梯度下降法参数更新公式的推导
先来回顾一下梯度下降法的参数更新公式： （其中，α是学习速率，是梯度） 这个公式是怎么来的呢？下面进行推导： 首先，如果一个函数 n 阶可导，那么我们可以用多项式仿造一个相似的函数，这就是泰勒展开式。其在a点处的表达式如下： 可以看出，随着式子的展开，这个展 ...
原文：深度卷积网络原理—实例讲解梯度下降法参数更新过程
首先，先回顾梯度下降公式： 下面利用均方差MSE损失来进行演示 梯度下降的训练公式： 接下来，按照上面的公式进行求最大值的案例讲解 令，学习速率为 . ，初始化参数w ，w ，b 样本一：x . ，x . 输出： OUT w x w x b . . 期望输出 . 损失： LOSS OUT 期望输出 . . 回顾此前的公式： 因此，新的权重： 继续看下一组样本： 输入：x . ，x . 输出： 期望 ...
2018-10-03 17:01 0 2312 推荐指数：
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深度学习之梯度下降法
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梯度下降法原理及小结
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 ...
通俗易懂讲解梯度下降法
https://zhuanlan.zhihu.com/p/335191534 前言：入门机器学习必须了解梯度下降法，虽然梯度下降法不直接在机器学习里面使用，但是了解梯度下降法的思维是后续学习其他算法的基础。网上已经有很多篇文章介绍梯度下降法。但大部分文章要么整一堆数学公式，要么就是简单说一下 ...
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pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势，也是标量；(3)梯度是一个矢量，是有大小和方向的，其方向 ...
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回归与梯度下降 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归 ...
梯度下降法原理与仿真分析||系列（1）
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