原文:tf.GradientTape詳解:梯度求解利器

tf.GradientTape定義在tensorflow python eager backprop.py文件中,從文件路徑也可以大概看出,GradientTape是eager模式下計算梯度用的,而eager模式 eager模式的具體介紹請參考文末鏈接 是TensorFlow . 的默認模式,因此tf.GradientTape是官方大力推薦的用法。下面就來具體介紹GradientTape的原理和使 ...

2020-09-03 21:06 0 509 推薦指數:

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深度學習系列(4)——tf.GradientTape詳解

參考文獻:https://blog.csdn.net/guanxs/article/details/102471843 在TensorFlow 1.x靜態圖時代,我們知道每個靜態圖都有兩部分,一部分是前向圖,另一部分是反向圖。反向圖就是用來計算梯度的,用在整個訓練 ...

Sat Feb 01 04:06:00 CST 2020 0 9808
梯度下降算法之方程求解

從上個月專攻機器學習,從本篇開始,我會陸續寫機器學習的內容,都是我的學習筆記。 問題 梯度下降算法用於求數學方程的極大值極小值問題,這篇文章講解如何利用梯度下降算法求解方程 \(x^5+e^x+3x−3=0\) 的根; 方法 首先來解決第一個問題,從方程的形式我們就能初步判斷,它很可能 ...

Sat Dec 26 06:14:00 CST 2020 0 533
求解方法之梯度下降法

梯度下降法(最速下降法): 求解無約束最優化問題的一種最常用的方法,當目標函數是凸函數時,梯度下降法的解是全局最優解.一般情況下,其解不保證是全局最優解.梯度下降法的收斂速度也未必是很快 ...

Sun Oct 23 07:26:00 CST 2016 0 1657
詳解梯度爆炸和梯度消失

那么為什么會出現梯度消失的現象呢?因為通常神經網絡所用的激活函數是sigmoid函數,這個函數有個特點,就是能將負無窮到正無窮的數映射到0和1之間,並且對這個函數求導的結果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此兩個0到1之間的數相乘,得到的結果就會變得很小了。神經網絡的反向傳播是逐層對函數偏 ...

Tue Jan 02 23:06:00 CST 2018 1 14051
梯度下降法求解多元線性回歸

線性回歸形如y=w*x+b的形式,變量為連續型(離散為分類)。一般求解這樣的式子可采用最小二乘法原理,即方差最小化, loss=min(y_pred-y_true)^2。若為一元回歸,就可以求w與b的偏導,並令其為0,可求得w與b值;若為多元線性回歸, 將用到梯度下降法求解,這里的梯度值w的偏 ...

Sun Feb 16 22:13:00 CST 2020 0 1094
隨機梯度下降算法求解SVM

測試代碼(matlab)如下: clear; load E:\dataset\USPS\USPS.mat; % data format: % Xtr n1*dim % Xte n2*dim ...

Fri Nov 18 23:42:00 CST 2016 0 3472
 
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