The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
應用場景 優化算法經常被使用在各種組合優化問題中。我們可以假定待優化的函數對象 f x 是一個黑盒,我們可以給這個黑盒輸入一些參數 x , x , ... ,然后這個黑盒會給我們返回其計算得到的函數值 f x , f x , ... 。我們的最終目的是得到這個黑盒函數的最優輸入參數 x i ,使得 f x i min f x 。那么我們就會想到,通過不斷的調整輸入給黑盒的 x 值,直到找到滿足要求 ...
2021-01-31 00:00 0 420 推薦指數:
The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...
題目描述:自定義一個可微並且存在最小值的一元函數,用梯度下降法求其最小值。並繪制出學習率從0.1到0.9(步長0.1)時,達到最小值時所迭代的次數的關系曲線,根據該曲線給出簡單的分析。 代碼: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun ...
梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解無約束最優化問題最常用的方法,它是一種迭代方法,每一步主要的操作是求解目標函數的梯度向量,將當前位置的負梯度方向作為搜索方向(因為在該方向上目標函數下降最快,這也是最速下降法名稱的由來)。梯度 ...
本文將從一個下山的場景開始,先提出梯度下降算法的基本思想,進而從數學上解釋梯度下降算法的原理,最后實現一個簡單的梯度下降算法的實例! 梯度下降的場景假設 梯度下降法的基本思想可以類比是一個下山的過程。可以假設一個場景:一個人上山旅游,天黑了,需要下山(到達山谷 ...
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 ...
Python 實現簡單的梯度下降法 機器學習算法常常可以歸結為求解一個最優化問題,而梯度下降法就是求解最優化問題的一個方法。 梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest decent),是求解無約束最優化問題的一種最常用的方法。 梯度下降法實現簡單,是一種 ...
1.mini-batch梯度下降 在前面學習向量化時,知道了可以將訓練樣本橫向堆疊,形成一個輸入矩陣和對應的輸出矩陣: 當數據量不是太大時,這樣做當然會充分利用向量化的優點,一次訓練中就可以將所有訓練樣本涵蓋,速度也會較快。但當數據量急劇增大,達到百萬甚至更大的數量級時,組成的矩陣將極其龐大 ...
損失函數 ) 接下來就要考慮幾萬個訓練樣本中代價的平均值 梯度下降法 還得 ...