原文:学习率衰减加冲量优化的梯度下降法Python实现方案

应用场景 优化算法经常被使用在各种组合优化问题中。我们可以假定待优化的函数对象 f x 是一个黑盒,我们可以给这个黑盒输入一些参数 x , x , ... ,然后这个黑盒会给我们返回其计算得到的函数值 f x , f x , ... 。我们的最终目的是得到这个黑盒函数的最优输入参数 x i ,使得 f x i min f x 。那么我们就会想到,通过不断的调整输入给黑盒的 x 值,直到找到满足要求 ...

2021-01-31 00:00 0 420 推荐指数:

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Python 梯度下降法

题目描述:自定义一个可微并且存在最小值的一元函数,用梯度下降法求其最小值。并绘制出学习从0.1到0.9(步长0.1)时,达到最小值时所迭代的次数的关系曲线,根据该曲线给出简单的分析。 代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun ...

Tue Jun 11 01:11:00 CST 2019 0 577
(转)梯度下降法及其Python实现

梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向(因为在该方向上目标函数下降最快,这也是最速下降法名称的由来)。梯度 ...

Sat Sep 23 02:12:00 CST 2017 0 1067
梯度下降法及其实现

本文将从一个下山的场景开始,先提出梯度下降算法的基本思想,进而从数学上解释梯度下降算法的原理,最后实现一个简单的梯度下降算法的实例! 梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比是一个下山的过程。可以假设一个场景:一个人上山旅游,天黑了,需要下山(到达山谷 ...

Sat Jul 13 01:56:00 CST 2019 0 1506
梯度下降法原理与python实现

梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程 ...

Thu Feb 14 01:15:00 CST 2019 0 1127
Python实现简单的梯度下降法

Python 实现简单的梯度下降法 机器学习算法常常可以归结为求解一个最优化问题,而梯度下降法就是求解最优化问题的一个方法。 梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest decent),是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。 梯度下降法实现简单,是一种 ...

Sun Jun 30 10:25:00 CST 2019 0 9167
改善深层神经网络的优化算法:mini-batch梯度下降、指数加权平均、动量梯度下降、RMSprop、Adam优化学习衰减

1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快。但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大 ...

Mon Oct 22 05:40:00 CST 2018 0 1058
深度学习梯度下降法

损失函数 ) 接下来就要考虑几万个训练样本中代价的平均值 梯度下降法 还得 ...

Tue Jan 29 23:48:00 CST 2019 0 676
 
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