這篇博文主要講解下梯度與方向導數的關系、等值線圖中梯度的表示,以及梯度的應用。因涉及太多高數的知識點,在此就不一一詳述了,只是簡單梳理下知識點,有所紕漏還望糾正指出,文末附有參考文獻,借圖。 一、方向導數與梯度 1、方向導數 導數引言 我們知道在二維平面上,F(x ...
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 ,但官網一般很少介紹各種梯度優化算法變種的原理。作者在這篇文章里,介紹了不同優化算法的基本原理,旨在讓讀者知道每個優化 ...
2020-04-17 12:53 0 727 推薦指數:
這篇博文主要講解下梯度與方向導數的關系、等值線圖中梯度的表示,以及梯度的應用。因涉及太多高數的知識點,在此就不一一詳述了,只是簡單梳理下知識點,有所紕漏還望糾正指出,文末附有參考文獻,借圖。 一、方向導數與梯度 1、方向導數 導數引言 我們知道在二維平面上,F(x ...
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 ...
序言 對於y=f(wx+b),如何使用神經網絡來進行求解,也就是給定x和y的值,如何讓系統自動生成正確的權重值w和b呢? 一般情況下,有兩種嘗試方法: 1) 隨機試:純概率問題,幾乎不可能實現。 2) 梯度下降法:先初始化w和b(可以隨機 ...
/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 ...
1.源碼優化: a.使用monorepo來管理源碼 Vue.js 2.x 的源碼托管在 src 目錄,然后依據功能拆分出了 compiler(模板編譯的相關代碼)、core(與平台無關的通用運行時代碼)、platforms(平台專有代碼)、server(服務端渲染的相關代碼)、sfc ...
本文算是對常用梯度圖下降的算法綜述,從方向導數開始得到梯度下降的原始算法,接着描述了動量梯度下降算法。 而由於超參數學習率對梯度下降的重要性,所以梯度算法就有多個自適應梯度下降算法。 主要有以下內容: 方向導數和梯度下降 梯度下降的形式,批量梯度下降,SGD以及mini-batch ...