講透機器學習中的梯度下降
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 在之前的文章當中，我們一起推導了線性回歸的公式，今天我們繼續來學習上次沒有結束的內容。 上次我們推導完了公式的時候，曾經說過由於有許多的問題，比如最主要的復雜度問題。隨着樣本和特征數量的增大，通過公式求解的時間會急劇 ...
原文：梯度下降中的學習率如何確定
.固定學習率的梯度下降 y x x ，初值取x . ，學習率使用 . 運行結果如下： 迭代次數 學習率 x . . . . . . . . y . 可知通過 次的迭代達到我們要求得精度 下面做個試驗看一下不同的函數對相同的學習率有什么影響 y x ，初值取x . ，學習率使用 . 分析: 效果還不錯,經過 次迭代，x . ,經過 次迭代，x . y x ，初值取x . ，學習率使用 . 分析: ...
2017-05-30 12:09 1 4934 推薦指數：
相關推薦
一文搞懂深度學習中的梯度下降
本文算是對常用梯度圖下降的算法綜述，從方向導數開始得到梯度下降的原始算法，接着描述了動量梯度下降算法。 而由於超參數學習率對梯度下降的重要性，所以梯度算法就有多個自適應梯度下降算法。 主要有以下內容： 方向導數和梯度下降 梯度下降的形式，批量梯度下降，SGD以及mini-batch ...
機器學習中梯度下降法和牛頓法的比較
在機器學習的優化問題中，梯度下降法和牛頓法是常用的兩種凸函數求極值的方法，他們都是為了求得目標函數的近似解。在邏輯斯蒂回歸模型的參數求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛頓法。由於兩種方法有些相似，我特地拿來簡單地對比一下。下面的內容需要讀者之前熟悉兩種算法。 梯度下降法 梯度下降法用來 ...
AI-Tensorflow-神經網絡優化算法-梯度下降算法-學習率
記錄內容來自《Tensorflow實戰Google一書》及MOOC人工智能實踐 http://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003 --梯度下降算法主要用於優化單個參數的取值， 反向傳播算法給出了一個高效的方式在所有參數 ...
學習率衰減加沖量優化的梯度下降法Python實現方案
應用場景 優化算法經常被使用在各種組合優化問題中。我們可以假定待優化的函數對象\(f(x)\)是一個黑盒，我們可以給這個黑盒輸入一些參數\(x_0, x_1, ...\)，然后這個黑盒會給我們返回其 ...
深度學習之梯度下降法
損失函數 ） 接下來就要考慮幾萬個訓練樣本中代價的平均值 梯度下降法 還得 ...
改善深層神經網絡的優化算法：mini-batch梯度下降、指數加權平均、動量梯度下降、RMSprop、Adam優化、學習率衰減
1.mini-batch梯度下降 在前面學習向量化時，知道了可以將訓練樣本橫向堆疊，形成一個輸入矩陣和對應的輸出矩陣： 當數據量不是太大時，這樣做當然會充分利用向量化的優點，一次訓練中就可以將所有訓練樣本涵蓋，速度也會較快。但當數據量急劇增大，達到百萬甚至更大的數量級時，組成的矩陣將極其龐大 ...