梯度下降與優化方法（BGD & SGD & Momentum & AdaGrad & RMSProp & Adam）
SGD SGD指stochastic gradient descent，即隨機梯度下降。是梯度下降的batch版本。 對於訓練數據集，我們首先將其分成n個batch，每個batch包含m個樣本。我們每次更新都利用一個batch的數據，而非整個訓練集。即： xt+1 ...
原文：梯度下降做做優化（batch gd、sgd、adagrad ）
首先說明公式的寫法 上標代表了一個樣本，下標代表了一個維度 然后梯度的維度是和定義域的維度是一樣的大小 batch gradient descent： 假設樣本個數是m個,目標函數就是J theta ，因為theta 參數的維度是和 單個樣本 x i 的維度是一致的，theta的維度j thetaj是如何更新的呢 說明下 這個公式對於 xj i 需要說明，這個代表了樣本i的第j個維度 這個是怎么 ...
2017-05-17 12:54 0 1947 推薦指數：
相關推薦
梯度下降法（BGD & SGD & Mini-batch SGD）
梯度下降法（Gradient Descent） 優化思想：用當前位置的負梯度方向作為搜索方向，亦即為當前位置下降最快的方向，也稱“最速下降法”。越接近目標值時，步長越小，下降越慢。 如下圖所示，梯度下降不一定能找到全局最優解，可能尋找到的是局部最優解。（當損失函數是凸函數時 ...
優化-最小化損失函數的三種主要方法：梯度下降(BGD)、隨機梯度下降(SGD)、mini-batch SGD
優化函數 損失函數 BGD 我們平時說的梯度現將也叫做最速梯度下降，也叫做批量梯度下降(Batch Gradient Descent)。 對目標(損失)函數求導 沿導數相反方向移動參數 在梯度下降中，對於參數 ...
【深度學習】：梯度下降，隨機梯度下降（SGD），和mini-batch梯度下降
一.梯度下降 梯度下降就是最簡單的用於神經網絡當中用於更新參數的用法，計算loss的公式如下： 有了loss function之后，我們立馬通過這個loss求解出梯度，並將梯度用於參數theta的更新，如下所示： 這樣做之后，我們只需要遍歷所有的樣本，就可以得到一個 ...
梯度下降算法(SGD, Momentum, NAG, Adagrad, RMProp, Adam)及其收斂效果比較
1. 梯度下降 沿着目標函數梯度的反方向搜索極小值。 式中，$\theta$是模型參數，$J(\theta)$目標函數（損失函數），$\eta$是學習率。 2. 隨機梯度下降（SGD） 每次隨機選定一小批(mini-batch)數據進行梯度的計算，而不是計算全部的梯度。所有小批量 ...
【DeepLearning】優化算法：SGD、GD、mini-batch GD、Moment、RMSprob、Adam
優化算法 1 GD/SGD/mini-batch GD GD：Gradient Descent，就是傳統意義上的梯度下降，也叫batch GD。 SGD：隨機梯度下降。一次只隨機選擇一個樣本進行訓練和梯度更新。 mini-batch GD：小批量梯度下降。GD訓練的每次迭代一定是向着最優 ...
【原創】batch-GD， SGD， Mini-batch-GD， Stochastic GD， Online-GD -- 大數據背景下的梯度訓練算法
機器學習中梯度下降（Gradient Descent， GD）算法只需要計算損失函數的一階導數，計算代價小，非常適合訓練數據非常大的應用。 梯度下降法的物理意義很好理解，就是沿着當前點的梯度方向進行線搜索，找到下一個迭代點。但是，為什么有會派生出 batch、mini-batch、online ...
15、優化算法之Mini-batch 梯度下降法
再進行Mini-batch 梯度下降法學習之前，我們首先對梯度下降法進行理解 一、梯度下降法（Gradient Descent） 優化思想：用當前位置的負梯度方向作為搜索方向，亦即為當前位置下降最快的方向，也稱“最速下降法”。越接近目標值時，步長越小，下降越慢。 首先來看看梯度下降 ...