梯度下降的理解

最新推荐文章于 2024-12-08 17:10:56 发布
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#深度学习 #tensorflow #神经网络 #机器学习

博客围绕深度学习、神经网络等信息技术领域内容展开，涉及tensorflow等工具，属于机器学习范畴，探讨相关技术的应用等关键信息。

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【人工智能数学基础—微积分】深入详解梯度与梯度下降：掌握梯度下降法及其变种及模型参数的优化
最新发布
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
12-23 4621
【人工智能数学基础—微积分】深入详解梯度与梯度下降：掌握梯度下降法及其变种及模型参数的优化
梯度下降法原理解析（大白话+公式推理）
热门推荐
weixin_58420301的博客
02-27 3万+
梯度下降法的原理解析（浅层解析（大白话）+原理公式推导）。
“梯度下降法”理解
Irene_Loong的博客
01-08 1821
在学习神经网络的时候，反向传播，通常会用到梯度下降法去更新权值使得在不断迭代的过程中使得每层网络权值不断调整直到损失函数落入最小值（局部或全局）。
关于梯度下降算法的理解
liang23333的博客
01-17 1002
最近在看斯坦福大学的机器学习公开课，看了第二节课，看完就已经迷糊了，都没怎么看懂，然后我搜了一下那节课讲的内容，发现原来讲的是线性回归，梯度下降还有正规方程组三个概念。 这里我讲一下梯度下降的理解。 以一个例子来说明，给定一组x0,x1还有y，我们要求一个函数h(x）=w0x0+w1x1；求出两个参数w0，w1,使之拟合的更好。 然后就有一个loss function   ，这个拟合的更好，
对梯度下降的理解 简单明了
weixin_42713739的博客
11-20 318
概念 梯度下降法是一种常用的迭代方法，其目的是让输入向量找到一个合适的迭代方向，使得输出值能达到局部最小值。在拟合线性回归方程时，我们把损失函数视为以参数向量为输入的函数，找到其梯度下降的方向并进行迭代，就能找到最优的参数值。 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，表示学习率。 举例 我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程，那么我...
梯度下降算法代码及详细解释_梯度下降算法_梯度下降matlab_
10-04
梯度下降算法是一种在机器学习和优化问题中广泛使用...通过理解梯度下降的工作原理和MATLAB实现，我们可以解决许多实际的优化问题。在学习和使用过程中，调整学习率和优化初始化策略对于算法的性能和收敛速度至关重要。
吴恩达梯度下降算法总结
11-27
在梯度下降算法中，泰勒展开可以用来近似目标函数，进而分析迭代更新时函数值的变化情况，这也是为什么在理解梯度下降算法时需要对泰勒展开有所了解。 梯度下降算法的学习和应用不仅限于机器学习领域，在深度学习、...
如何理解梯度下降
沐尔还吃
07-21 604
    一般情况下，我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数。当我们队其进行最小化时，我们也把他称为代价函数，损失函数或误差函数。     我们说导数对于最小化一个函数很有用，因为它告诉我们如何更改x来略微地改善y。加入，我们知道对于足够小的来说， f(x-sign(f'(x)))<f(x)。因为我们可以将x往导数的反方向移动一小步来减少f(x)。这种技术被称为梯度下降。       ...
梯度下降的理解与实现
因吉的博客
01-15 618
文章目录1 理解梯度2 简单示例3 参数优化4 批量梯度下降 1 理解梯度   假设我们有函数f(x)=x2f (x) = x^2f(x)=x2，其中x∈[−1..1]x \in [-1..1]x∈[−1..1]。随机给定xxx的起始位置，如何找到f(x)f (x)f(x)的最小值呢？ 测试1：函数展示 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fx(x): return x ** 2 def test1(): x
梯度下降法
m0_65995252的博客
01-02 2295
在均方差损失函数推导中，我使用到了梯度下降法来优化模型，即迭代优化线性模型中的和。现在进一步了解梯度下降法的含义以及具体用法。
梯度下降法的理解
2302_81620804的博客
12-08 871
梯度下降法属于优化算法，通过调节优化参数让目标函数最小化。在机器学习中，模型会有一个损失函数来衡量预测值和真实值的差异，通过梯度下降法能够调整模型参数使得损失函数的值越来越小，这样就可以不断优化模型。
梯度下降（Gradient Descent）小结
weixin_34221276的博客
10-17 3839
　　　　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（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 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)...
浅谈对梯度下降法的理解
zhulf0804的博客
08-19 2万+
浅谈梯度下降法   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，表示学习率。   在这里，简单谈一下自己对梯度下降法的理解。 首先，要明确梯度是一个向量，是一个n元函
梯度下降原理及理解
crazy_scott的博客
04-01 9828
梯度下降是神经网络中最常用的求极值点（鞍点）的方法，本文以BP神经网络为例，介绍梯度下降的数学原理及推广。 代价函数 为了量化我们神经网络的拟合效果，我们定义一个代价函数： C(w,b)=12n∑x||y(x)−a||2C(w,b)=12n∑x||y(x)−a||2C(w,b) = \frac {1}{2n}\sum\limits_{x}||y(x)-a||^2 我们训练算法的...
关于梯度下降有关的理解及表述
qq_37972530的博客
03-04 2773
一、写在前面    1、首先说明，本人是机器学习小白，刚开始接触这一个领域，很多知识会了解的不是特别全面，在今后的学习过程中，会和大家一起努力、进步，在本博客中仅仅写梯度下降的相关内容，并不会做相关的拓展。望周知。    2、梯度法是求解无约束多元函数极值的最早的数值方法，很多机器学习的常用算法都是以它作为算法框架，进行改进和修正而导出更为复杂的优化方法。因此，梯度法可以认为是计算机求解优化问题的...
通俗理解梯度下降
alw_123的博客
10-15 1万+
0. 梯度下降有什么卵用？ 其实梯度下降不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法。因为很多算法都没有闭式解的，所以需要通过一次一次的迭代来找到找到一组参数能让我们的损失函数最小。损失函数的大概套路可以参看这个图： 所以说，如果用人话来描述梯度下降是干嘛的，就是。。。我不断的洗澡（寻找），油腻（靠谱）的师姐（权重）在哪里（是多少）。。 1.怎么搜索？ 刚刚我们已经知道了梯度下降就是用来找...
Matlab实现梯度下降算法详细教程
梯度下降是一种在机器学习和深度学习中常用的优化算法，主要用于最小化损失函数，进而找到模型参数...通过理解梯度下降，学习者可以更深入地掌握机器学习模型的训练过程，为进一步学习更复杂的优化算法打下坚实的基础。
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