梯度下降（Gradient Decent）与随机梯度下降（Stochastic Gradient Decent）

最新推荐文章于 2025-09-20 22:59:29 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-20 22:59:29 发布 · 1k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络 #机器学习 #随机梯度下降

本文介绍了梯度下降和随机梯度下降在机器学习中的应用，探讨了学习率的重要性，提到了Adagrad算法作为适应性学习率的例子，并对比了两者在计算效率上的区别。

梯度下降（Gradient Decent）

主要参考资料：台大李宏毅教授的机器学习课程 B站视频
与之前我有讲过的EM算法类似，梯度下降算法同样是一个优化算法。它所要解决的问题是：
求得
θ ⋆ = arg min ⁡ L ( θ ) \theta^{\star}=\argmin L(\theta) θ⋆=argminL(θ)

其中 θ \theta

最低0.47元/天 解锁文章
pytorch学习笔记（三十三）：梯度下降和随机梯度下降
逐梦er的博客
08-09 5514
文章目录前言1. 一维梯度下降2. 学习率3. 多维梯度下降4. 随机梯度下降小结 前言 在本节中，我们将介绍梯度下降（gradient descent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。随后，我们将引出随机梯度下降（stochastic gradient descent）。 1. 一维梯度下降 我们先以简单的一维梯度下降为例，解释梯度下降算法可能降低目标函数值的原因。假设连续可导的函数f:R→R
梯度下降法和随机梯度下降法
liuxiongfeng22的博客
11-29 746
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,MinMaxScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.deco...
随机梯度下降（SGD）算法及其在机器学习中的应用
最新发布
MoRanzhi1203的博客
09-20 2117
随机梯度下降（SGD）是一种高效的优化方法，适用于大规模数据的回归和分类任务。本文介绍了 SGD 的算法原理、数学模型、实现流程及参数解析，并通过 Python `scikit-learn` 案例展示其在回归（加州房价预测）与分类（鸢尾花分类）中的应用与可视化效果。
梯度下降与随机梯度下降概念及推导过程
热门推荐
激进的蜗牛
11-03 4万+
接前一章:常用算法一 多元线性回归详解2(求解过程) 同这一章的梯度下降部分加起来,才是我们要讲的如何求解多元线性回归.如果写在一章中,内容过长,担心有的同学会看不完,所以拆分成两章.[坏笑] 上一章中有提到利用解析解求解多元线性回归,虽然看起来很方便,但是在解析解求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤.随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大(时间/空间),而且有...
梯度下降和随机梯度下降
u011884437的博客
03-31 539
梯度下降和随机梯度下降用一个例子来解释一下梯度下降： 如图所示，要求得J（x）的极小值时的x，初始值为Xp的时候斜率为正数，x = 此时x的值是减小的，同理当初始值为Xn的时候，斜率为负，根据更新公式x = 此时x的值是增大的，所以根据梯度下降可以逐渐逼近极值点。定义损失函数1.批量梯度下降 对于C(v1,v2)定义△C为C的变化量（这里的v1，v2代表两个特征，相当于w和b），△V为V的变
随机梯度下降（Stochastic gradient descent）
zbwgycm的博客
03-04 1万+
总目录 一、 凸优化基础（Convex Optimization basics） 凸优化基础（Convex Optimization basics） 二、 一阶梯度方法（First-order methods） 2. 梯度下降（Gradient Descent） 3. 次梯度（Subgradients） 4. 近端梯度法（Proximal Gradient Descent） 5. 随机梯度下降...
Stochastic Gradient Descent ( 随机梯度下降 )
striving
04-02 8926
Stochastic Gradient Descent (SGD) ( 随机梯度下降（ SGD ） ) 是一种简单但非常有效的方法，用于在诸如（线性）支持向量机和 逻辑回归 之类的凸损失函数下的线性分类器的辨别学习。即使 SGD 已经在机器学习社区中长期存在，但最近在大规模学习的背景下已经受到了相当多的关注。SGD 已成功应用于文本分类和自然语言处理中经常遇到的大规模和稀疏机器学习问题。SGD 已...
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）实现线性回归
qq_57063846的博客
02-09 900
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是一种优化算法，其核心思想是在每一步迭代中仅使用一个训练样本计算梯度并更新参数。与全量梯度下降相比，SGD的计算开销更小，适合大规模数据集，但梯度方向波动较大，收敛过程可能震荡。
Gradient Decent
sajo_manaka
06-21 1052
梯度下降及其公式推导 最近在看Coursera上吴恩达的ml课程，在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。别人问到我梯度下降的问题时感觉自己还是有些不清晰，为此在这里做一个回顾复习巩固提升 梯度下降（Gradient Decent)的含义 在机器学习过程中，为最小损失函数（Cost Function)，我们通常使用梯度下降算法来一步一步迭代求解，以得到...
梯度下降，随机梯度下降
manjhOK的博客
07-09 402
import numpy as np import random import json import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model from sklearn.svm import SVR reg = linear_model.Ridge(alpha=.5)#linear_model.LinearRegressi...
深度学习：详解梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降
qq_41298763的博客
10-27 4787
但每次迭代中只使用一个样本计算梯度，因此每次迭代的梯度都是有噪声的，毕竟不是所有样本的均值，所以下降（下山）会走一点弯路，但总体因为总的迭代次数很多，所以随机梯度下降法最终会收敛到最优解 ，还是划得来的。我们可以其看作一个下山的过程：对于梯度下降而已，是找到了最优的下山路径，所有它的曲线比较直，而对于随机梯度下降，它因为随机选一个样本ti来近似f(x)——所有样本的损失平均，所以找的并不是最优的下山路径，但方向是对的，只是要走弯路，因此它下山的曲线比较曲折。随机梯度下降，是指在时间t，
《动手学深度学习》之梯度下降和随机梯度下降
乾巽的博客
02-07 231
参考梯度下降和随机梯度下降 以f(x) = x2为例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import math def gd(eta,iter): x = 10 results = [] for i in range(iter): x -= eta * 2 * ...
【深度学习】梯度下降算法和随机梯度下降算法
xueyinglys的博客
08-05 3216
导语 梯度是神经网络中最为核心的概念，在介绍梯度之前我们要先知道数学中的导数以及偏微分的理论概念。导数 这里套用维基百科上的介绍，导数描述了函数在某一点附件的变化率，导数的本质是通过极限对函数进行局部的线性逼近，当函数\(f\)的自变量在一点\(x_0\)上产生一个增量\(△x\)时，则函数值的增量\(△y\)与自变量的增量\(△x\)的比值在\(△x\)趋于0时的极限存在，即为\(f\)在\(...
动手学深度学习：7.2 梯度下降和随机梯度下降
qq_38888209的博客
08-10 220
7.2 梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradient descent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。随后，我们将引出随机梯度下降（stochastic gradient descent）。7.2.1 一维梯度下降我们先以简单的一维梯度下降为例，解释梯度下降算法可能降低目标函数值的原因。假设连续可导的函数f:R→Rf:R→R f: \mathbb{R} \rig
梯度下降：全梯度下降算法(FG)、随机梯度下降算法(SG)、小批量梯度下降算法(mini-batch)、随机平均梯度下降算法(SAG)。梯度下降法算法比较和进一步优化。
あずにゃん梓喵的博客
08-12 4563
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 2.2 梯度下降(Gradient Descent) 2.2.1 什么是梯度下降 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设这样一个场景： 一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大...
理解梯度下降法(Gradient Decent)
weixin_33725807的博客
07-20 975
1. 什么是梯度下降法？   梯度下降法(Gradient Decent)是一种常用的最优化方法，是求解无约束问题最古老也是最常用的方法之一。也被称之为最速下降法。梯度下降法在机器学习中十分常见，多用于求解参数的局部最小值问题。 2. 梯度下降法的原理 引用维基百科中的一张图 简单来说，梯度下降法就是利用了函数沿梯度方向下降最快的原理来求解极小值，当然也...
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）
m0_51200050的博客
06-30 1154
随机梯度下降（SGD）通过每次使用一个训练样本计算梯度并更新参数，减少了每次更新的计算量，提高了计算效率。通过上述具体示例，可以清楚地看到SGD如何在每次迭代中逐步更新参数，最终使模型逐渐逼近最优解。SGD适用于大规模数据集，并且通过随机选择样本可以避免陷入局部最优解。
异步随机梯度下降算法的应用与代码实践
知识点三：随机梯度下降与传统梯度下降的区别 传统梯度下降算法在每一步迭代中都会使用所有样本的梯度信息，这在样本数量非常大的数据集上会导致计算量巨大。相比之下，随机梯度下降只选择一个或少量样本进行梯度...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值