梯度下降法又稱最速下降法，是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，在對損失函數最小化時經常使用。梯度下降法是一種迭代算法。選取適當的初值x(0)，不斷迭代，更新x的值，進行目標函數的極小化，直到收斂。由於負梯度方向時使函數值下降最快的方向，在迭代的每一步，以負梯度方向更新x的值，從而達到減少函數 ...

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 ...

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 ...

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 ...

目錄 梯度下降法 機器學習中的梯度下降法 最速下降法 二次型目標函數 牛頓法 Levenberg-Marquardt 修正 梯度下降法和牛頓法誰快？ 共軛方向法 ...

最優化 隨着大數據的到來，並行計算的流行，實際上機器學習領域的很多研究者會把重點放在最優化方法的研究上，如large scale computation。那么為什么要研究最優化呢？我們先從機器學習研究的目的說起。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法，這些算法可以從數據中 ...

本文講梯度下降（Gradient Descent）前先看看利用梯度下降法進行監督學習（例如分類、回歸等）的一般步驟： 1， 定義損失函數（Loss Function） 2， 信息流forward propagation，直到輸出端 3， 誤差信號back propagation。采用 ...