2.4 梯度下降法

最新推荐文章于 2025-02-01 17:25:39 发布
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分类专栏： 人工神经网络 文章标签： 神经网络
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dydx\frac{dy}{dx}dxdy​和∂y∂x\frac{\partial {y}}{\partial{x}}∂x∂y​
ddd和∂\partial∂的区别是一个只有一个变量,所以是倒数,另一个有两个变量所以是偏导数

梯度下降法——手工求解，Excel求解，python求解
CHL的博客
04-04 1065
目录一、梯度下降法原理1.形象的例子2.什么是梯度3.梯度下降算法原理二、手工求解三、Excel求解四、pyhton求解五、参考资料 一、梯度下降法原理 梯度下降法（Gradient Descent，GD）是一种常用的求解无约束最优化问题的方法，在最优化、统计学以及机器学习等领域有着广泛的应用。 1.形象的例子 假设这样一个场景：一个人需要从山的某处开始下山，尽快到达山底。在下山之前他需要确认两件事： 下山的方向 下山的距离 这是因为下山的路有很多，他必须利用一些信息，找到从该处开始最陡峭的方向下山，这
梯度下降的作用及分类
实践求真知
05-03 7564
一 介绍梯度下降法是一个最优化算法，通常也称 最速下降法，常用于机器学习和人工智能中递归性逼近最小偏差模型，梯度下降的方向就是用负梯度方向为搜索方向，沿着梯度下降的方向求解极小值。在训练过程中，每次的正向传播都会得到输出值和真实值的损失值，这个损失值越小，代表模型越好，于是梯度下降的算法就用在这里，帮助寻找最小的那个损失值，从而可以反推出对应的学习参数b和w，达到优化模型的效果。常用的梯度下降方法...
梯度下降求解
rankiy的博客
12-04 326
梯度下降求解过程 机器学习按目标函数进行迭代，使目标函数结果接近最小值 梯度下降，目标函数： J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(xi)−yi)\displaystyle J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x_i)-y_i)J(θ0​,θ1​)=2m1​i=1∑m​(hθ​(xi​)−yi​) 批量梯度下降：∂J(...
梯度下降求解逻辑回归
千尺浪的博客
12-03 535
Logistic Regression The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 The
梯度下降求解线性回归
leileiliang的博客
11-05 557
//导包 import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline //随机种子 np.random.seed(42) //保存图像 Dir="." //一个.表示统计目录 两个.表示父级目录 model_ID="linear_models" //定义一个保存图像的函数 def sav...
2.4梯度下降与量化策略优化
u011490194的专栏
09-01 677
每走一步，你就计算一下新的位置的梯度，然后继续朝着下降最快的方向走，直到走到一个平坦的地方，动不了了——这就是函数的局部最小值，也就是你要找的地方。如果我们从点 ((1, 1)) 开始，梯度向量会告诉我们该往 ((-2, -2)) 方向走（当然我们是反着梯度走的，所以会朝着 ((-1, -1)) 方向走）。比如，如果我们有一个函数 (f(x, y) = x^2 + y^2)，那么对于 (x) 的偏导数就是 (2x)，对于 (y) 的偏导数就是 (2y)。梯度向量告诉我们，在当前点上，函数值增长最快的方向。
（超简单、超易懂、超详细）算法精讲(五十五)： 梯度下降算法
Malex2024的博客
06-26 1084
梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于求解目标函数的最小值。它的基本思想是通过不断迭代调整参数的值，以使目标函数的值趋于最小。具体来说，梯度下降算法是通过计算目标函数在当前参数值处的梯度（即偏导数），并根据梯度的方向和大小来更新参数的值。更新的过程可以通过以下公式表示：其中，θ表示参数的值，α表示学习率（即每次参数更新的步长），∇J(θ)表示目标函数在当前参数值处的梯度。
通俗易懂讲解梯度下降法！
Datawhale
01-03 2354
Datawhale干货作者：知乎King James，伦敦国王大学知乎 ｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/335191534前言：入门机器学习必须了解梯度下...
《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》
m0_66899623的博客
02-01 2185
梯度下降是一种用于优化数学函数的迭代算法，其核心目标是找到函数的最小值点。在深度学习中，这个函数通常是损失函数（Loss Function），它衡量了模型预测值与真实值之间的差异。通过最小化损失函数，我们可以使模型的预测结果尽可能接近真实值。还是以房价预测为例，梯度下降是一种优化算法，用来找到公式中最优的 w 和 b，使得预测值和真实值之间的误差最小。我们可以把误差想象成一个“山谷”，而梯度下降就是我们一步步往下走，找到山谷的最低点。
梯度下降
秋水顽石
07-11 1635
问题的引入我们知道导数的求导公式为： 由公式可见，对点x0的导数反映了函数在点x0处的瞬时变化速率，或者叫在点x0处的斜度。这是对于一维函数来说，如果推广到多维函数中，就有了梯度的概念，梯度是一个向量组合，反映了多维图形中变化速率最快的方向。我们先对单个特征进行分析。我们先从实际问题引入。在 此处，为了简单，假设我们的房屋就是一个变量影响的，就是房屋的面积。假设有一个房屋销售的数据如下： 面积
【梯度下降法】详解优化算法之梯度下降法（原理、实现）
zl5186888的博客
09-09 1500
由于FG每迭代更新一次权重都需要计算所有样本误差，而实际问题中经常有上亿的训练样本，故效率偏低，且容易陷入局部最优解，因此提出了随机梯度下降算法。其每轮计算的目标函数不再是全体样本误差，而仅是单个样本误差，即每次只代入计算一个样本目标函数的梯度来更新权重，再取下一个样本重复此过程，直到损失函数值停止下降或损失函数值小于某个设定的阈值。若batch_size=n，则变成了FG。在当前位置求偏导，即梯度，正常的梯度方向类似于上山的方向，是使值函数增大的，下山最快需使最小，从负梯度求最小值，这就是梯度下降。
机器学习中的梯度下降法
人无远虑，必有近忧
03-08 7418
梯度下降是机器学习中常见优化算法之一，梯度下降法有以下几个作用：1）梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题。2）在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，主要有梯度下降法（）和最小二乘法。3）在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。4）如果我们需要求解损失函数的最大值，可通过梯度上升法来迭代。梯度下降法和梯度上升法可相互转换。5）在机器学习中，梯度下降法主要有随机梯度下降法和批量梯度下降法。
【机器学习】梯度下降是什么？有什么作用？
m0_51816252的博客
06-30 4385
学习了代价函数，下一步那我们就要了解如何去获取代价函数的较小值，当然我们可以手动获取等高线的图，然后自己一个一个的去试，最后找到合适的参数w,b的值，但是这不是我们想要的，我们需要一个有效的算法，它可以自己去查找合适的参数w,b的值，给我们最合适的模型，使得代价函数 j 最小化。这个有效的算法就是梯度下降 gradient descent 。梯度下降是机器学习最重要的算法之一。梯度下降的变化不仅用于训练线性回归，像在一些先进的神经网络模型中等在很多方面都有应用。......
理解梯度下降在机器学习模型优化中的应用
热门推荐
zhangxu
05-24 1万+
写在开头：其实我也只是在学习的过程中写了这篇博客，非常高兴可以得到各位的认可，在后续学习过程中，如果发现有问题的地方会不断的完善这些内容。下面是这么博客一次较大的补充，用一个已知的模型先理解最简单的情况下的梯度下降算法。认识梯度下降算法这篇博客的内容是为了介绍梯度下降算法在模型优化中的作用，也就是说，正常的顺序是我们要学习一个模型（确定模型参数），在优化这么未知模型的时候，使用的是梯度下降算法。
梯度下降法有什么用？
简说Python的博客
07-28 4840
文章来源：林骥作者：林骥机器学习系列文章1、如何用人工智能算出美不美？2、如何用人工智能预测双 11 的交易额？3、如何评价算法的好坏？4、模型越复杂越好吗？引言我写人工智能系列文章，主...
梯度下降是个啥？
piglite的专栏
06-03 288
本文主要解决三个问题： 1. 梯度到底是啥？2. 梯度下降有啥用？3. 为啥要下降？
一文搞懂梯度下降
小白学视觉
03-30 5159
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达什么是梯度下降梯度下降是机器学习中的常用算法，通过不断迭代计算函数的梯度，判断该点的某一方向和目标之间的距离，最终求得最小的损失函数和相关参数，为建立线性模型提供支持。梯度下降是一种广泛用于求解线性和非线性模型最优解的迭代算法，它的中心思想在于通过迭代次数的递增，调整使得损失函数最小化的权重。它的作用是用于优化一个目标函数，如果...
梯度下降算法
sztsz的博客
04-24 1286
可以优化大量的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、神经网络等。梯度下降算法是一种通用的优化算法，适用于不同的损失函数。可以自动学习优化参数，不需要手动调整参数。梯度下降算法是一种迭代算法，每次更新都会改进模型的性能，直到收敛。梯度下降算法的收敛速度较慢，需要大量的迭代才能达到最优解。梯度下降算法可能会陷入局部最优解，无法达到全局最优解。对于复杂的损失函数，梯度下降算法可能会陷入梯度消失或梯度爆炸的问题。梯度下降算法对于超参数的选择较为敏感，需要手动调整学习率、动量等参数。
梯度下降、反向传播算法的基本原理
最新发布
07-27
1. **梯度下降法**：是一种优化算法，用于最小化损失函数。它通过迭代更新参数，沿着损失函数梯度的反方向（即下降最快的方向）移动，以找到使损失函数最小的参数值。 2. **反向传播算法**：是梯度下降法在神经网络...
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