这篇博文主要讲解下梯度与方向导数的关系、等值线图中梯度的表示，以及梯度的应用。因涉及太多高数的知识点，在此就不一一详述了，只是简单梳理下知识点，有所纰漏还望纠正指出，文末附有参考文献，借图。 　一、方向导数与梯度 1、方向导数 导数引言 　　我们知道在二维平面上，F(x ...

转自：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法，是当今最流行的优化（optimization）算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法。本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识，以帮助你使用这些算法。我们首先会 ...

梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...

序言 对于y=f(wx+b),如何使用神经网络来进行求解，也就是给定x和y的值，如何让系统自动生成正确的权重值w和b呢？ 一般情况下，有两种尝试方法： 1） 随机试：纯概率问题，几乎不可能实现。 2） 梯度下降法：先初始化w和b(可以随机 ...

/1609.04747 2. 中文翻译《梯度下降优化算法综述》 : http://blog.csdn.ne ...

　　梯度下降算法是通过沿着目标函数J(θ)参数θ∈R的梯度（一阶导数）相反方向−∇θJ(θ)来不断更新模型参数来到达目标函数的极小值点（收敛），更新步长为η。有三种梯度下降算法框架，它们不同之处在于每次学习（更新模型参数）使用的样本个数，每次更新使用不同的样本会导致每次学习的准确性和学习时间 ...

1.源码优化： a.使用monorepo来管理源码 Vue.js 2.x 的源码托管在 src 目录，然后依据功能拆分出了 compiler（模板编译的相关代码）、core（与平台无关的通用运行时代码）、platforms（平台专有代码）、server（服务端渲染的相关代码）、sfc ...

本文算是对常用梯度图下降的算法综述，从方向导数开始得到梯度下降的原始算法，接着描述了动量梯度下降算法。 而由于超参数学习率对梯度下降的重要性，所以梯度算法就有多个自适应梯度下降算法。 主要有以下内容： 方向导数和梯度下降 梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch ...