梯度下降

最新推荐文章于 2025-04-18 12:15:36 发布
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该博客可能围绕梯度下降展开，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，但内容仅给出转自的网址，未呈现具体信息。
【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
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
Python实现梯度下降法
qq_42568323的博客
09-14 1823
梯度下降法（Gradient Descent）是一种优化算法，广泛用于机器学习和深度学习模型的训练过程中。其主要目的是通过不断更新模型的参数，以最小化损失函数，从而优化模型性能。梯度是指多维函数在某一点处的变化率，表示损失函数相对于模型参数的变化。梯度的方向总是指向函数值增加的方向，因此，我们通过沿着梯度的反方向更新参数来最小化损失函数。梯度下降法是一种经典的优化算法，广泛应用于机器学习和深度学习中。通过面向对象的Python实现，我们展示了如何应用梯度下降法解决线性回归问题。
梯度下降算法原理讲解——机器学习
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详细来讲讲梯度下降算法的原理，感受数学和程序的魅力吧！！
梯度下降法
m0_63161039的博客
04-07 1679
梯度下降法的本质是**“用局部信息指导全局搜索”**，适合解决复杂优化问题。它像一个盲人下山，虽然可能绕弯路，但通过不断调整方向，最终能找到相对好的解。这就是它被广泛应用于机器学习、深度学习的原因——毕竟现实中的问题往往复杂且没有现成的解，而梯度下降提供了一种高效且实用的思路。
梯度下降比较
m0_63079864的博客
09-26 1227
批量梯度下降适合小数据集，计算精确，但更新缓慢。随机梯度下降更新快，适合大数据集，但波动较大。小批量梯度下降兼顾两者的优点，广泛应用于深度学习。动量梯度下降和Nesterov加速梯度用于加速收敛。自适应梯度下降法适合处理更复杂的优化问题，在现代机器学习中应用广泛，如 Adam 是目前深度学习中的标准选择。随机梯度下降（SGD）：修改为每次只使用一个样本更新。小批量梯度下降（Mini-batch GD）：修改为每次使用一个小批量样本更新。动量法：引入动量v来加速收敛。
一文搞懂梯度下降
kuokay的博客
03-26 2万+
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, ∂f/∂y，∂f/∂z)T,以此类推。 那么这个梯度向量求出来有什么意义呢？他的意义从几何意义上讲，就是函数变化增加最快的
梯度下降介绍
绎岚科技的博客
06-21 1148
梯度下降是通过不断调整模型参数，减小目标函数的值，找到使目标函数最小化的参数值。在每一次迭代中，梯度下降计算目标函数对参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，使目标函数值减小。这个过程重复进行，直到达到一定的迭代次数或目标函数值足够小。
梯度下降算法
2301_80094394的博客
10-31 1310
梯度下降（Gradient Descent）是一种一阶优化算法，用于在参数空间中找到使目标函数取得最小值的参数。其核心思想是：沿着目标函数梯度的反方向（即下降最快的方向），以一定的步长更新参数，直到达到最小值。
无约束最优化问题的求解算法--梯度下降法（Gradient Descent）
缘友一世的博客
04-18 2244
本文系统讲解梯度下降法：从原理、公式推导到三种实现方式（全量/随机/小批量），重点分析学习率设置、全局最优解挑战及鞍点问题。通过对比不同方法的优缺点，提供梯度下降法的完整实现流程和优化策略，帮助读者掌握这一核心优化算法。
优化算法 ❉ 梯度下降（Gradient Descent）
weixin_43156294的博客
05-28 1444
梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于最小化一个函数，通常在机器学习和人工智能中用于找到函数的局部最小值。这个函数通常是损失函数，它衡量了模型预测值与实际值之间的差异。梯度下降的核心思想是迭代地调整参数，以减少损失函数的值。用于求解无约束优化问题的迭代算法，特别常用于机器学习中的参数估计问题。其基本思想是，通过迭代地调整参数，沿着函数的负梯度方向寻找函数的局部最小值。
SGD随机梯度下降Matlab代码
02-21
SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）是一种常用的优化算法，广泛应用于机器学习领域，特别是训练深度学习模型时。在Matlab环境中实现SGD可以帮助我们更好地理解和掌握这一算法，同时也为实际项目提供...
BP-NET.rar_5输入 1输出 bp_Momentum BP_动量梯度下降_梯度下降法
09-24
本示例中，我们探讨了如何使用动量梯度下降法（Momentum Gradient Descent）来训练一个BP（Backpropagation）网络，该网络具有5个输入节点和1个输出节点。BP网络是一种经典的多层前馈神经网络，常用于解决非线性回归...
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的迭代方法，主要用于求解函数的局部最小值。在本文中，我们将深入探讨梯度下降的概念、原理，并通过MATLAB实现进行详细解释。 首先，理解梯度的基本概念至关重要...
训练RBF网络_梯度下降法_matlab
04-02
资源名：训练RBF网络_梯度下降法_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验...
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
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【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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