梯度下降法小結
關於機器學習的方法，大多算法都用到了最優化求最優解問題。梯度下降法（gradient descent)是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法。它是一種最簡單，歷史悠長的算法，但是它應用非常廣。下面主要在淺易的理解： 一、梯度下降的初步認識 先理解下什么是梯度，用通俗的話來說就是在原變量 ...
原文：梯度下降法原理及小結
在機器學習的核心內容就是把數據喂給一個人工設計的模型，然后讓模型自動的 學習 ，從而優化模型自身的各種參數，最終使得在某一組參數下該模型能夠最佳的匹配該學習任務。那么這個 學習 的過程就是機器學習算法的關鍵。梯度下降法就是實現該 學習 過程的一種最常見的方式，尤其是在深度學習 神經網絡 模型中，BP反向傳播方法的核心就是對每層的權重參數不斷使用梯度下降來進行優化。另一種常用的方法是最小二乘法。本 ...
2020-12-23 23:31 0 1465 推薦指數：
相關推薦
梯度下降法小結
1. 前言 今天我們聊一聊機器學習和深度學習里面都至關重要的一個環節，優化損失函數。我們知道一個模型只有損失函數收斂到了一定的值，才有可能會有好的結果，降低損失方式的工作就是優化方法需要做的事。下面會討論一些常用的優化方法：梯度下降法家族、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法、Momentum ...
回歸與梯度下降法及實現原理
回歸與梯度下降 回歸在數學上來說是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性回歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次回歸，回歸還有很多的變種，如locally weighted回歸，logistic回歸 ...
梯度下降法原理與仿真分析||系列（1）
1 引言 梯度下降法（Gradient Descent）也稱為最速下降法（Steepest Descent），是法國數學家奧古斯丁·路易·柯西 (Augustin Louis Cauchy) 於1847年提出來，它是最優化方法中最經典和最簡單的一階方法之一。梯度下降法由於其較低的復雜度和簡單 ...
梯度下降法的數學原理
梯度下降法又稱最速下降法，是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，在對損失函數最小化時經常使用。梯度下降法是一種迭代算法。選取適當的初值x(0)，不斷迭代，更新x的值，進行目標函數的極小化，直到收斂。由於負梯度方向時使函數值下降最快的方向，在迭代的每一步，以負梯度方向更新x的值，從而達到減少函數 ...
梯度下降法原理與python實現
梯度下降法（Gradient descent）是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索，則會接近函數的局部極大值點；這個過程 ...
線性回歸與梯度下降法[一]——原理與實現
看了coursea的機器學習課，知道了梯度下降法。一開始只是對其做了下簡單的了解。隨着內容的深入，發現梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用來處理線性模型，還有BP神經網絡等。於是就有了這篇文章。 本文主要講了梯度下降法的兩種迭代思路，隨機梯度下降（Stochastic ...
梯度下降法和隨機梯度下降法
1. 梯度 在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...