深度學習優化算法（牛頓法-->梯度下降法-->Nadam）
目錄 一、牛頓法與擬牛頓法 1、牛頓法 1.1 原始牛頓法（假設f凸函數且兩階連續可導，Hessian矩陣非奇異） 算法1.1 牛頓法 1.2 阻尼牛頓法 ...
原文：『科學計算_理論』優化算法：梯度下降法&牛頓法
梯度下降法 梯度下降法用來求解目標函數的極值。這個極值是給定模型給定數據之后在參數空間中搜索找到的。迭代過程為： 可以看出，梯度下降法更新參數的方式為目標函數在當前參數取值下的梯度值，前面再加上一個步長控制參數alpha。梯度下降法通常用一個三維圖來展示，迭代過程就好像在不斷地下坡，最終到達坡底。為了更形象地理解，也為了和牛頓法比較，這里我用一個二維圖來表示： 懶得畫圖了直接用這個展示一下。在二維 ...
2017-07-11 17:53 0 1238 推薦指數：
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