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 ...
原文：自然梯度下降（Natural Gradient Descent）
引言 自然梯度法与牛顿法一样，是二阶梯度优化算法。自然梯度法相比最速梯度下降法的优势 是在模型参数更新后，模型建模的概率分布与之前不会有太大变化。 背景知识 流形 M 是局部欧几里得的Hausdorff空间。Hausdorff空间意味着对于任意两点，它们存在不相交的邻域 也就是说每个点都是相对独立的。 。局部欧几里得意味着对于空间中任一点，存在一个可以同胚于实 V in mathbb R n 空间 ...
2020-03-01 22:13 0 1041 推荐指数：
相关推荐
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 ...
自然梯度（Natural Gradient）
自然梯度（Natural Gradient） ...
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 ...
梯度下降（Gradient Descent）小结
曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写，地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新 ...
梯度下降算法（gradient descent）
简述 梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。 现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示： 梯度下降的相关 ...
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 ...
梯度下降(Gradient Descent)小结 -2017.7.20
在求解算法的模型函数时，常用到梯度下降(Gradient Descent)和最小二乘法，下面讨论梯度下降的线性模型(linear model)。 1.问题引入 给定一组训练集合(training set)yi，i = 1,2,...,m，引入学习算法参数(parameters ...