深度学习优化算法（牛顿法-->梯度下降法-->Nadam）
目录 一、牛顿法与拟牛顿法 1、牛顿法 1.1 原始牛顿法（假设f凸函数且两阶连续可导，Hessian矩阵非奇异） 算法1.1 牛顿法 1.2 阻尼牛顿法 ...
原文：『科学计算_理论』优化算法：梯度下降法&牛顿法
梯度下降法 梯度下降法用来求解目标函数的极值。这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的。迭代过程为： 可以看出，梯度下降法更新参数的方式为目标函数在当前参数取值下的梯度值，前面再加上一个步长控制参数alpha。梯度下降法通常用一个三维图来展示，迭代过程就好像在不断地下坡，最终到达坡底。为了更形象地理解，也为了和牛顿法比较，这里我用一个二维图来表示： 懒得画图了直接用这个展示一下。在二维 ...
2017-07-11 17:53 0 1238 推荐指数：
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梯度下降法与牛顿法的比较
参考知乎：https://www.zhihu.com/question/19723347 这篇博文讲牛顿法讲的非常好：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 梯度下降法 ...