首先说明公式的写法 上标代表了一个样本，下标代表了一个维度 然后梯度的维度是和定义域的维度是一样的大小 batch gradient descent： 假设样本个数是m个,目标函数就是J theta ，因为theta 参数的维度是和 单个样本 x i 的维度是一致的，theta的维度j thetaj是如何更新的呢 说明下 这个公式对于 xj i 需要说明，这个代表了样本i的第j个维度 这个是怎么 ...
2017-05-17 12:54 0 1947 推荐指数：
SGD SGD指stochastic gradient descent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。 对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集。即： xt+1 ...
梯度下降法（Gradient Descent） 优化思想：用当前位置的负梯度方向作为搜索方向，亦即为当前位置下降最快的方向，也称“最速下降法”。越接近目标值时，步长越小，下降越慢。 如下图所示，梯度下降不一定能找到全局最优解，可能寻找到的是局部最优解。（当损失函数是凸函数时 ...
优化函数 损失函数 BGD 我们平时说的梯度现将也叫做最速梯度下降，也叫做批量梯度下降(Batch Gradient Descent)。 对目标(损失)函数求导 沿导数相反方向移动参数 在梯度下降中，对于参数 ...
一.梯度下降 梯度下降就是最简单的用于神经网络当中用于更新参数的用法，计算loss的公式如下： 有了loss function之后，我们立马通过这个loss求解出梯度，并将梯度用于参数theta的更新，如下所示： 这样做之后，我们只需要遍历所有的样本，就可以得到一个 ...
1. 梯度下降 沿着目标函数梯度的反方向搜索极小值。 式中，$\theta$是模型参数，$J(\theta)$目标函数（损失函数），$\eta$是学习率。 2. 随机梯度下降（SGD） 每次随机选定一小批(mini-batch)数据进行梯度的计算，而不是计算全部的梯度。所有小批量 ...
优化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD：Gradient Descent，就是传统意义上的梯度下降，也叫batch GD。 SGD：随机梯度下降。一次只随机选择一个样本进行训练和梯度更新。 mini-batch GD：小批量梯度下降。GD训练的每次迭代一定是向着最优 ...
机器学习中梯度下降（Gradient Descent， GD）算法只需要计算损失函数的一阶导数，计算代价小，非常适合训练数据非常大的应用。 梯度下降法的物理意义很好理解，就是沿着当前点的梯度方向进行线搜索，找到下一个迭代点。但是，为什么有会派生出 batch、mini-batch、online ...
再进行Mini-batch 梯度下降法学习之前，我们首先对梯度下降法进行理解 一、梯度下降法（Gradient Descent） 优化思想：用当前位置的负梯度方向作为搜索方向，亦即为当前位置下降最快的方向，也称“最速下降法”。越接近目标值时，步长越小，下降越慢。 首先来看看梯度下降 ...
