轉自：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法，是當今最流行的優化（optimization）算法，亦是至今最常用的優化神經網絡的方法。本文旨在讓你對不同的優化梯度下降法的算法有一個直觀認識，以幫助你使用這些算法。我們首先會 ...

梯度下降優化算法 梯度下降是常用的優化方式，具體的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 隨機梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...

/1609.04747 2. 中文翻譯《梯度下降優化算法綜述》 : http://blog.csdn.ne ...

　　梯度下降算法是通過沿着目標函數J(θ)參數θ∈R的梯度（一階導數）相反方向−∇θJ(θ)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η。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 ...

前言 本文翻譯自 An overview of gradient descent optimization algorithms 概要 梯度優化算法，作為各大開源庫（如Tensorflow，Keras，PyTorch等）中重要的黑盒子，在網絡訓練中至關重要，擁有很強的魔力（實用性），但官網 ...

參考 https://ruder.io/optimizing-gradient-descent/ 。 本文不是簡單地翻譯，而是真的花了一天的時間和心思來寫，這一過程中我也重新復習了一遍，而且 ...

1. 損失函數 在線性回歸分析中，假設我們的線性回歸模型為： 樣本對應的正確數值為： 現在假設判別函數的系數都找出來了，那么通過判別函數G(x)，我們可以預測是樣本x對的值為。那這個跟 ...

一、軟閾值算法及推導： 二、近端投影與近端梯度下降 以上推導是結合很多大佬博客整理的，如有侵權，請及時聯系，將對其進行修改。 ...