梯度下降原理

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参考：1，https://cloud.tencent.com/developer/news/339893

2，https://www.zhihu.com/question/22199657

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梯度下降的原理

Renirvana的博客

12-08

1005

本文来了解一下梯度下降算法的基本原理，不涉及复杂的数学推导。机器学习问题很大程度上来说其实就是找到一个合适的目标函数，然后不断优化参数的最优化过程，而梯度下降正是最优化过程中的重要算法。 梯度下降（Gradient Descent）是应用非常广泛的优化算法之一，其应用范围涵盖经典机器学习算法、神经网络、深度学习。机器学习问题很大程度上来说其实就是找到一个合适的目标函数，然后不断优化参数的最优化...

梯度下降法

水滴石穿

07-05

1423

概念梯度下降法（gradient descent）或最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优问题的一种常用的方法，实现简单。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度。假设f(x)是RnR^{n}上具有一阶连续偏导数的函数。求解的约束最优化问题是： minxεRnf(x)\underset{x\varepsilon R^{n}}

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梯度下降算法：原理与高效实现

xyzroundo的专栏

08-15

1265

本文系统阐述了梯度下降算法的数学原理与实现技术。通过参数更新规则θ=θ-α∇J(θ)，算法沿梯度反方向逐步优化目标函数。重点介绍了三种实现方式：基础Python实现、线性回归应用和小批量梯度下降，并分析了批量大小对效率和稳定性的影响。文章还探讨了并行计算加速方法，对比了不同梯度下降变体的适用场景，提供了自适应学习率、动量法等调优技巧。最后强调精确梯度计算、合理学习率设定和特征标准化的重要性，推荐使用小批量梯度下降配合Adam优化器实现高效优化。

梯度下降算法原理讲解——机器学习

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