随机梯度下降算法

最新推荐文章于 2025-05-19 17:39:03 发布
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#梯度下降算法 #算法 #gradient descent

本文深入探讨随机梯度下降算法，这是一种优化方法，常用于训练机器学习模型。通过每次迭代选择一个样本来更新权重，它能有效减少计算成本，尤其是在大数据集上。

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随机梯度下降算法
1.损失函数

在线性回归分析中，假设我们的线性回归模型为：
样本(X_1,X_2,…,X_n )对应的正确的值为：(y_1,y_2,…,y_n )。现在假设判别函数G(x)的系数都找出来了，那么我们通过判别函数G(x)，就可以预测样本x的值为：y'。那么这个预测出来的y'值跟实际想样本x对应的值y的差距有多大呢？这个时候，我们可以通过损失函数来表示。
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随机梯度下降算法（SGD）
xiuxiuxiulai的博客
10-11 3113
何为随机梯度下降？ 在scikit-learn官方文档中有着这样的定义：是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性) 支持向量机 和 Logistic 回归。 在百度百科中对梯度下降法的解释：梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度...
随机梯度下降法 (SGD)
We1ky的博客
07-31 7827
SGD的基本思想是通过逐个样本或小批量样本来更新模型参数，而不是使用整个数据集。这种方法大大提高了计算效率，特别是在处理大规模数据集时。
【机器学习】梯度下降算法详解
最新发布
m0_73881415的博客
05-19 984
梯度下降是数学中的一种优化算法，广泛应用在机器学习和深度学习中来寻找最优解。
随机梯度下降算法SGD
weixin_37958272的博客
07-05 1808
随机梯度下降算法SGD 参考：为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法？ 假如我们要优化一个函数f(x)f(x)f(x) ，即找到它的最小值，常用的方法叫做 Gradient Descent (GD)，也就是最速下降法。说起来很简单, 就是每次沿着当前位置的导数方向走一小步，走啊走啊就能够走到一个好地方了。 如上图, 就像你下山一样，每一步你都挑最陡的路走，如果最后你没摔死的话，一般你很快就能够走到山脚。用数学表示一下，就是 xt+1=xt−ηt∇f(xt)x_{t+1}=x_t-\eta_t
梯度下降 随机梯度下降 算法
qq_37321741的博客
09-25 2513
一、一维梯度下降 算法思想： 我们要找到一个函数的谷底，可以通过不断求导，不断逼近，找到一个函数求导后为0，我们就引入了一个概念 学习率（也可以叫作步长），因为是不断逼近某个x，所以学习率过大会导致超过最优解，而学习率过小，会导致收敛速度过慢。 二、多维梯度下降 算法思想： 和一维梯度下降算法思想类似，只是导数由原来的一维变成现在的多维，算法思想本质没有变化，在计算导数的过程发生了...
随机梯度下降算法SGD（Stochastic gradient descent）
weixin_40170393的博客
03-14 9136
随机梯度下降SGD stochastic gradient descent
随机梯度下降法（stochastic gradient descent，SGD）
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qq_58146842的博客
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梯度下降法 大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变特征x以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务。 我们通常以最小化 f(x)指代大多数最优化问题。 最大化可经由最小化算法最小化 ​​​​​​​-f(x)来实现。 我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。 当我们对其进行最小化时，我们也把它称为损失函数或误差函数。 下面，我们假设一个损失函数为 ，其中 然后要使得最小化它。 梯度下降：梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给...
随机梯度下降法
Thumb_的博客
12-06 441
批量梯度下降法 Batch Gradient Descent 对于上式，任意取 i 的一个值，则有下式： 随机梯度下降的方式可用下图来表示 可看出，它不能保证每次得到的方向都是梯度减小的方向，更不能保证每次都是减小速度最快的方向。这样，学习率 eta 的取值就变得非常重要。我们模拟退火的思想，取 代码实现 先使用之前的方法实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt m = 100000 x = np.random.normal(siz
【stanford】梯度、梯度下降，随机梯度下降
weixin_33890526的博客
12-13 347
一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在标量场f中的一点处存在一个矢量G，该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向，其模也等于这个最大变化率的数值，则矢量G称为标量场f的梯度。 在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。 标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。 更严格...
神经网络优化算法：随机梯度下降
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什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 损失函数E(x)： 模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参数，就形成了损失函数E(x)。 比如说，权重(W)和偏差(b)就是这样的内部参数，一般用于计算输出值，在训练神经网络模型时起到主要作用。 在有效地训练模型并产生准确结果时，模型的内部参数起到了非常重要的作用。这也是为什么我们应该用各种优化策略和算法，来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优
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