梯度下降法作為一種反向傳播算法最早在上世紀由geoffrey hinton等人提出並被廣泛接受。最早GD由很多研究團隊各自獨立提出來，可大都無人問津，而hinton做的研究完整表述了GD方法，同時hinton為自己的研究多次走動人際關系使得其論文出現在了當時的《nature》上，因此GD得到 ...

梯度下降原理及其過程：https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86583789 有限差分估計梯度： 寫起來簡單，但速度慢而且結果區分度不大 解析梯度： 計算圖： 反向傳播工作機制： 從輸出開始乘以每個節點 ...

代碼 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # N是批量大小; D_in是輸入維度; # 49/5000 H是隱藏的維度; D_out是輸出維 ...

1. 梯度 　　在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代問題中，每一次更新w的值，更新的增量為ηv，其中η表示的是步長，v表示的是方向 要尋找目標函數曲線的波谷，采用貪心法：想象一個小人站在半山腰，他朝哪個方向跨一步，可以使他距離谷底更近（位置更低），就朝這個方向前進。這個方向可以通過微分得到。選擇足夠小的一段曲線 ...

當今人工智能主流方向 —— 連接主義，即仿腦神經元連接，實現感性思維，如神經網絡。 神經網絡的一般設計過程： 准備數據：采集大量“特征/標簽”數據 搭建網絡：搭建神經網絡結構 優化參數：訓練網絡獲取最佳參數（反向傳播） 應用網絡：將網絡保存為模型，輸入新數據，輸出分類 ...

梯度下降法存在的問題 　　梯度下降法的基本思想是函數沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向減小最快。在前面的線性回歸和邏輯回歸中，都采用了梯度下降法來求解。梯度下降的迭代公式為： \(\begin{aligned} \theta_j=\theta_j-\alpha\frac ...

關於機器學習的方法，大多算法都用到了最優化求最優解問題。梯度下降法（gradient descent)是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法。它是一種最簡單，歷史悠長的算法，但是它應用非常廣。下面主要在淺易的理解： 一、梯度下降的初步認識 先理解下什么是梯度，用通俗的話來說就是在原變量 ...