批量梯度下降(BGD)、隨機梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解
https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 梯度下降法作為機器學習中較常使用的優化算法，其有着三種不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent ...
原文：隨機梯度下降優化算法-----批量梯度下降，隨機梯度下降，小批量梯度下降
梯度下降算法是通過沿着目標函數J 參數 R的梯度 一階導數 相反方向 J 來不斷更新模型參數來到達目標函數的極小值點 收斂 ，更新步長為 。有三種梯度下降算法框架，它們不同之處在於每次學習 更新模型參數 使用的樣本個數，每次更新使用不同的樣本會導致每次學習的准確性和學習時間不同。 批量梯度下降 Batch gradient descent 每次使用全量的訓練集樣本來更新模型參數，即： J 其代碼 ...
2018-07-27 15:03 0 875 推薦指數：
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python實現批量梯度，隨機梯度下降以及小批量梯度下降
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深度學習面試題04：隨機梯度下降法、批量梯度下降法、小批量梯度下降
目錄 一元線性回歸模型 一元線性回歸代價函數圖像 梯度下降求解 SGD、BGD、Mini-batchGD的特點 參考資料 在《深度學習面試題03改進版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中講到了多種改進的梯度下降公式。而這 ...
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轉載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 這幾種方法呢都是在求最優解中經常出現的方法，主要是應用迭代的思想來逼近。在梯度下降算法中，都是圍繞以下這個式子展開： \[\frac {\partial ...
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