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