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隨機梯度下降法 梯度 偏微分以及梯度的區別和聯系 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 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 梯度是一個矢量,是有大小和方向的,其方向是指多元函數增大的方向,而大小是指增長的趨勢快慢。 在尋找函數的最小值的時候可以利用梯度下降法來進行尋找,一般會出現以下 ...
2019-09-27 20:41 1 2893 推薦指數:
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 ...
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 ...
梯度下降法存在的問題 梯度下降法的基本思想是函數沿着其梯度方向增加最快,反之,沿着其梯度反方向減小最快。在前面的線性回歸和邏輯回歸中,都采用了梯度下降法來求解。梯度下降的迭代公式為: \(\begin{aligned} \theta_j=\theta_j-\alpha\frac ...
關於機器學習的方法,大多算法都用到了最優化求最優解問題。梯度下降法(gradient descent)是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法。它是一種最簡單,歷史悠長的算法,但是它應用非常廣。下面主要在淺易的理解: 一、梯度下降的初步認識 先理解下什么是梯度,用通俗的話來說就是在原變量 ...
1. 前言 今天我們聊一聊機器學習和深度學習里面都至關重要的一個環節,優化損失函數。我們知道一個模型只有損失函數收斂到了一定的值,才有可能會有好的結果,降低損失方式的工作就是優化方法需要做的事。下面會討論一些常用的優化方法:梯度下降法家族、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法、Momentum ...
在求解機器學習算法的模型參數,即無約束優化問題時,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 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 ...