雨天的小白鞋·2020-03-02 03:02

ML2 - 梯度下降 Gradient Descent

3.GradientDescent3.1TuningLearningRatesGradientDescent.png梯度下降算法中最重要的参数是学习速率η。学习速率过小，迭代过慢，花费时间长；学习速率过大，会跃过最小值点，无法使损失函数降到最低，永远无法找到最小值点。如下图：image.png一种流行而简单的想法是每隔一段时间根据一些因素减小学习速率开始时我们远离目标点，所以可以前进得快一些，使用

Sherry_Shen·2020-02-25 04:29

Neural Networks(2)-Gradient descent&computation Graph

17/10/30MWhite'slearningnotesRecapTIM截图20171030220137.jpgGradientdescentalgorithmwanttofindw&bthatminimizeJ(w,b)w:=w-a*dJ(w,b)/dw(a-learningrate)Derivate&calculusSkipComputationGraphTIM截图2017103022515

MWhite·2020-02-21 15:57

Android 自定义view中TextView的绘制

privatePaint.FontMetricsfm;X轴：//文本xfloattextX=width/2-paint.measureText(text)/2;Y轴：//文本yfloattextY=height/2-fm.descent

超神的菠萝·2020-02-14 07:55

二：自定义view，绘制文字

它里面定义了五个成员变量，其意义如下：leading（行间距）：上一行字符的descent到该行字符的ascent之间的距离ascent：Baseline往上至字符“最高处”的距离，负值descent：

i冰点·2020-02-09 11:21

【笔记】论文阅读 | Learning to learn using gradient descent

论文信息：HochreiterS,YoungerAS,ConwellPR.Learningtolearnusinggradientdescent[C]//InternationalConferenceonArtificialNeuralNetworks.Springer,Berlin,Heidelberg,2001:87-94.博文作者：Veagau编辑时间：2020年01月07日本文是2011年

Veagau·2020-01-07 23:00

利用梯度下降 Gradient Descent 求解线性回归

代码示例来自Udacity课程中Siraj的一个教学视频，版权归属于原作者及Udacity所有，源代码及数据源可见Siraj的Github，尽管代码可以直接下载，我还是选择跟随视频手动完成的方式，也对于引用方式和变量命名做了一点修改，放在这里方便随时查看。这个代码示例主要是为了演示梯度下降的实现过程，用它来求解线性回归稍微有些大材小用，但不妨碍说明问题。importnumpyasnpdefcomp

拓季·2020-01-06 00:35

Mini-batch Stochastic Gradient Descent

实现源自neuralnetworksanddeeplearning第二章，详情请参考本书。实现一个基于SGD学习算法的神经网络，使用BP算法计算梯度。Network类定义classNetwork():初始化方法def__init__(self,sizes):"""Thelist``sizes``containsthenumberofneuronsintherespectivelayersofthe

朱小虎XiaohuZhu·2020-01-06 00:36

随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）

BGD(Batchgradientdescent)批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本（样本量小)Mold一直在更新SGD（Stochasticgradientdescent）随机梯度下降法：每次迭代使用一组样本（样本量大）Mold把一批数据过完才更新一次针对BGD算法训练速度过慢的缺点，提出了SGD算法，普通的BGD算法是每次迭代把所有样本都过一遍，每训练一组样本就把梯度更新一次。而SGD算法

末日搭车指南·2020-01-05 22:00

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-3 （Gradient Descent ；梯度下降）

PDFVIEDO[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-3（GradientDescent；梯度下降）PDFVIEDOReview这里写图片描述这里写图片描述梯度下降的三个小贴士Tip1Tuningyourlearningrates这里写图片描述最流行也是最简单的做法就是：在每一轮都通过一些因子来减小learningrate。最开始时，我们距离最低点很远，所以我们用较大的步长。经过几轮后，我们接近了最

holeung·2020-01-01 10:56

机器学习 Day 14 | 梯度下降(Gradient Descent)算法

机器学习第十四天深入梯度下降算法之前的线性回归，先化一个为特征θ1，θ0为偏置项，最后列出的误差函数如下图所示：手动求解目标是优化J(θ1)，得到其最小化，下图中的×为y(i)，下面给出TrainSet，{(1,1),(2,2),(3,3)}通过手动寻找来找到最优解，由图可见当θ1取1时，与y(i)完全重合，J(θ1)=0下面是θ1的取值与对应的J(θ1)变化情况由此可见，最优解即为0，现在来看通

raphah·2019-12-30 08:06

机器学习 | 优化——梯度下降（Gradient Descent）

写在前面：在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法，当然还有其他的方式。下文主要是对梯度下降进行总结，其中很多文字均不是自己写的，仅作为学习笔记的整理。本文主要是对梯度下降（GradientDescent）小结这篇文章的文字搬运，如若侵权，还望告知，侵删！！！1.梯度：在微积分里面，对多元函数的参

0与1的邂逅·2019-12-15 22:10

深度学习笔记 - 103 - Gradient Descent in Linear Regression

image.pngfromnumpyimport*defcompute_error_for_given_points(b,m,points):totalError=0foriinrange(0,len(points)):x=points[i,0]y=points[i,1]totalError+=(y-(m*x+b))**2returntotalError/float(len(points))def

Kimichen7764·2019-12-15 09:26

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1.png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:Line

LittleSasuke·2019-12-13 01:54

梯度下降

ReducingLoss)：梯度下降法https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/reducing-loss/gradient-descent

我爱豆腐脑·2019-12-08 12:00

[Android]Paint类的方法ascent和descent

Descent：字符底部到baseLine的距离。Leading：字符行间距。基线（baeseline），坡顶（ascenter）,坡底（descenter）上坡度（ascent），下坡度（d

子木同·2019-11-30 10:09

梯度下降法（Gradient Descent）

转载-刘建平Pinard-www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1.梯度在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,

商三郎·2019-11-28 04:13

Linear regression with one variable - Gradient descent for linear regression

摘要:本文是吴恩达(AndrewNg)老师《机器学习》课程，第二章《单变量线性回归》中第12课时《线性回归的梯度下降》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用。现分享给大家。如有错误，欢迎大家批评指正，在此表示诚挚地感谢！同时希望对大家的学习能有所帮助。Inpreviousvideos,wetalkedaboutthegradientdescentalgorithm,

王彩旗 edwardwangcq.com·2019-11-13 23:46

【新手百科】机器学习中梯度下降算法（包括其变式算法）简介

编译：AI100，本文经授权发布，转载请联系AI100.英文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/introduction-to-gradient-descent-algorithm-along-its-variants

Major术业·2019-11-08 04:15

她为啥要这样“堕落”

文/冷化化（关注本公众号：操评）侵袭Descent(2007)，让我印象如此深刻，很多场景的表述和人物刻画镜头叫人惊赞导演:TaliaLugacy编剧:TaliaLugacy/BrianPriest主演

操评·2019-11-08 01:13

On variance reduction in stochastic gradient descent and its asynchronous variants

1.Abstract基于variancereduction(VR)的SGD算法，比SGD更好，不论是theoreticallyandempirically，但是异步版本没有被研究。本文为很多VR算法提供了一个unifyingframework，然后在这个框架中提出了一种异步算法，并证明了很快的收敛速度。对于通用的稀疏的机器学习问题，能够达到线性的加速。2.Introduction在强凸假设下，VR

世间五彩我执纯白·2019-11-07 21:40

KyotoUx: 000x Evolution of the Human Sociality: A Quest for the Origin of Our Social Behavior

TerminologyPRIMATOLOGY灵长类动物学Descent血统Anthropologist人类学家Amacaque猕猴Monograph专论Kin亲缘Imanishi今西Provisioning

NewStar·2019-11-04 11:33

【ML】李宏毅机器学习一：Regression、Gradient Descent（python实现）

我的GitHub地址：https://github.com/taw19960426/DeepLearning存放与之对应的python代码1.Regression1.1IntroductionMachineLearning:defineasetoffunction,goodnessoffunction,pickthebestfunction选不同的function其实就是选不同的model，mod

唐维康·2019-10-18 20:14

<反向传播(backprop)>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

dynmi·2019-10-06 18:00

Python实现简单多线程任务队列

梯度下降算法的代码如下（伪代码）：defgradient_descent():#thegradientdescentcodeplotly.write(X,Y)一般来说，当网络请求plot.ly绘图时会阻塞等待返回

·2019-09-24 01:44

VREP-Python机械臂串联结构逆向运动学解法（Cyclic Coordinate Descent Method）

原文链接：https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/5955535.html转发（防止原网址丢失）https://www.cnblogs.com/2207-iHome/p/5955535.html逆运动学问题一般采用解析法和基于Jacobian矩阵的迭代方法，前者虽然精度高而且能达到实时的效果，但是随着关节的增多，自由度随着增多，数学建模也变得很困难，甚至不可解。

kiomi_kiomi·2019-09-05 15:45

编译器Recursive descent parser分析

原文地址：编译器Recursivedescentparser分析Introduction对给出的编程语法，用Java分析Recursivedescentparser.Problem1Writearecursivedescentparserforthelanguagegeneratedbythegrammar:S→ε→E_LISTELIST→EXPRE_TAILETAIL→ε→E_LISTEXPR→

csprojectedu·2019-08-28 00:00

use gradient descent to achieve liner regression (Matlab)

#what'stheSupervisedlearningAlways，wewanttousethedatawehavetopredictthepartwedon'tknow.Andweprefertofindamathematicalfunctiontohelpus.ThereforeSupervisedlearningwascreated.Aswesaidabove,"Trainingset"i

Samuel514·2019-08-27 19:00

梯度下降算法总结（Gradient Descent Algorithms）

0摘要机器学习与深度学习中常用到梯度下降（VanillaGradientDescent）优化方法及其改进的变种(ImprovedVariants)，不同专业书与教程中均有所涉及，但缺乏系统性与完整性.本文在参阅相关论文与教程的基础上，通过对比总结，系统性归纳并说明其各自特点，同时结合个人理解与实际使用情况，给出一定的补充，以便交流学习.1梯度下降理论基础对于机器学习与深度学习问题，虽然求解对象多样

scott_zy1·2019-08-16 09:10

【六、梯度下降法gradient descent】

6-1whatisgradientdescent损失函数J减小的方向就是导数的负方向n为学习率learningrate，n影响获得最优解的速度。6-2gradientdescentsimulation[思想]梯度下降法是，初始点的导数代表函数增减方向，J(θ-dJ/dθ）<=J(θ).[code]importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplot_x=n

广西大学施文·2019-08-06 13:27

梯度下降（Gradient Descent）小结

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。一、梯度在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y),分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x,∂f/∂y)T,简称gradf(x,y)

十七岁的有德·2019-07-19 18:00

梯度下降 Gradient Descent

θ*=argminL(θ)梯度方向：损失函数等高线的法线方向（切线方向，变化最快的方向）θt+1=θt-ηg(θt)关于梯度下降的Tips:1.调整学习率adaptivelearningrates简单直觉的想法：训练刚开始的时候可以用比较大的学习率；经过一些epochs之后应该要减小学习率；比如说1/tdecay：ηt=η/√(t+1)更好的做法是每个参数都有不同的学习率=>一个比较简单的方法是a

王朝君BITer·2019-07-15 17:00

吴恩达机器学习梯度下降Gradient Descent以多元线性回归为例

LinearRegressionwithMultipleVariables将一元推广至多元，θ为多元函数各因子前的系数。J为消费函数；实践中梯度下降的指南1.特征值规范化2.LearningRateα梯度下降解决回归问题的优势

TigerrrRose·2019-07-09 12:43

ML笔记：随机梯度下降法(Stochastic gradient descent, SGD)、BGD、MSGD+python实现！

随机梯度下降法(Stochasticgradientdescent,SGD)+python实现！文章目录一、设定样本二、梯度下降法原理三、BGD:批量梯度下降法3.1、python代码实现：3.2、损失函数值曲线3.3、BGD总结四、SGD:随机梯度下降法4.1、python代码实现：4.2、损失函数值曲线4.3、SGD总结五、MBGD:小批量梯度下降5.1、python代码实现：5.2、损失函数

炊烟袅袅岁月情·2019-06-04 19:09

机器学习之梯度下降（Gradient Descent）（GD）（一）

参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html我在学习机器学习的时候，主要是参考两位老师的笔记，已经学习了一段之间回来整理总结，以免忘记。这一篇主要参考网址为：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html所以回顾的话主要还是打开链接跟着我的理解回顾吧。梯度：在我的理解里面是：函数f(x,y)是函数的偏导

fanhl111·2019-05-18 23:39

梯度下降算法【从简单的数学的角度理解】Gradient Descent、偏导数、多元函数微分学

本篇博文，从简单的微积分作为切入点，介绍梯度下降的一些数学的基础理论。本篇文章适合已经有了部分梯度下降算法的了解或者应用，想要从简单的数学基础去更深入学习该算法的童鞋前置知识：微积分(多元函数微分、偏导数)在正式进入主题之前，先补充一点微积分的基础知识偏导数定义：设函数在区间的某一领域内有定义，当固定在时，而在处有增量时，相应的函数有增量：如果：极限存在，那么就称此极限为函数在点对的偏导数偏导数记

somafish·2019-05-05 22:09

Learning to learn by gradient descent by gradient descent||元学习||自动学习优化器的设计

参考：Learningtolearnbygradientdescentbygradientdescent-PyTorch实践原始链接而针对一个特定的优化问题，也许一个特定的优化器能够更好的优化它，我们是否可以不根据人工设计，而是让优化器本身根据模型与数据，自适应地调节，这就涉及到了meta-learning。近200篇小样本学习领域/元学习领域论文集至[email protected]申请下

vieo·2019-05-05 15:47

反向传播(BackPropagation)与梯度下降(Gradient Descent)

梯度下降算法(GradientDescent)在机器学习的模型的训练阶段，对模型反复做的事情就是将训练样本通过模型计算出的结果与实际训练集的标签进行比对，用以修改模型中的参数，直至模型的计算结果与训练集中的结果一致。损失函数为了量化的表现出模型计算结果与实际的差距，因此引入了损失函数(Lossfunction)用以显示模型的准确率，不断修改模型参数使得损失函数的值降到最小输入：模型输出：模型的优劣

CoSineZxc·2019-04-20 21:21

反向传播(BackPropagation)与梯度下降(Gradient Descent)

梯度下降算法(GradientDescent)在机器学习的模型的训练阶段，对模型反复做的事情就是将训练样本通过模型计算出的结果与实际训练集的标签进行比对，用以修改模型中的参数，直至模型的计算结果与训练集中的结果一致。损失函数为了量化的表现出模型计算结果与实际的差距，因此引入了损失函数(Lossfunction)用以显示模型的准确率，不断修改模型参数使得损失函数的值降到最小输入：模型输出：模型的优劣

CoSineZxc·2019-04-20 21:21

【机器学习】'Stochastic' Gradient Descent随机梯度下降

，使用一条训练集来计算梯度值#-*-coding:utf-8-*-#@Time:4/18/199:35PM#@Author:CIGA#@Filename:03_stochastic_gradient_descent.py

dodobibibi·2019-04-18 21:57

【机器学习】'Batch' Gradient Descent 批梯度下降

单变量#-*-coding:utf-8-*-#@Time:4/18/199:08PM#@Author:CIGA#@Filename:02_batch_gradient_descent.py#@Software

dodobibibi·2019-04-18 21:20

【PyTorch学习笔记】16：Early Stop,Dropout,Stochastic Gradient Descent

EarlyStop如果一直训练，训练集上的性能可以一直上升，但验证集上的性能在经过某个点之后就可能开始下降，这时就是模型出现了over-fitting，提前停止就是用来克服over-fitting的。但是没训练完怎么知道哪个点是最大值点呢？可以用经验来判断，比如当连续多个epoch上的验证集Acc.在下降时就停止训练。Dropout简述为每个连接设置一个probability的属性，以这个概率让其

刘知昊·2019-03-28 19:05

降低损失 (Reducing Loss)：梯度下降法

：梯度下降法外网原文及视频教程链接https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/gradient-descent

Labiod·2019-03-28 00:13

机器学习-线性回归 Linear Regression

#线性回归模型算法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgradient_descent(X,Y,iteration=200,learning_rate

BrianLi_·2019-03-27 08:42

重新理解梯度下降法（Gradient Descent）及其相关优化方法

梯度下降法广泛的应用在无约束优化问题的求解中，比如线性回归、神经网络等等。之前在学习Stanford机器学习-LinearRegressioonwithOneVariable（3）时对于梯度下降有了初步的理解，但是对于梯度下降法的多种类型，以及背后的数学原理理解的并不是很清楚，希望通过这个专项的学习，对于梯度下降法可以有一个深入的学习。所需的数学知识对于其中涉及的导数、偏导数、梯度等基础知识，本科

Forlogen·2019-03-24 21:53

梯度下降（gradient descent）原理

梯度下降目标：解决多变量函数的最优化问题梯度下降法1.为什么用梯度下降法?2.梯度下降法的灵感来源3.梯度下降原理使用梯度下降法训练神经网络随机梯度下降法(stochasticgradientdescent)Tricks目标：解决多变量函数的最优化问题例如神经网络中的损失函数（lossfunction）：C(w,b)=12n∑x∥y(x)−a∥2C(w,b)=\frac{1}{2n}\sum_{x

LilyZJ·2019-03-20 23:52

吴恩达机器学习总结-入门、Linear Regression、Gradient Descent、Linear Algebra

ChineseSoftwareDeveloperNetwork机器学习主要有两种机器学习的算法分类监督学习无监督学习两者的区别为是否需要人工参与数据结果的标注。还有一些算法也属于机器学习领域，诸如：半监督学习:介于监督学习于无监督学习之间。推荐算法:买完商品后还推荐同款的算法。强化学习:通过观察来学习如何做出动作，每个动作都会对环境有所影响，而环境的反馈又可以引导该学习算法。迁移学习监督学习(Su

诗杨诗祺·2019-03-11 18:52

Python遇见机器学习 ---- 梯度下降法法 Gradient Descent

综述“譬如行远必自迩，譬如登高必自卑。”本文采用编译器：jupyter所谓梯度下降算法，本质上来讲并不能将其称作为机器学习算法，但是可以用于很多机器学习解决问题的领域，并且从数学上为我们解决一个复杂的问题提供了一个思路。回顾上一文中所述线性回归算法的损失函数，我们完全可以使用梯度下降法来最小化，就像日常生活中我们在登山时一定会选择最近的路程，所谓“梯度”其实就是“山”最陡峭的那条路。其中超参数称为

HNU_NJU_wjw·2019-03-08 17:41

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