pytorch学习笔记2--梯度下降的介绍

最新推荐文章于 2025-01-15 21:46:06 发布
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本文深入探讨了梯度下降算法的基本原理，通过数学公式详细解释了如何利用梯度下降进行参数更新，以最小化目标函数。以y=x^2*sinx为例，展示了其导数的计算过程，并给出了梯度下降中x的更新公式。

梯度下降

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    1. 给定y=x2∗sinxy=x^2*sinxy=x2∗sinx它的导数：y′=2xsinx+x2cosxy'=2xsinx + x^2cosxy′=2xsinx+x2cosx则梯度下降对x进行更新：x′=x−lr∗Δxx'=x-lr * \Delta xx′=x−lr∗Δx

  2. 噪声

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  3. example

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  4. optimize

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《PyTorch深度学习实践》学习笔记：梯度下降
lizhuangabby的博客
06-30 446
梯度下降
PyTorch深度学习实践——梯度下降
m0_60458471的博客
08-22 832
B站学习传送门：刘二大人《PyTorch深度学习实践》 附网址：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys 在初入深度学习坑时，我们经常会听到一个词语叫 ”梯度下降算法“，老实说，在没有学习这一章节我也对此毫无头绪，在学习玩之后，对此有了以下总结： 对于一个问题而言，我们总可以提出三个问题：是什么？为什么？以及怎么样？对于梯度下降也是同样，以下总结从三个方面来解释： 梯度下降是什么？ 简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信...
【Pytorch】 梯度下降
qq_36643449的博客
05-12 584
神经网络在层数较多的网络模型训练的时候很容易出问题，除了计算资源不足和带标注的训练数据因素引起的问题外，还表现出两个重大的问题：梯度消失和梯度爆炸。如果存在梯度消失问题，根据反向传播算法原理，接近输出的隐藏层的权值更新相对正常；在反方向上，权值更新越来越不明显，以此类推，接近输入层的隐藏层的权值更新几乎消失，导致经过很多次训练后，仍然接近初始化的权值，这样导致接近输入层的隐藏层相当于只对输入做了同一映射，那么整个神经网络相对于不包括这一隐藏层的神经网络。 其实梯度爆炸和梯度消失问题都是因为网络层数太深、权值
loss下降auc下降_pytorch基础3：梯度下降算法
weixin_39845461的博客
11-18 246
pytorch基础3：梯度下降算法import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] w = 1.0 a = [] b = [] # 随机猜测权重为1.0,而后开始贪婪算法 def forward(x): return x * w # 定...
深度学习（PyTorch）——梯度下降
qq_42233059的博客
08-27 2178
深度学习（PyTorch）——梯度下降
Pytorch ---- 梯度下降 学习笔记~~~~~
深度不学习！！的博客
10-22 804
假设所取点为图中红心点。要找到下降的一侧。则求红心点出的导数。按导数定义走。 导数大于0，则X往靠近原点的方向走， 导数小于0，则X往靠近无穷大的方向走。 所以找到负导数的方向。即为下降的方向。 所以在梯度下降算法中，更新权重的方法: a为学习率 （即为往前走多少） ...
Pytorch学习笔记----DRL
weixin_43718287的博客
04-28 578
Pytorch--Advanced CNNConvolutional Neural NetworkInception Module1X1 convolutionImplementation of Inception ModuleDeep Residual LearningImplementation of simple Residual NetworkReference Convolutional Neural Network Inception Module 1X1 convolution 1x1卷积
pytorch学习笔记-梯度下降算法
最新发布
chena_1的博客
01-15 474
中：计算梯度的时候，每一个点都是互不影响的，计算f（xi）和f（xi+1）是互不影响的，也就是说他们之间的运算是可以并行的，因为用的是cost函数作为梯度的分母。我们随机取四个区域，计算出每个区域中最好的结果，再在选中的结果区域中再取四个区域…中：w = w - のg（xi）/のw 梯度前面的w是依赖于上一次的计算结果的。我们得到的训练过程曲线（cost图像）一般不是平滑的，所以我们在画图的时候可以。如果cost函数的图像是上图这样，到红圈的位置后，就无法梯度下降了，，但是存在一种特殊的点。
Pytorch学习笔记---1：正则化降低过拟合
m0_64007201的博客
10-10 1385
本文举例了三种正则化的方法减低过拟合
（九）pytorch学习笔记---内容为学习资源摘录整合の梯度下降方法--RMSProp（4）
weixin_40245436的博客
03-02 313
RMSProp RMSprop 是由 Geoff Hinton 在他 Coursera 课程中提出的一种适应性学习率方法，至今仍未被公开发表。前面我们提到了 Adagrad 算法有一个问题，就是学习率分母上的变量 s 不断被累加增大，最后会导致学习率除以一个比较大的数之后变得非常小，这不利于我们找到最后的最优解，所以 RMSProp 的提出就是为了解决这个问题。 RMSProp...
Pytorch(二)：梯度下降
powu0193的博客
08-09 1708
一、梯度下降的作用： https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/blitz_neural_networks_tutorial.html 一个神经网络的典型训练过程如下： 定义包含一些可学习参数（或者叫权重）的神经网络 在输入数据集上迭代 通过网络处理输入 计算损失（输出和正确答案的距离） 将梯度反向传播给网络的参数 更新网络的权重，一般使用一个简单的规则：weig...
【PyTorch】深度学习实践之 梯度下降Gradient Descent
zoetu
08-18 975
PyTorch深度学习实践之 梯度下降Gradient Descent，随机梯度下降，鞍点
【PyTorch深度学习实践】02_梯度下降
青山的青衫的博客
01-01 897
之前可以使用穷举的方法逐个测试找使损失函数最小的点（即找最优权重），但权重过多时，会使穷举变得非常困难，因此需要优化，梯度下降法就是其中一种优化方式。要找到最小值的点，可以让点沿着下降最快的方向移动，梯度的负方向（即负的cost对w的导数）就是下降最快的方向，w随之更新。梯度下降并行度更好，时间复杂度低，但是性能较差。（实话讲这里没听懂老师说的原因，只知道结论了，先记录下来）图中公式的α值代表学习率，通常是一个很小的数（不然一步走太远了），代表步长。，给数据分组，组内使用梯度下降，组间使用随机梯度下降。
PyTorch深度学习：梯度下降
m0_63567560的博客
07-07 373
梯度下降 学习率 鞍点
pytorch梯度下降函数_PyTorch学习笔记2 - 梯度下降
weixin_39636057的博客
01-15 501
1 在numpy和pytorch实现梯度下降法(线性回归)梯度下降法的一般步骤为：(1) 设定初始值(2) 求取梯度(3) 在梯度方向上进行参数的更新1.1 Numpy版本假设欲拟合的目标函数为y = 2*x1 - 4*x2. 这是一个2元线性函数，自变量x是2维向量。通过梯度下降求解最优参数的代码如下：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as p...
【PyTorch基础教程3】梯度下降（学不会来打我啊）
发现问题，并解决问题，批判性思维
10-17 1152
学习总结 本次讲解动手实现梯度下降，其中注意SGD和mini-batch小批量梯度下降算法的优化算法（后者是前两个的折中）。 梯度下降BGD在更新参数时使用所有的样本进行梯度下降，而SGD只是用了其中一个样本进行梯度下降（只用1个，所以导致解可能不是最优解）。 从收敛速度的角度：由于随机梯度下降法一次迭代一个样本，导致迭代方向变化很大，不能很快的收敛到局部最优解。 梯度下降法和牛顿法/拟牛顿法相比，两者都是迭代求解，不过梯度下降法是梯度求解，而牛顿法/拟牛顿法是用二阶的海森矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵求解。相对
PyTorch深度学习——梯度下降算法
weixin_42603976的博客
07-29 3550
三种梯度下降算法的原理及实现
pytorch入门（八）：梯度下降
一个元素的专栏
11-22 583
梯度下降1、什么是迭代法2、什么是梯度下降法3、arg min⁡xf(x)=2x12+x22\argmin_{x}f(x)=2x_1^2+x_2^2xargmin​f(x)=2x12​+x22​ 1、什么是迭代法 解方程时，有时可以得到精确解，有时只能得到近似解。如解方程， x2−4=0 x^2-4=0 x2−4=0可以得到精确解， x1=2，x2=−2x_1=2，x_2=-2x1​=2，x2​=−2如果想知道2\sqrt{2}2​是多少，解方程，x2−2=0 x^2-2=0 x2−2=0就只能求近似解了。
PyTorch 随机梯度下降
ZHE
04-10 2249
4. 随机梯度下降梯度常见函数的梯度激活函数Loss 损失函数的梯度 梯度 导数 （标量） 偏微分 （函数延某个方向的变换量 标量） 梯度 （函数变化量最大的方向 向量） 梯度的意义：模为变换率大小，矢量方向。 如何求取最小值：梯度下降 θt+1=θt−αt∇f(θt)\theta_{t+1} = \theta_t-\alpha_t\nabla f(\theta_t)θt+1​=θt​−αt​...
PyTorch机器学习笔记：线性回归与梯度下降算法实践
根据给定的文件信息，我们可以详细解读以下几个知识点： ...通过这些知识点的解读，我们可以得出这个学习笔记项目旨在通过具体的实例教会学习者如何使用PyTorch框架进行机器学习基础模型的搭建与优化。
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