本文链接：http: www.cnblogs.com breezedeus p .html，转载请注明出处 假设我们要求解以下的最小化问题： min limits x f x 。如果 f x 可导，那么一个简单的方法是使用Gradient Descent GD 方法，也即使用以下的式子进行迭代求解： x k : x k alpha nabla f x k 。对GD的一种解释是 x k 沿着当前目 ...
2013-11-16 14:54 1 7593 推荐指数：
假设我们要求解以下的最小化问题： $min_xf(x)$ 如果$f(x)$可导，那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法，也即使用以下的式子进行迭代求解： $x_{k+1} = x_k - a\Delta f(x_k)$ 如果$\Delta f(x)$满足 ...
L1正则化是一种常用的获取稀疏解的手段，同时L1范数也是L0范数的松弛范数。求解L1正则化问题最常用的手段就是通过加速近端梯度算法来实现的。 考虑一个这样的问题： minx f(x)+λg(x) x∈Rn，f(x)∈R，这里f(x)是一个二阶可微的凸函数，g(x)是一个凸函数（或许不可 ...
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout 本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充） 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 ...
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梯度下降（Gradient descent） 在有监督学习中，我们通常会构造一个损失函数来衡量实际输出和训练标签间的差异。通过不断更新参数，来使损失函数的值尽可能的小。梯度下降就是用来计算如何更新参数使得损失函数的值达到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降计算流程 假设 ...
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转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 梯度下降不一定能够找到全局 ...
