其实应该叫做指数加权平均梯度下降法。 ...
最陡下降法 steepest descent method 又称梯度下降法 英语:Gradient descent 是一个一阶最优化算法。 函数值下降最快的方向是什么 沿负梯度方向d amp x gk d gk ...
2020-01-05 02:07 0 674 推荐指数:
其实应该叫做指数加权平均梯度下降法。 ...
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 ...
1.最速下降方向 函数f(x)在点x处沿方向d的变化率可用方向导数来表示。对于可微函数,方向导数等于梯度与方向的内积,即: Df(x;d) = ▽f(x)Td, 因此,求函数f(x)在点x处的下降最快的方向,可归结为求解下列非线性规划: min ▽f(x)Td s.t. ||d ...
norm(A,p)当A是向量时norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...
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 ...
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 ...
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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 ...