梯度下降法參數更新公式的推導
先來回顧一下梯度下降法的參數更新公式： （其中，α是學習速率，是梯度） 這個公式是怎么來的呢？下面進行推導： 首先，如果一個函數 n 階可導，那么我們可以用多項式仿造一個相似的函數，這就是泰勒展開式。其在a點處的表達式如下： 可以看出，隨着式子的展開，這個展 ...
原文：深度卷積網絡原理—實例講解梯度下降法參數更新過程
首先，先回顧梯度下降公式： 下面利用均方差MSE損失來進行演示 梯度下降的訓練公式： 接下來，按照上面的公式進行求最大值的案例講解 令，學習速率為 . ，初始化參數w ，w ，b 樣本一：x . ，x . 輸出： OUT w x w x b . . 期望輸出 . 損失： LOSS OUT 期望輸出 . . 回顧此前的公式： 因此，新的權重： 繼續看下一組樣本： 輸入：x . ，x . 輸出： 期望 ...
2018-10-03 17:01 0 2312 推薦指數：
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出處： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Learning》，點擊末尾“閱讀原文”即可查看英文原文。 本節譯者：哈工大SCIR本科生 趙懷鵬 (htt ...
深度學習之梯度下降法
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梯度下降法原理及小結
在機器學習的核心內容就是把數據喂給一個人工設計的模型，然后讓模型自動的“學習”，從而優化模型自身的各種參數，最終使得在某一組參數下該模型能夠最佳的匹配該學習任務。那么這個“學習”的過程就是機器學習算法的關鍵。梯度下降法就是實現該“學習”過程的一種最常見的方式，尤其是在深度學習(神經網絡)模型中 ...
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/335191534 前言：入門機器學習必須了解梯度下降法，雖然梯度下降法不直接在機器學習里面使用，但是了解梯度下降法的思維是后續學習其他算法的基礎。網上已經有很多篇文章介紹梯度下降法。但大部分文章要么整一堆數學公式，要么就是簡單說一下 ...
pytorch梯度下降法講解（非常詳細）
pytorch隨機梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的區別和聯系(1)導數是指一元函數對於自變量求導得到的數值，它是一個標量，反映了函數的變化趨勢；(2)偏微分是多元函數對各個自變量求導得到的，它反映的是多元函數在各個自變量方向上的變化趨勢，也是標量；(3)梯度是一個矢量，是有大小和方向的，其方向 ...
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回歸與梯度下降 回歸在數學上來說是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性回歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次回歸，回歸還有很多的變種，如locally weighted回歸，logistic回歸 ...
梯度下降法原理與仿真分析||系列（1）
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