参考文献:https://blog.csdn.net/guanxs/article/details/102471843 在TensorFlow 1.x静态图时代,我们知道每个静态图都有两部分,一部分是前向图,另一部分是反向图。反向图就是用来计算梯度的,用在整个训练 ...
tf.GradientTape定义在tensorflow python eager backprop.py文件中,从文件路径也可以大概看出,GradientTape是eager模式下计算梯度用的,而eager模式 eager模式的具体介绍请参考文末链接 是TensorFlow . 的默认模式,因此tf.GradientTape是官方大力推荐的用法。下面就来具体介绍GradientTape的原理和使 ...
2020-09-03 21:06 0 509 推荐指数:
参考文献:https://blog.csdn.net/guanxs/article/details/102471843 在TensorFlow 1.x静态图时代,我们知道每个静态图都有两部分,一部分是前向图,另一部分是反向图。反向图就是用来计算梯度的,用在整个训练 ...
从上个月专攻机器学习,从本篇开始,我会陆续写机器学习的内容,都是我的学习笔记。 问题 梯度下降算法用于求数学方程的极大值极小值问题,这篇文章讲解如何利用梯度下降算法求解方程 \(x^5+e^x+3x−3=0\) 的根; 方法 首先来解决第一个问题,从方程的形式我们就能初步判断,它很可能 ...
梯度下降法(最速下降法): 求解无约束最优化问题的一种最常用的方法,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局最优解.一般情况下,其解不保证是全局最优解.梯度下降法的收敛速度也未必是很快 ...
那么为什么会出现梯度消失的现象呢?因为通常神经网络所用的激活函数是sigmoid函数,这个函数有个特点,就是能将负无穷到正无穷的数映射到0和1之间,并且对这个函数求导的结果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此两个0到1之间的数相乘,得到的结果就会变得很小了。神经网络的反向传播是逐层对函数偏 ...
线性回归形如y=w*x+b的形式,变量为连续型(离散为分类)。一般求解这样的式子可采用最小二乘法原理,即方差最小化, loss=min(y_pred-y_true)^2。若为一元回归,就可以求w与b的偏导,并令其为0,可求得w与b值;若为多元线性回归, 将用到梯度下降法求解,这里的梯度值w的偏 ...
测试代码(matlab)如下: clear; load E:\dataset\USPS\USPS.mat; % data format: % Xtr n1*dim % Xte n2*dim ...