原文:梯度下降法Gradient descent(最速下降法Steepest Descent)

最陡下降法 steepest descent method 又稱梯度下降法 英語:Gradient descent 是一個一階最優化算法。 函數值下降最快的方向是什么 沿負梯度方向d amp x gk d gk ...

2020-01-05 02:07 0 674 推薦指數:

查看詳情

matlab實現梯度下降法(Gradient Descent)的一個例子

  在此記錄使用matlab作梯度下降法(GD)求函數極值的一個例子:   問題設定:   1. 我們有一個$n$個數據點,每個數據點是一個$d$維的向量,向量組成一個data矩陣$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$,這是我們的輸入特征矩陣 ...

Mon Apr 06 17:56:00 CST 2020 0 5046
最速下降法

1.最速下降方向 函數f(x)在點x處沿方向d的變化率可用方向導數來表示。對於可微函數,方向導數等於梯度與方向的內積,即: Df(x;d) = ▽f(x)Td, 因此,求函數f(x)在點x處的下降最快的方向,可歸結為求解下列非線性規划: min ▽f(x)Td s.t. ||d ...

Wed Oct 15 04:55:00 CST 2014 0 5246
matlab 梯度法(最速下降法

norm(A,p)當A是向量時norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...

Fri Jun 05 17:13:00 CST 2020 0 753
梯度下降Gradient Descent

  轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/   在求解機器學習算法的優化問題時,梯度下降是經常采用的方法之一。   梯度下降不一定能夠找到全局最優解,有可能是一個局部最優解。但如果損失函數是凸函數,梯度下降法得到的一定是全局最優解 ...

Mon Sep 18 03:57:00 CST 2017 0 1160
梯度下降Gradient descent

梯度下降Gradient descent) 在有監督學習中,我們通常會構造一個損失函數來衡量實際輸出和訓練標簽間的差異。通過不斷更新參數,來使損失函數的值盡可能的小。梯度下降就是用來計算如何更新參數使得損失函數的值達到最小值(可能是局部最小或者全局最小)。 梯度下降計算流程 假設 ...

Sat Aug 18 03:38:00 CST 2018 0 1465
<反向傳播(backprop)>梯度下降法gradient descent的發展歷史與各版本

  梯度下降法作為一種反向傳播算法最早在上世紀由geoffrey hinton等人提出並被廣泛接受。最早GD由很多研究團隊各自獨立提出來,可大都無人問津,而hinton做的研究完整表述了GD方法,同時hinton為自己的研究多次走動人際關系使得其論文出現在了當時的《nature》上,因此GD得到 ...

Mon Oct 07 02:33:00 CST 2019 1 596
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM