梯度下降与随机梯度下降
梯度下降法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。在梯度下降法中，目标函数其实可以看做是参数的函数，因为给出了样本输入和输出值后，目标函数就只剩下参数部分了，这时可以把参数看做是自变量，则目标函数变成参数的函数了。梯度下降每次都是更新每个参数 ...
原文：随机梯度下降
理解随机梯度下降，首先要知道梯度下降法，故先介绍梯度下降法： 梯度下降法 大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变 以最小化或最大化某个函数 的任务。 我们通常以最小化 指代大多数最优化问题。 最大化可经由最小化算法最小化 来实现。 我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。 当我们对其进行最小化时，我们也把它称为代价函数 损失函数或误差函数。 下面，我们假设一 ...
2019-11-04 18:01 0 345 推荐指数：
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