pytorch学习笔记2--梯度下降的介绍

pytorch学习笔记(三十三):梯度下降和随机梯度下降 文章目录前言1. 一维梯度下降2. 学习率3. 多维梯度下降4. 随机梯度下降小结 前言 在本节中,我们将介绍梯度下降(gradient descent)的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用,但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。随后,我们将引出随机梯度下降(stochastic gradient descent)。 1. 一维梯度下降 我们先以简单的一维梯度下降为例,解释梯度下降算法可能降低目标函数值的原因。假设连续可导的函数f:R→R 阅读详情

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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Win10系统VS2019+Cmake+qhull_8.0.0环境配置 1 qhull 1.1 简要介绍 qhull是一个强大的计算几何库,可以用于计算高维的convex hull, Delaunay triangulation, Voronoi diagram等。 1.2 依赖库 qhull不依赖其他库。 1.3 源码包下载 qhull源码地址:github:https://github.com/qhull/qhull.git 2 Cmake构建项目 2.1 路径 源代码路径:D:/ThirdParty/qhull/qhull_8.0.0构建项目路径:D:/Thi. 阅读详情

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