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 ...

梯度下降法原理以及代碼實現 本篇博客承接本人上一篇關於逐步回歸算法的引申，本篇將開始整理梯度下降算法的相關知識。梯度下降，gradient descent(之后將簡稱GD)，是一種通過迭代找最優的方式一步步找到損失函數最小值的算法，基本算法思路可總結為如下幾點： (1) 隨機設置一個初始值 ...

1 前言 　　機器學習和深度學習里面都至關重要的一個環節就是優化損失函數，一個模型只有損失函數收斂到一定的值，才有可能會有好的結果，降低損失的工作就是優化方法需做的事。常用的優化方法：梯度下降法家族、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法、Momentum、Nesterov Momentum ...

一、簡介 梯度下降法(gradient decent)是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。常用於機器學習和人工智能當中用來遞歸性地逼近最小偏差模型。 梯度下降法是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，它是一種迭代算法，每一步需要求解目標函數的梯度向量。 問題抽象 是 上具有一階 ...

梯度下降（最速下降法） 梯度下降法是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法 ...

前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處~ 梯度下降法 一、簡介 梯度下降法(gradient decent)是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。常用於機器學習和人工智能當中用來遞歸性地 逼近最小偏差模型。 二、原理 梯度下降法 ...

1. 梯度 　　在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...

(1)梯度下降法 在迭代問題中，每一次更新w的值，更新的增量為ηv，其中η表示的是步長，v表示的是方向 要尋找目標函數曲線的波谷，采用貪心法：想象一個小人站在半山腰，他朝哪個方向跨一步，可以使他距離谷底更近（位置更低），就朝這個方向前進。這個方向可以通過微分得到。選擇足夠小的一段曲線 ...