梯度下降算法的解释及直观展示

最新推荐文章于 2022-04-03 11:02:30 发布
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本文深入探讨了梯度下降算法的原理与应用，包括不同类型的梯度优化算法及其特性，如SGD导致的Loss剧烈波动现象。通过直观展示，帮助读者理解梯度下降在机器学习中的核心作用。
机器学习-梯度下降算法原理及公式推导
数据掘金
07-10 9万+
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）是最常采用的方法之一，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法，几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。 梯度就是导数 梯度下降法就是一种通过求目标函数的导数来寻找目标函数最小化的方法。 梯度下降目的是找到目标函数最小化时的取值所对应的自变量的值，记住我们目的是为了找自变量x。 ...
算法金 | 再见！！！梯度下降（多图）
算法金「全网同名」的博客
06-19 1430
梯度下降优化算法的概述，目的在于帮助读者理解不同算法的优缺点梯度下降优化算法是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一。它通过不断调整模型参数，使得损失函数的值逐渐减小，从而使模型逐步逼近最优解梯度下降法是机器学习和深度学习中最基础和常用的优化算法之一。通过不断调整模型参数，使得损失函数的值逐渐减小，梯度下降法能够帮助模型逐步逼近最优解。根据数据集和具体应用场景的不同，可以选择不同形式的梯度下降法，如批梯度下降法、随机梯度下降法和小批量梯度下降法。1. 批梯度下降法使用整个数据集计算梯度。
梯度下降算法的直观理解以及代码实现
积累 沉淀 博学 广思
12-17 712
【公式】 α在梯度下降算法中被称作为学习率或者步长，意味着我们可以通过α来控制每一步走的距离。α的选择在梯度下降法中往往是很重要的！α不能太大也不能太小，太小的话，可能导致迟迟走不到最低点，太大的话，会导致错过最低点！ 【详请参考】https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e...
梯度下降算法.pptx
03-08
梯度下降PPT，从优化算法的发展历史来看梯度下降及其变体在机器学习中的作用，从最基础的优化讲起，逐渐深入，最后以简单的例子区分梯度下降家族各个成员。
梯度下降算法分析的总结ppt
03-02
常见梯度下降算法latex版本的ppt，主要描述了梯度下降变体BGD，SGD，MBGD，梯度优化算法Momentum、Nesterov accelerated gradient、AdaGrad、RMSProp、Adadelta、Adam，以及如何去选择和使用他们
梯度下降算法动图_梯度下降算法
weixin_35004618的博客
12-24 252
一、基本概念梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。 最速下降法的一种简单形式是：x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a称为学习速率，可以是较小的常数。g(k)是x(k)的梯度。二、导数(1)定义设有定义域和取值都在实数域中的函数。若在点的某个邻域内有定义，则当自变量在处取得增量...
【TensorFlow】优化网络的方法：梯度下降算法、反向传播算法
一亿少女的梦
10-22 1352
优化的最直接目的就是使参数更加准确。 1 基于梯度的优化 基于梯度的优化就是优化一个函数的最终取值。假设ω是函数的输入，J(ω)是需要优化的函数，那么基于梯度的优化指的就是改变ω以得到最小化或最大化的J(ω)。 1.1 梯度下降算法 沿着函数的下坡方向移动ω而获得更小的J(ω)的技术在深度学习领域就叫做梯度下降。通常ω泛指神经网络中的参数，J(ω)表示训练数据集上的损失函数。 梯度下降算法会迭代式更新参数ω，不断沿着梯度的反方向让参数朝着损失更小的方向移动。 梯度g：函数J(ω)在ω处的导数值 学习率σ：每
梯度下降算法代码及详细解释（非常易懂）.zip
11-15
梯度下降算法是一种在机器学习和优化问题中广泛使用的迭代方法，主要用于求解函数的局部最小值。...提供的"梯度下降算法代码及详细解释（非常易懂）"资料将通过Matlab代码和图文解释帮助初学者直观地掌握这一重要算法。
kNN_梯度下降算法_
10-01
kNN（K-最近邻）算法与梯度下降算法是机器学习领域中两种重要的方法，它们各自在不同的问题上发挥着关键作用。 首先，我们来深入理解kNN算法。kNN是一种非参数监督学习方法，主要用于分类任务。其基本思想是，给定...
python梯度下降算法的实现
12-20
梯度下降算法是一种在机器学习和优化问题中广泛使用的迭代方法，用于求解目标函数的局部最小值。在Python中实现梯度下降算法通常涉及到以下几个关键步骤和概念： 1. **目标函数**：梯度下降的目标是找到一个使得...
电子商务之价格优化算法：梯度下降：梯度下降算法原理与应用.docx
最新发布
11-05
在Python中实现梯度下降算法相对直观。通过编写代码来计算损失函数、梯度以及根据梯度更新参数，可以实现对线性回归问题的求解。上述示例代码中，我们定义了数据集、初始化参数、设置学习率和迭代次数，然后通过定义...
梯度下降算法动态演示matlab文件
04-26
这是一个可以手工设置步长的matlab对梯度下降算法的演示，可以看到每次迭代到的点，非常直观的观看梯度下降算法的工作原理
机器学习梯度下降算法js实现演示
04-30
用网页来呈现 经典的房屋面积与售价问题！画出图形直观！用记事本打开即可看到算法的代码，简单易懂
梯度下降算法_梯度下降算法原理及推导
weixin_39875760的博客
11-18 661
今天我们就来介绍用来优化代价函数的梯度下降算法(gradient descent algorithm)。1 原理那梯度下降究竟为何方神圣？我来用最通俗的语言来介绍下：假设你站在华山之巅，你现在想以最快速度下山，那你肯定是找一条最陡峭的路走。你环顾四周，找到了一条路线，恩，这个方向是最陡的。于是你就出发了，走了一会发现，这个方向不是最陡的路了。你就停下来，换了个最陡的方向，继续往下走。重复这个步骤，...
逆向设计相关算法学习（一）——梯度下降（Gradient Descent）
weixin_45719141的博客
04-03 3420
梯度下降是机器学习中最常用的学习算法，这篇文章将向您展示您需要了解的几乎所有内容。
梯度下降(Gradient Descent)
weixin_46556352的博客
04-01 4566
梯度的概念¶ 梯度是微积分中一个很重要的概念 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率； 在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向； 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。 这也就说明了为什么我们需要千方百计的求取梯度！我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定
【图解】梯度下降
canglan211的博客
08-26 1699
转载：https://blog.youkuaiyun.com/guomutian911/article/details/78448171   如果读者对方向导数和梯度的定义不太了解，请先阅读上篇文章《方向导数与梯度》。   前些时间接触了机器学习，发现梯度下降法是机器学习里比较基础又比较重要的一个求最小值的算法。梯度下降算法过程如下： 1）随机初始值； 2）迭代，直至收敛。表示在处的负梯度方向，表...
梯度下降法
u011939056的博客
03-16 259
1. 有点忘了梯度下降法：先相关定义（注意其中：因为梯度是cosA 去+1的值，所以，所对应的元素值，就是对应的最大的，这个就可以解释，为什么后面要去梯度的反方向） 2. 看wiki的定义，F(x)已知a,梯度得到b，然后F(b)得到最低值，而联想在线性回归用的梯度下降法里面，不想传统的矩阵求解的方法，来进行对应的公式化，把x,y构造成矩阵，形成我们的求解中心，而在梯度下降法中，把theta当成
初学算法——梯度下降法
pptde的博客
02-24 785
梯度下降算法 注： :=是赋值的意思 右边错误是因为temp1中采用了更新后的θ0，而梯度下降算法中要求的是同时更新；右边是另外一种算法 α太大，可能会导致不收敛 线性代数知识： 矩阵的加减乘除算法、单位矩阵、逆矩阵运算、矩阵的转置定义相关知识 特征缩放法 目的：加快梯度下降算法的收敛速度。 问题描述：如上左图，如果取值θ1=（0 ，5），θ2=（...
MATLAB中梯度下降算法的实现与模拟
MATLAB中的梯度下降算法实现可以帮助我们更直观地理解算法的工作原理，并在实践中应用。 在标题中提到的“梯度下降算法matlab的实现”，指的是如何在MATLAB环境下编写代码以实现梯度下降算法。梯度下降算法的基本...
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