本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 在之前的文章当中,我们一起推导了线性回归的公式,今天我们继续来学习上次没有结束的内容。 上次我们推导完了公式的时候,曾经说过由于有许多的问题,比如最主要的复杂度问题。随着样本和特征数量的增大,通过公式求解的时间会急剧 ...
.固定学习率的梯度下降 y x x ,初值取x . ,学习率使用 . 运行结果如下: 迭代次数 学习率 x . . . . . . . . y . 可知通过 次的迭代达到我们要求得精度 下面做个试验看一下不同的函数对相同的学习率有什么影响 y x ,初值取x . ,学习率使用 . 分析: 效果还不错,经过 次迭代,x . ,经过 次迭代,x . y x ,初值取x . ,学习率使用 . 分析: ...
2017-05-30 12:09 1 4934 推荐指数:
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 在之前的文章当中,我们一起推导了线性回归的公式,今天我们继续来学习上次没有结束的内容。 上次我们推导完了公式的时候,曾经说过由于有许多的问题,比如最主要的复杂度问题。随着样本和特征数量的增大,通过公式求解的时间会急剧 ...
本文算是对常用梯度图下降的算法综述,从方向导数开始得到梯度下降的原始算法,接着描述了动量梯度下降算法。 而由于超参数学习率对梯度下降的重要性,所以梯度算法就有多个自适应梯度下降算法。 主要有以下内容: 方向导数和梯度下降 梯度下降的形式,批量梯度下降,SGD以及mini-batch ...
在机器学习的优化问题中,梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法,他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中,一般用改良的梯度下降法,也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似,我特地拿来简单地对比一下。下面的内容需要读者之前熟悉两种算法。 梯度下降法 梯度下降法用来 ...
记录内容来自《Tensorflow实战Google一书》及MOOC人工智能实践 http://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003 --梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值, 反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数 ...
应用场景 优化算法经常被使用在各种组合优化问题中。我们可以假定待优化的函数对象\(f(x)\)是一个黑盒,我们可以给这个黑盒输入一些参数\(x_0, x_1, ...\),然后这个黑盒会给我们返回其 ...
损失函数 ) 接下来就要考虑几万个训练样本中代价的平均值 梯度下降法 还得 ...
1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快。但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大 ...