梯度算法

最新推荐文章于 2024-08-17 23:32:55 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LiLi_code/article/details/117190284
本文探讨了优化深度学习模型的几种关键算法，包括批量、随机和小批量梯度下降。此外，还介绍了动量算法、AdaGrad、RMSProp和Adam等学习率调整策略，以及学习率退火技术如分段常数衰减、指数衰减和1/t衰减。这些方法对于提升模型训练效率和性能至关重要。

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一种寻找损失函数最小化的算法：批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降

 

梯度下降算法的优化方法：动量算法、adaGra、RMSProp、Adam

 

学习率退火：分段常数衰减、指数衰减、1/t衰减

 

机器学习入门 - 梯度算法
weixin_43819452的博客
09-11 6527
1. 梯度是什么？ 梯度 ： 一个向量，导数+变化最快的方向 机器学习： 收集数据x, 构建模型f，通过f(x, w) = Ypredict 判断模型质量的方法，计算loss loss=(Ypredict−Ytrue)2（回归损失）loss=Ytrue⋅log(Ypredict)（分类损失） loss = (Y_{predict} - Y_{true})^2 \quad （回归损失）\\ loss = Y_{true}·log(Y_{predict}) \quad （分类损失） loss=(Ypredict
关于梯度算法
AAA_jiu的博客
11-06 405
关于梯度算法前言数据准备批量梯度下降 前言 关于梯度算法相关知识上篇文章已经做过简单的介绍，本篇文章对于梯度算法如何用Python代码实现做一下详细介绍。 数据准备 首先先导入我们需要的几个包 import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 为了便于保存我们所绘制的图片，创建...
基于梯度的优化算法
hren_ron的博客
08-18 1万+
梯度下降优化算法 大多数学习算法都涉及到优化，优化是指改变 x 以最小化或者最大化某个函数 f(x) 的过程。通常我们所说的优化算法都是指最小化的过程，因此，最大化的过程可以通过最小化 -f(x) 来实现。 导数是指某个函数 f(x) 在某一点上的斜率，它可以表明如何缩放输入的小变化才能在输出上获得相应的变化：。因此，导数对于最优化的过程非常有用。例如，如果对于足够小的来说，比 f(x) 小，...
梯度算法——梯度上升、梯度下降
顺其自然~专栏
01-04 1594
当讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近方向上的导数值。导数和偏导数的定义中，均是沿坐标轴正方向讨论函数的变化率。那么当讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近方向上的导数值。通俗的解释是：我们不仅要知道函数在坐标轴正方向上的变化率（即偏导数），而且还要设法求得函数在其他特定方向上的变化率。而方向导数就是函数在其他特定方向上的变化率。
梯度优化算法
cbd_2012的博客
05-31 2717
深度学习caffe:最优化方法 2017年02月14日 18:17:49generalAI阅读数：5422 上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法： Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), ...
次梯度算法.zip_-baijiahao_对偶拉格朗日_次梯度法_次梯度法 matlab_次梯度算法
07-14
利用次梯度算法求解基于拉格朗日对偶方法的问题
加速近端梯度算法APG算法的matlab实现
09-08
**加速近端梯度算法（Accelerated Proximal Gradient, APG）** 在机器学习领域，优化问题扮演着至关重要的角色。特别是在非平滑凸优化问题中，由于目标函数可能包含不连续或不可微的项，传统的梯度下降法可能效率...
matlab实现共轭梯度算法 程序源码.zip
02-17
资源名：matlab实现共轭梯度算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 用matlab编程实现最优控制理论的共轭梯度法，包含完整源码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
简化梯度算法，可适用于潮流计算
01-05
通过对简化梯度法的基本原理及其在最优潮流计算中的实现过程进行深入探讨，不仅有助于理解和掌握该算法的核心思想，而且能够为解决实际电力系统优化问题提供有力工具。未来随着计算技术的进步，简化梯度法的应用前景...
gongetidufa.rar_共轭梯度法_共轭梯度算法_最优算法
09-15
总的来说，共轭梯度法是一种强大且灵活的求解线性方程组的算法，其MATLAB实现既可以帮助我们理解算法原理，也可以在实际问题中得到广泛应用。通过对代码的深入理解和适当优化，我们可以更好地解决各种优化问题。
浅谈梯度算法
qq_63206582的博客
06-15 3856
1、概念梯度下降在机器学习中应用十分广泛，可以运用到线性拟合等领域里。本文采用下山的方法来帮助大家理解梯度算法的原理。2、梯度下降算法2.1场景我们需要从山上到山谷。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，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先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，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以当前位置为基准，再找最陡峭的地方，再走直到最后到达最低处。2.2梯度概念在高等数学中
（最优化理论与方法）第六章无约束优化算法-第二节：梯度类算法
快乐江湖的博客
12-07 1179
梯度类算法：梯度类算法本质是使用函数的一阶导数信息选取下降方向dkd^{k}dk，这其中最基本的算法是梯度下降法，也即直接选择负梯度作为下降方向dkd^{k}dk，此外还有BB方法，是一种梯度法的变形，虽然理论性质目前仍不完整，但由于它有优秀的数值表现，也是在实际应用中使用较多的一种算法梯度下降法（Gradient descent，GD）：使用梯度下降法寻找函数极小值时，会沿着当前点对应梯度（或近似梯度）的反方向ddd所规定的步长α\alphaα内进行迭代搜索。当然如果沿着梯度正方向搜索，就会接近函数的局部
梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）
最新发布
qq_43016560的博客
08-17 6586
本文主要简述了梯度下降的一般概念，实现原理，常见的梯度下降算法类型及常用的梯度下降算法代码实现。
最优化 - 梯度优化算法
呵呵
06-25 2955
本人总结的常用优化算法： 主要包括梯度下降，共轭梯度法；牛顿法，拟牛顿法；信赖域方法，罚函数法。 # -*- coding: utf-8 -*- """ author: UniqueZ_ file: gradient descent algorithm, CG method date: 2017-06-23 remark: 原方程为(x1)**2 + 2*(x2)**2 """ imp
深度学习之详解常见梯度算法(概念、公式、原理、算法实现过程)
a910247的博客
04-03 2万+
梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于寻找最小化损失函数（或成本函数）的参数值。在机器学习和深度学习的背景下，损失函数衡量了模型预测值与真实值之间的差异，而梯度下降则是用于更新模型的参数（例如权重和偏置），以最小化这个差异。梯度下降的工作原理是，通过计算损失函数关于模型参数的梯度，然后沿着梯度的反方向（即最陡峭的下降方向）更新参数。这样，每次迭代都会使损失函数值减小（至少在局部上是这样的），从而逐渐接近损失函数的最小值。初始化参数：随机初始化模型的参数（例如权重和偏置）。
梯度下降算法
大脑袋剑客
08-03 1016
Gradient descent for linear regression梯度下降的目的： 在监督学习的线性回归问题中，我们要在大量的数据中去拟合一条曲线，得到一个预测函数，来预测下一次的值。 那么怎么得到这个预测函数呢？我们通过不断改变假设函数中的每个参数，直到代价函数的值最小的时候，假设函数中的参数就足够“完美”了，这个时候的假设函数也就能比较准确的预测下一次的值，也就称它为预测函数
一文看懂常用的梯度下降算法
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学习AI算法，请关注微信公众号：机器学习算法全栈工程师……
11-29 10万+
作者：叶    虎 编辑：祝鑫泉 一 概述 梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法。对于深度学习模型，基本都是采用梯度下降算法来进行优化训练的。梯度下降算法背后的原理：目标函数关于参数的梯度将是目标函数上升最快的方向。对于最小化优化问题，只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一个步长，就可以实现目标函数的
机器学习、深度学习中常用的优化算法详解——梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法
小马日记
10-22 6028
一、梯度下降法 1、总述： 在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了三种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法，批量梯度下降法以及小批量梯度下降法。 （1）批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD） BGD 得到的是一个全局最优解，但是批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，如果样本的数量很大，那么可想而知这种方法的迭代速度会相当的慢。从迭代的次数上来看，B...
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