梯度下降（Gradient Descent）小结

最新推荐文章于 2024-01-03 09:20:05 发布
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博客围绕梯度下降进行小结，虽未给出具体内容，但梯度下降是信息技术领域重要概念，常用于优化算法等场景。

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梯度下降算法总结（Gradient Descent Algorithms）
scott198512的博客
08-16 5756
机器学习与深度学习梯度下降、坐标下降优化方法总结
机器学习入门：梯度下降算法（上）
2301_76820214的博客
08-19 1208
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，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降的地方走，（同理，如果我们的目标是上山，也就是爬到山顶，那么此时应该是朝着最陡峭的方向往上走）。
计算机视觉学习笔记：梯度下降（gradient Descent）
计算机视觉与深度学习实践
11-20 732
入门计算机视觉、深度学习等方向，小组内第一次作业是在一个简单的二元函数上实现通过梯度下降来寻找极小值，或者梯度上升寻找极大值，道理都是主要在理解梯度是什么。 网络上可以找到的关于梯度的定义是：“梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。” 小作业如下： 目的为求得输入
【机器学习】梯度下降（Gradient Descent）小结
yao09605的博客
06-13 196
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直观从零理解 梯度下降(Gradient descent) VS 随机梯度下降 (Stochastic gradient descent) 函数优化
胭脂草的ABC博客
01-03 902
首发于单变量微分(Differentiation)常用基本微分有：四则运算法则：链式法则(Chain-rule)极大值(maxima)与极小值(minima)向量微分梯度下降(Gradient descent):几何直觉学习率（Learning Rate）的直观理解案例：线性回归的梯度下降法随机梯度下降 (Stochastic gradient descent)
轻松入门梯度下降算法（Gradient Descent）
fuhuo_的博客
11-04 941
轻松入门梯度下降算法 概要 梯度下降算法是将代价函数（cost function）J最小化的一种算法， 它被广泛的应用于机器学习领域中的众多领域。 假设有一个代价函数J(θ0, θ1)，也许这是一个线性回归的代价函数，也许是一些其他函数，要使其最小化就需要用一个算法最小化函数J(θ0, θ1) 。 梯度下降算法可应用于多种多样的函数求解，为便于理解，以两个参数为例（当然显示处理数据中往往是多维的），如下图所示： 不妨将上图假设为山群，我们的目标是找到山的最低点，假定我们站在某个初始点上，我们要做的便是环顾
机器学习：梯度下降算法（Gradient Descent）
qq_44219837的博客
10-21 961
梯度下降——Gradient Decent 泰勒公式 在高数中学过的泰勒公式告诉我们，我们始终可以找到一个级数表达式，去拟合任意随机样本结果。 梯度 梯度：数学概念，在一维函数中等同于一维函数的导数，在多维函 数中即为多维函数的偏导数。 梯度的意义：某一点的梯度向量指示了函数变化率最大的一个方向 梯度下降 梯度下降——迭代思想 在构建求解表达式的过程，从某个参量表达式出发出求偏导，找出当前位置梯度下降最大的方向，和结果进行拟合，计算函数的梯度，找到下一参量组，如此循环往复，直至找到最优解。
梯度下降（Gradient Decent）与随机梯度下降（Stochastic Gradient Decent）
01-06
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\thetaθ是待更新的参数，注意这可以包括多个参数，也就是说θ\thetaθ是一个向量，L(θ)L(\theta)L(θ)是loss function，也就是在优化过程中我们要不断减小的函数。 整个过程用数学来描述其实很简单，用到的其实就是在高数中的梯度的概念。假设θ=[θ1,θ2
梯度下降——R语言
wurobb的博客
08-01 6744
Gradient Descent一、梯度下降1. 一元梯度下降1> 绘制方程的图像2> 梯度下降3> 修改 θ\thetaθ2. 多元梯度下降二、梯度下降&线性回归1. 批量梯度下降法(BGD)1> R语言编写2> R自带的线性回归2. 随机梯度下降(SGD)1> SGD的思路2> SGD in R3> SGD 的收敛3. Mini-Batch Gradient Descent三、梯度下降法的一些问题1. 计算时间2. 局部最小值问题参考文献 一、梯
机器学习-04-Gradient Descent(梯度下降法)
迷雾总会解
12-01 3307
Gradient Descent Review 前面预测宝可梦cp值的例子里，已经初步介绍了Gradient Descent的用法： In step 3,​ we have to solve the following optimization problem: θ∗=arg⁡min⁡θL(θ)\theta^{*}=\arg \underset{\theta}{\min} L(\theta) \quadθ∗=argθmin​L(θ) L : loss function θ:\theta:θ: paramet
梯度下降法小结
weixin_43328509的博客
11-24 314
1. 梯度 　　　　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。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y)。对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂y0)T.或者▽f(x0,y0)，如果是3个参数的向量梯度，就是(∂f/∂x...
Gradient-Descent
qq_43727105的博客
01-16 695
title: Gradient Descent date: 2020-01-12 12:41:33 tags: [Gradient Descent] categories: Machine Learning 文章目录title: Gradient Descent date: 2020-01-12 12:41:33 tags: [Gradient Descent] categories: Mach...
梯度下降法(Gradient Descent)优化函数的详解（1）梯度下降法（Gradient Descent）
qq_25628891的博客
10-20 6669
前言 梯度下降法(Gradient Descent)优化函数的详解（0）线性回归问题 梯度下降法(Gradient Descent)优化函数的详解（1）梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法(Gradient Descent)优化函数的详解（2）随机梯度下降法（SGD Stochastic Gradient Descent） 梯度下降法(Gradient Descent)优...
Gradient Descent Demo
Xiao_yanling的博客
04-14 265
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data=[338,333,328,207,226,25,179,60,208,606] y_data=[640,633,619,393,428,27,193,66,226,1591] #y_data=b+w*x_data x=np.arange(-200,-100,1)#bias y=n...
梯度下降算法(Gradient descent)
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醉蕤的博客
06-15 3万+
人工智能基础算法 梯度下降算法Gradient descent
是使得代价函数最小码 随机梯度下降_利用梯度下降法学习线性回归模型(结合R语言)...
weixin_36295500的博客
01-13 400
线性回归是最简单的机器学习算法，许多博客已经讲了很清楚了，而这其中有许多是参考了Andrew Ng（吴恩达）的教学视频。这篇文章以简洁的方式回顾利用梯度下降法学习线性回归模型。需要注意的是，与统计中经典的回归分析不同，机器学习是给计算机以训练集，让它“学习”出模型，而经典的回归分析则是人为地“估计”出回归系数。并且，机器学习无需经典的回归分析中繁琐的条件（Gauss-Markov假定等），适用性更...
理解梯度下降（Gradient Descent, GD）与随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)算法的区别
最新发布
08-15
随机梯度下降（SGD）则是一种逐样本更新的方法，每次迭代只使用一个样本（或一个小批量的数据）来估计梯度并更新参数。这种方式减少了计算负担，同时也引入了更多的噪声，使得参数更新的方向不一定每次都朝着全局...
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