原文:<反向传播(backprop)>梯度下降法gradient descent的发展历史与各版本

梯度下降法作为一种反向传播算法最早在上世纪由geoffrey hinton等人提出并被广泛接受。最早GD由很多研究团队各自独立提出来,可大都无人问津,而hinton做的研究完整表述了GD方法,同时hinton为自己的研究多次走动人际关系使得其论文出现在了当时的 nature 上,因此GD得到了第一次面向大规模受众的介绍。这为后面各种改进版GD的出现与 世纪深度学习的大爆发奠定了最重要的基础。 P ...

2019-10-06 18:33 1 596 推荐指数:

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梯度下降法反向传播

一、梯度下降法 1.什么是梯度下降法 顺着梯度下滑,找到最陡的方向,迈一小步,然后再找当前位,置最陡的下山方向,再迈一小步… 通过比较以上两个图,可以会发现,由于初始值的不同,会得到两个不同的极小值,所以权重初始值的设定也是十分重要的,通常的把W全部设置为0很容易掉到局部最优 ...

Mon Apr 17 00:06:00 CST 2017 0 14954
matlab实现梯度下降法(Gradient Descent)的一个例子

  在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子:   问题设定:   1. 我们有一个$n$个数据点,每个数据点是一个$d$维的向量,向量组成一个data矩阵$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$,这是我们的输入特征矩阵 ...

Mon Apr 06 17:56:00 CST 2020 0 5046
梯度下降Gradient descent

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 ...

Sat Aug 18 03:38:00 CST 2018 0 1465
梯度下降Gradient Descent

  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最优解,有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数,梯度下降法得到的一定是全局最优解 ...

Mon Sep 18 03:57:00 CST 2017 0 1160
梯度下降Gradient Descent)小结

    在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度     在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式 ...

Wed May 03 23:56:00 CST 2017 0 12344
 
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