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descent
Meta Learning Gradient
Descent
as LSTM 李宏毅机器学习笔记
以上结构类似于RNN(LSTM)结构,其中θ类似于隐向量,trainingdata就是输入X以下具体说明。一、LSTMreviewCt-1和Ct改变会很小,所以保持了长期依赖,ht-1和ht变化大代表了短期依赖。zi输入门,zf遗忘门,zo输出门ct=z和zi做点乘+zf和ct-1点乘(选择选择ct-1还是遗忘)ht=zo和tanh(ct)yt=激活(W’ht)二、LSTM与Gradientdes
宋老板的笔记
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2022-11-14 15:25
机器学习
机器学习笔记 Gradient
Descent
--递归下降
GradientDescentReview在第三步,我们得通过调整参数θ去使损失函数达的结果达到最小,既找到评分最高的function的参数θ。我们通过η学习率(调整的幅度)和偏导(调整的方向)去调整参数θ。调整的过程就是GradientDescent在θ处的Gradient为:【梯度代表上升最快的方向,所以我们要减去梯度,既往下降最快的方向走】进一步把方程写成:LearningRate的影响下图
静静等花开
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2022-11-07 16:00
机器学习
机器学习
机器学习笔记(三)梯度下降法 Gradient-
Descent
与 数据归一化
目录1、梯度下降法Gradient-
Descent
1.1、批量梯度下降法BatchGradientDescent1.2、随机梯度下降法StochasticGradientDescent1.3、小批量梯度下降法
python小广
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2022-11-07 16:00
机器学习
学习笔记
机器学习
【李宏毅机器学习笔记】3、gradient
descent
【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题(Regression)【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里?【李宏毅机器学习笔记】3、gradientdescent【李宏毅机器学习笔记】4、Classification【李宏毅机器学习笔记】5、LogisticRegression【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍DeepLearning【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播(Backpropagatio
qqqeeevvv
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2022-11-06 07:25
机器学习
机器学习
gradient
descent
梯度下降
tip
机器学习:梯度下降算法(Gradient
Descent
)
梯度下降算法(GradientDescent)泰勒公式在高数中学过的泰勒公式告诉我们,我们始终可以找到一个级数表达式,去拟合任意随机样本结果。梯度梯度:数学概念,在一维函数中等同于一维函数的导数,在多维函数中即为多维函数的偏导数。梯度的意义:某一点的梯度向量指示了函数变化率最大的一个方向梯度下降梯度下降——迭代思想在构建求解表达式的过程,从某个参量表达式出发出求偏导,找出当前位置梯度下降最大的方向
qq_44219837
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2022-10-18 12:51
机器学习笔记
机器学习
神经网络中的梯度下降——Gradient
Descent
1什么是梯度下降梯度下降可以对神经网络中的成本函数(cost)进行反向传播,通过不断迭代,更新权值w、b,找到损失函数最低点,最终使我们的模型达到更优的效果。成本函数有几种,不具体介绍,简单记为,这里对模型进行输入X,是模型训练后得到结果,是标准答案,模型训练的目的是使输出的结果更接近标准答案,即要找到损失函数的最低点。下面是交叉熵(crossentropy)成本函数,不具体介绍2梯度下降为什么能
NPC_0001
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2022-10-16 15:50
deep
learning
算法
机器学习
神经网络
深度学习
如何通过torch使用梯度下降法( Gradient
descent
)求函数极小值
1.梯度下降法梯度下降法(Gradientdescent,简称GD)是一阶最优化算法,计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值,公式如下所示,其中μ\muμ表示学习率,gtg^tgt表示梯度,ttt表示第t次迭代。通过多次迭代计算上面公式可以求得极小值点(非最小值)。xt+1=xt−μ⋅gtx^{t+1}=x^t-\mu·g^txt+1=xt−μ⋅gttorch.optim.SGD在torch中内置
rpsate
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2022-10-15 07:49
deep
learning
python
深度学习
pytorch
SGD
梯度下降法
吴恩达机器学习逻辑回归的梯度下降07
下面是gradient_
descent
,通常在选修课和实践实验室中提供给你。·计算偏导数,如上式(2,3)。这是下面的compute_gradient_l
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2022-10-11 20:32
机器学习
PyTorch-02梯度下降Gradient
Descent
、回归案例、手写数字识别案例
PyTorch-02梯度下降GradientDescent、回归案例、手写数字识别案例了解梯度下降梯度下降是深度学习的精髓。整个deeplearning是靠梯度下降所支撑的。可以求解一个非常难的函数,使用的方法就是梯度下降算法。求一个函数的极小值,就可以先求其函数对应的导数,再检验这个函数的导数是否为极大值或者极小值点。梯度下降与上述的方法类似,但这里还需要一个迭代计算的过程。例子:函数y=x^2
Henrik698
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2022-09-18 07:51
PyTorch基础
pytorch
深度学习
梯度下降(Gradient
descent
)算法详解
梯度下降(Gradientdescent)算法详解说起梯度下降算法,其实并不是很难,它的重要作用就是求函数的极值。梯度下降就是求一个函数的最小值,对应的梯度上升就是求函数最大值。为什么这样说呢?兔兔之后会详细讲解的。虽然梯度下降与梯度上升都是求函数极值的算法,为什么我们常常提到“梯度下降”而不是梯度上升“呢?主要原因是在大多数模型中,我们往往需要求函数的最小值。比如BP神经网络算法,我们得出损失函
生信小兔
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2022-09-13 18:09
机器学习基础
python
机器学习
算法
梯度下降算法(Gradient
Descent
)的原理和实现步骤
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:损失函数用来衡量机器学习模型的精确度。一般来说,损失函数的值越小,模型的精确度就越高。如果要提高机器学习模型的精确度,就需要尽可能降低损失函数的值。而降低损失函数的值,我们一般采用梯度下降这个方法。所以,梯度下降的目的,就是为了最小化损失函数。梯度下降的原理寻找损失函数的最低点,
GlassySky0816
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2022-09-13 17:27
机器学习
机器学习基础
1024程序员节
梯度下降法(Gradient
Descent
)
1原理在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型,然后让模型自动的“学习”,从而优化模型自身的各种参数,最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么这个“学习”的过程就是机器学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式,尤其是在深度学习(神经网络)模型中,BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。梯度下降法(gradient
今天你ac了吗
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2022-09-13 17:51
机器学习
分类
人工智能
Pytorch Note15 优化算法1 梯度下降(Gradient
descent
varients)
PytorchNote15优化算法1梯度下降(Gradientdescentvarients)文章目录PytorchNote15优化算法1梯度下降(Gradientdescentvarients)优化算法1梯度下降(Gradientdescentvarients)1.BatchGradientDescent(BGD)2.StochasticGradientDescent(SGD)3.Mini-ba
风信子的猫Redamancy
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2022-09-09 07:56
Pytorch学习及笔记
深度学习
神经网络
人工智能
python
pytorch
机器学习笔记_李宏毅_P5-P7_Gradient
Descent
李宏毅老师的机器学习笔记GradientDescentGradientDescent的三个tips方法一:Tuningyourlearningrates方法二:StochasticGradientDescent方法二:FeatureScaling源代码课程视频GradientDescent最小化损失函数时采用的GradientDescent方法GradientDescent方法计算过程Gradie
CZYruobing
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2022-08-25 07:10
李宏毅-深度学习-笔记
机器学习
深度学习
pytorch的功能+线性回归、逻辑回归和分类的区别+回归问题实战+非线性转换+手写数字识别案例
2、自动求导3、常用网络层二、线性回归、逻辑回归和分类的区别三、回归问题实战1、定义损失函数compute_error2、定义梯度下降法step_gradient3、迭代优化gradient_
descent
4
斯外戈的小白
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2022-08-20 07:19
深度学习
pytorch
B站:李宏毅2020机器学习笔记 3 —— 梯度下降Gradient
Descent
总览学习目录篇链接地址:https://blog.csdn.net/xczjy200888/article/details/124057616B站:李宏毅2020机器学习笔记3——梯度下降GradientDescent一、回顾:梯度下降二、学习率learningrate1.学习率大小的影响2.调整学习率三、梯度下降算法1.自适应梯度算法adagrad1.1自适应梯度算法提出1.2σtσ^tσt参数
沐木金
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2022-07-09 17:15
算法相关
机器学习
梯度下降算法实现原理(Gradient
Descent
)
概述梯度下降法(GradientDescent)是一个算法,但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法,而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的,所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它,甚至深度学习也是用它来求解最优解。所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参
叶小小qaq
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2022-06-29 18:00
反向传播BP学习算法Gradient
Descent
的推导过程
目录1.定义LossFunction2.GradientDescent3.求偏微分4.反向传播5.总结BP算法是适用于多层神经网络的一种算法,它是建立在梯度下降法的基础上的。本文着重推导怎样利用梯度下降法来minimiseLossFunction。给出多层神经网络的示意图:1.定义LossFunction每一个输出都对应一个损失函数L,将所有L加起来就是totalloss。那么每一个L该如何定义呢
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2022-05-10 16:48
ML/DL学习笔记3——梯度下降Gradient
Descent
课程链接什么是梯度?梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。通俗的来说梯度是要解决这么一个问题函数在变量空间(变量的维度可能很高)的某一点,沿着那个方向有最大的变化率?梯度退化到xoy平面的二维空间,其实就是导数的概念。需要注意如下几点:1.梯度是一个向量,既有大小又有方向。2.
苏小贤
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2022-04-14 07:52
李宏毅ML/DL学习笔记
台大李宏毅课程笔记2——Gradient
Descent
(梯度下降)
李宏毅课程笔记2AdagradStochasticGradientDescentFeatureScaling(特征缩放)梯度下降的理论解释本次笔记主要包含三节课:GradientDescent123(梯度下降)李老师将梯度下降分为三节来讲,本次笔记对其进行统一的总结和记录。先放上视频链接:GradientDescent1https://www.bilibili.com/video/BV1JE411
子涣_new
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2022-04-14 07:11
deep
learning
2020李宏毅
梯度下降
通俗解释
adagrad算法
stochastic
gradient
descent
神经网络的梯度下降(Gradient
descent
for neural networks)
神经网络的梯度下降(Gradientdescentforneuralnetworks)假设单隐层神经网络会有W[1]W^{[1]}W[1],b[1]b^{[1]}b[1],W[2]W^{[2]}W[2],b[2]b^{[2]}b[2]这些参数,还有个nxn_xnx表示输入特征的个数,n[1]n^{[1]}n[1]表示隐藏单元个数,n[2]n^{[2]}n[2]表示输出单元个数。那么参数:矩阵W[1
一只工程狮
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2022-04-12 07:49
Machine
Learning
Gradient
Descent
和Back propagation在做什么?
GradientDescent梯度下降实际上你要用一个GradientDescent的方法来train一个neuralnetwork的话你应该要怎么做?到底实际上在trainneuralnetwork的时候Backpropagation这个algorithm到底是怎么运作的?这个Backpropagation是怎么样neuralnetworktraining比较有效率的?-------------
Upupup6
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2022-04-12 07:41
Machine
Learning
Deep
learning
人工智能
深度学习中的一些概念------epochs,batch,iterations,Mini-batch gradient
descent
, 前向传播,反向传播
1,epochs,batch,iterations1,epochs1个epoch等于使用全部训练数据训练一次,也可以说1个epoch是整个输入数据的单次向前和向后传递。epoch的值就是同样的一个全部训练数据集被重复用几次来训练,亦即应当完整遍历训练数据集多少次。2,batch把全部训练数据分为若干个批(batch),按批来更新参数(拿到一批样本点的error之后才去update参数)。既不是像B
king52113141314
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2022-04-12 07:35
机器学习入门
(超详细) Gradient
Descent
(梯度下降)和Back propagation(反向传播)的关系
想快速了解反向传播和梯度下降可以直接看最后的总结。GradientDescent(梯度下降)1.是什么?梯度下降是用来找出参数w,使得损失函数L(w)最小。2.梯度下降法是怎么实现的?先随机选一个初始的参数θ(参数包括权值w,偏差b(bias)等)计算微分:对每一个未知的参数,都去计算它对L的微分,然后把它们集合起来就是一个向量,用∇L(θ)表示(它是一个向量)。这个∇就代表了Gradient。接
YKbsmn
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2022-04-12 07:05
深度学习
深度学习
反向传播
梯度下降
4.梯度下降Gradient
Descent
Review:梯度下降法在回归问题的第三步中,需要解决下面的最优化问题:θ∗=argminθL(θ)L:lossfunction(损失函数)θ:parameters(参数)这里的parameters是复数,即θ指代一堆参数,比如上篇说到的w和b。我们要找一组参数θ,让损失函数越小越好,这个问题可以用梯度下降法解决:假设θ有里面有两个参数θ1,θ2,随机选取初始值θ0=[θ01θ02],这里可能某个
Aamax
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2022-03-31 07:34
深度学习_李宏毅课程
什么是Gradient
Descent
(梯度下降法)以及学习率的解释
什么是GradientDescent(梯度下降法)?Review:梯度下降法在回归问题的第三步中,需要解决下面的最优化问题:θ∗=argminθL(θ)L:lossfunction(损失函数)θ:parameters(参数)这里的parameters是复数,即θ指代一堆参数,比如上篇说到的w和b。我们要找一组参数θ,让损失函数越小越好,这个问题可以用梯度下降法解决:假设θ有里面有两个参数θ1,θ2
橡树达达
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2022-03-31 07:00
机器学习面试题60~100
www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/12/05/mathmatic_in_machine_learning_1_regression_and_gradient_
descent
.html
我是小x
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2022-03-17 07:44
机器学习
机器学习系列(十六)——随机梯度下降Stochastic Gradient
Descent
随机梯度下降法StochasticGradientDescent在之前的梯度下降法解决线性回归问题中,梯度向量的每一项都要有所有样本参与运算,因此也称作批量梯度下降法BatchGradientDescent。但这显然带来一个问题,如果样本量m非常大,计算梯度是非常耗费时间的。于是提出了随机梯度下降法,虽然随机梯度下降法每次不一定朝着损失函数减小的方向更不能保证沿着减小速度最快的方向,当然也不能保证
Ice_spring
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2022-02-09 22:15
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
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2022-02-08 23:47
机器学习-梯度下降-2020-3-2
(慢慢看,英语有点吃力,不过质量还不错)https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/introduction-to-gradient-
descent
-algorithm-along-its-variants
小小书童ss
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2022-02-08 10:23
机器学习
Lesson 4.3&4.4 梯度下降(Gradient
Descent
)基本原理与手动实现&随机梯度下降与小批量梯度下降
Lesson4.3梯度下降(GradientDescent)基本原理与手动实现在上一小节中,我们已经成功的构建了逻辑回归的损失函数,但由于逻辑回归模型本身的特殊性,我们在构造损失函数时无法采用类似SSE的计算思路(此时损失函数不是凸函数),因此最终的损失函数也无法用最小二乘法进行直接求解。当然,这其实也不仅仅是逻辑回归模型的“问题”,对于大多数机器学习模型来说,损失函数都无法直接利用最小二乘法进行
Grateful_Dead424
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2022-02-06 11:56
机器学习
机器学习
sgd
随机梯度下降
小批量梯度下降
Android Textview获取文本高度及drawable 居中
1.文字基本构成文字区域.pnggetHeight()=Leading(一般为0不考虑)+Ascent+
Descent
2.安卓文本绘制Androidfont结构.pngbaseline绘制点.pngbaseline
丿歌吟有梦
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2022-01-14 16:02
凸优化之backtracking方法 -gradient
descent
gradientdescent的方法介绍和自适应步长的使用,加速优化速度gradientdescent方法总结方法容易理解,迭代容易实现;对于强凸优化问题,非常的有效;通常是比较慢的,因为大部分问题不是强凸优化问题;不能处理不可微分函数情况。
十年磨剑_莫回首
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2021-12-23 15:44
机器学习之梯度下降法的代码实现
代码实现梯度下降法批量梯度下降法(batch_gradient_
descent
)批量梯度下降法指的是在每次调整梯度寻找最优解的时候都将所有样本考虑在内。优点:收敛的最优解准确,数量级小时收敛也很快。
hacker_nevermor
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2021-11-09 15:36
机器学习
Python编程
机器学习
python
深度学习
IELTS备考|words&phrases
1.
descent
下来,下降,向下Theplanebegantodescent.2.scrutiny仔细研究,仔细检查Herargumentdoesn'treallystandtoscrutiny.3.
BuleCAR
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2021-07-13 21:21
梯度下降求损失函数Minimizing cost functions with gradient
descent
损失函数与梯度,从上图可以看出梯度向下,偏导数可以看出计算样本y误差向量乘以样本x列向量,算出w需要使用所有的样本,然后再次迭代importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learni
5ef2710b3c36
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2021-06-19 21:33
论文笔记 | Learning Long-Term Dependencies with Gradient
Descent
is Difficult
作者YoshuaBengio,PatriceSimard,andPaoloFrasconi以下介绍中,块引用代表评论。摘要指出了RNN所面临的问题:temporalcontingenciespresentintheinput/outputsequencesspanintervals,也就是所谓的长依赖问题(long-termdependencies)。接下来指出问题的原因是基于梯度的训练方法。这种
7okis
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2021-06-12 12:00
ML学习笔记:Gradient
Descent
Review回顾在线性回归中函数最优化计算的过程中,需要对梯度进行计算,然后一步一步微调参数w和b,最后得到一个使loss最小的最优解。每次都是沿着法线的方向对结果进行微调修改参数Tip1:Tuningyourlearningrates如果学习率过大,就会在最低点上面来回动荡,永远都到不了最低点;如果学习率过小,就会使收敛过慢,需要训练很久才能到达最优结果。可以对学习率实时进行调整,一开始很大,然
answerLDA
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2021-06-11 16:39
是Android的自定义View-基础知识-文字
descent
-推荐距离低于单独间隔文本的基线,即图中蓝色线带
redrain39
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2021-06-09 16:54
自定义View文本居中问题
文本结构其实是没有文本结构这个概念的,所谓的文本结构,是作者定义出来的用来描述文本绘制到显示屏的一个概念,其中包含着BaseLine、Ascent、
Descent
、Leading。
榕城歌者
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2021-06-08 03:18
梯度下降算法(gradient
descent
)
原理: 每次按照下降的方向进行计算,属于贪心的算法。算法(就最小二乘法讨论): 若训练集: 训练函数: 参数向量: 损失函数: 梯度: gradient向量: 故在初始化的时候要补一列元素均为1,即令为则则,的下降(减小)直到局部最小其中为学习率,即以一定比例的梯度下降由于梯度是按增大的方向,故梯度减小为负局部最小与全局最小: 由于梯度下降是贪心的思想,故会陷入局部最
DestinyBaozi
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2021-06-05 21:09
50行代码,带你理解梯度下降法(Gradient
Descent
Method)
梯度下降法是一种常见的优化算法,在机器学习中应用很广泛。本文从代码的角度,带你理解梯度下降法。优化算法优化指的是改变x以最小化或最大化某个函数f(x)的任务。通常以最小化f(x)指代大多数最优化问题。最大化可以通过最小化-f(x)来实现。在机器学习领域,我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数(objectivefunction)或准则(criterion)。当我们对其进行最小化时,也把它称为代价
虾米小馄饨
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2021-06-04 18:47
机器学习工程实践经验
机器学习中的数学知识
python编程笔记
深度学习
机器学习
算法
python
新星计划
翻译:如何理解梯度下降算法Gradient
Descent
algorithm
在数据科学中,梯度下降GradientDescentalgorithm是重要且困难的概念之一。在这里,我们以非常简单的方式通过一个示例来解释这个概念。看一下这个。贾纳维·马哈坦(JahnaviMahanta)。当我第一次开始学习机器学习算法时,要弄清算法的作用是一项艰巨的任务。不仅因为很难理解所有的数学理论和符号,而且还很无聊。当我转向在线教程寻求答案时,我只能再次看到方程式或高级解释,而在大多数
架构师易筋
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2021-05-24 13:36
AI
&
机器学习
Neural Programmer: Inducing Latent Programs with Gradient
Descent
笔记
#NeuralProgrammer:InducingLatentProgramswithGradientDescent笔记##neuralprogrammer模型整个模型由四个部分组成:*一个RNN用于处理输入的问题*一个选择器用于在每一个timestep,分别给一组操作和datasegments赋予概率值*一组这个模型可以采用的操作*一个历史RNN用于记忆之前的操作和datasegments如下
Junr_0926
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2021-05-21 09:17
小批量梯度下降(Mini-Batch gradient
descent
)
小批量梯度下降(介于批量梯度下降和随机梯度下降之间)。b称为小批量大小,一次训练b个样本,然后一直下去。训练一次,就更新了一次参数值。小批量梯度下降利于向量化,计算速度有时候可以超过随机梯度下降。但是麻烦的是我们需要选择b的值,一般来说2-200都是可以的。
天际神游
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2021-05-07 01:05
吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(2)单变量线性回归和梯度下降(Linear Regression with One Variable and Gradient
Descent
)
2.单变量线性回归和梯度下降(LinearRegressionwithOneVariableandGradientDesce2.1模型表示线性回归算法,根据不同房屋尺寸预测住房价格,如果房子是1250平方尺大小,这房子能卖多少钱?首先可以构建一个模型,可能是条直线,从这个数据模型上来看,大约220000(美元)左右的价格可以卖掉这个房子。对于每个数据来说,我们给出了“正确的答案”,这是一个回归问题
Jorunk
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2021-04-29 07:54
关于TextView的各种line(转)
转自一图以蔽之这里写图片描述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
Fakecoder_Sunis
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2021-04-21 04:10
Logistic Regression
0,g(z)<0.5,h(x)=0;hx=sigmoid(z)step2:costfunction图3-J(theta).png计算代价函数step3:gradientdescentgradient_
descent
.png
space0o0
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2021-03-11 16:21
梯度下降算法原理 神经网络(Gradient
Descent
)
在求解神经网络算法的模型参数,梯度下降(GradientDescent)是最常采用的方法。下面是我个人学习时对梯度下降的理解,如有不对的地方欢迎指出。1、✌梯度定义微积分我们学过,对多元函数的各个变量求偏导数,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)或者▽f(x,y)。
魏宝航
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2021-02-17 17:47
机器学习
找不到女朋友系列
AI
算法
人工智能
深度学习
python
机器学习
梯度下降(Gradient
Descent
)原理以及Python代码
给定一个函数,我们想知道当是值是多少的时候使这个函数达到最小值。为了实现这个目标,我们可以使用梯度下降(GradientDescent)进行近似求解。梯度下降是一个迭代算法,具体地,下一次迭代令是梯度,其中是学习率(learningrate),代表这一轮迭代使用多少负梯度进行更新。梯度下降非常简单有效,但是其中的原理是怎么样呢?原理为什么每次使用负梯度进行更新呢?这要从泰勒公式(Taylor'sf
庞加莱
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2021-02-10 04:50
机器学习
随机梯度下降
机器学习
深度学习
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