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梯度下降法小结

1. 前言 今天我们聊一聊机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节,优化损失函数。我们知道一个模型只有损失函数收敛到了一定的值,才有可能会有好的结果,降低损失方式的工作就是优化方法需要做的事。下面 ...

Wed Oct 17 06:51:00 CST 2018 0 12955
最优化算法【共轭梯度法】

特点:具有超线性收敛速度,只需要计算梯度,避免计算二阶导数 算法步骤 \(step0:\) 给定初始值\(x_0\),容许误差\(\epsilon\) \(step1:\) 计算梯度\(g_k= ...

Mon Aug 10 02:56:00 CST 2020 0 663
牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法

牛顿法 一: 最速下降法 下降法的迭代格式为xk+1=xk–αkdk">xk+1=xk–αkdk , 其中dk">dk为下降方向, 设gk= ...

Fri Apr 01 05:02:00 CST 2016 0 1867

 
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