梯度下降

最新推荐文章于 2025-04-07 21:37:37 发布

原创最新推荐文章于 2025-04-07 21:37:37 发布 · 297 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

深度学习专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

博客介绍了梯度下降算法在监督学习中的应用。损失函数的导数即梯度，求偏导可得各点斜率。目标是让损失最小，通过梯度函数更新参数来实现。对于L2损失，根据梯度正负调整参数以降低loss。

部署运行你感兴趣的模型镜像

梯度下降算法:

- 监督学习

损失函数的导数称为梯度，若对损失函数的参数 $\Theta$ 求偏导，则这个偏导数代表着损失函数在该参数 $\Theta$ 下各点的斜率；

目标就是让损失能尽可能的小，希望取到损失函数的最小值，可以通过梯度函数得到损失函数上各点的斜率，然后逐步更新参数从而满足要求的这种方法就是梯度下降！

对于L2损失，参数 $\Theta$ 对应的梯度函数如下：

若参数 $\Theta$ 上某一点对应梯度为正值(上图红点)，此时应该减小 $\Theta$ ，即加上一个负数，从而降低loss；

若参数 $\Theta$ 上某一点对应梯度为负值(上图蓝点)，此时应该增加 $\Theta$ ，即给 $\Theta$ 加上一个正数来降低loss；

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

GPT-oss:20b

图文对话

Gpt-oss

GPT OSS 是OpenAI 推出的重量级开放模型，面向强推理、智能体任务以及多样化开发场景

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

djsxut

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

精选资源

SGD随机梯度下降Matlab代码

02-21

SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）是一种常用的优化算法，广泛应用于机器学习领域，特别是训练深度学习模型时。在Matlab环境中实现SGD可以帮助我们更好地理解和掌握这一算法，同时也为实际项目提供...

精选资源

梯度下降算法代码及详细解释_梯度下降算法_梯度下降matlab_

10-04

梯度下降算法是一种在机器学习和优化问题中广泛使用的迭代方法，主要用于求解函数的局部最小值。在本文中，我们将深入探讨梯度下降的概念、原理，并通过MATLAB实现进行详细解释。首先，理解梯度的基本概念至关重要...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

系列之2-神经网络中反向传播与梯度下降的基本概念

weixin_34219944的博客

11-12

1275

全套教程请点击：微软 AI 开发教程预警：本篇博客中会涉及到偏导数的概念，但是非常初级，很容易理解，建议硬着头皮看，跟着算一遍，看完之后保证会觉得人生美好了很多。反向传播和梯度下降这两个词，第一眼看上去似懂非懂，不明觉厉。这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分，是和误差函数/损失函数的概念分不开的。神经网络训练的最基本的思想就是：先“蒙”一个结果，我们叫预测结果a，看看这个预测结果和事先标...

一文让入门人简单理解机器学习梯度下降法

UTheAppleOfMyEye的博客

12-26

955

在开始本章内容之前，我们先来温习一下导数是什么（这里不讨论复杂的特殊情况）。导数是微积分里的一个重要概念，用来描述在某点上函数的变化率，其几何意义表示为该点斜率。

损失函数和梯度下降

qq_43521665的博客

03-12

2254

前提：前向传播经过若干个神经元，再经过激活函数，最终得到结果，然后输出损失函数，根据损失函数再进行反向传播，及传递梯度，调整权重。并不是根据激活偶函数输出直接返回梯度值，而是在计算损失函数的基础上进行反向传播梯度。更多的是按照小批量的处理，累计梯度求平均值，最后进行梯度下降。损失函数二分类函数 svm和折叶损失：举例：用一个例子演示公式是如何计算的。假设有3个分类，并且得到了分值 s=[13,-7,11] 。其中第一个类别是正确类别，即yi=0 。同时假设Δ 是10（后面会详细介绍该超参数）。上

机器学习数学原理专题——回归模型：损失函数求导

qq_58718853的博客

04-09

3574

广义线性模型中回归模型损失函数矩阵求导中的数学原理整理笔记

损失函数和梯度之间是什么关系

彬彬侠的博客

10-12

2085

损失函数衡量模型预测值与真实值之间的差距，它是优化过程中要最小化的目标。梯度是损失函数对模型参数的导数，指示了如何调整参数来最小化损失函数。通过梯度下降法，我们可以根据梯度的反方向更新模型参数，使损失函数逐步减少，最终达到最优解。

梯度下降算法原理讲解——机器学习

热门推荐

我是张跑跑

01-21

38万+

详细来讲讲梯度下降算法的原理，感受数学和程序的魅力吧！！

梯度下降法

m0_63161039的博客

04-07

1879

梯度下降法的本质是**“用局部信息指导全局搜索”**，适合解决复杂优化问题。它像一个盲人下山，虽然可能绕弯路，但通过不断调整方向，最终能找到相对好的解。这就是它被广泛应用于机器学习、深度学习的原因——毕竟现实中的问题往往复杂且没有现成的解，而梯度下降提供了一种高效且实用的思路。

梯度下降比较

m0_63079864的博客

09-26

1262

批量梯度下降适合小数据集，计算精确，但更新缓慢。随机梯度下降更新快，适合大数据集，但波动较大。小批量梯度下降兼顾两者的优点，广泛应用于深度学习。动量梯度下降和Nesterov加速梯度用于加速收敛。自适应梯度下降法适合处理更复杂的优化问题，在现代机器学习中应用广泛，如 Adam 是目前深度学习中的标准选择。随机梯度下降（SGD）：修改为每次只使用一个样本更新。小批量梯度下降（Mini-batch GD）：修改为每次使用一个小批量样本更新。动量法：引入动量v来加速收敛。

BP-NET.rar_5输入 1输出 bp_Momentum BP_动量梯度下降_梯度下降法

09-24

本示例中，我们探讨了如何使用动量梯度下降法（Momentum Gradient Descent）来训练一个BP（Backpropagation）网络，该网络具有5个输入节点和1个输出节点。BP网络是一种经典的多层前馈神经网络，常用于解决非线性回归...

精选资源

训练RBF网络_梯度下降法_matlab

04-02

资源名：训练RBF网络_梯度下降法_matlab 资源类型：matlab项目全套源码源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。适合人群：新手及有一定经验...

嵌入式外设管理框架EPMF是一个专为机器人及工业控制领域设计的高可靠事件驱动可配置的嵌入式设备外设统一管理中间件它通过分层控制架构实现了应用层管理层与驱动层的清晰解耦.zip

12-30

运维-指针-24-动态内存和静态内存的比较.swf

12-30

运维-指针_24_动态内存和静态内存的比较.swf

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（IEEE118节点）（Matlab代码实现）

最新发布

12-30

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（IEEE118节点）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法，适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型，旨在应对电力系统中多源输入（如可再生能源）的不确定性，提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路，包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理，并通过Matlab编程实现算法求解，提供了完整的仿真流程与结果分析。此外，文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例，涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向，展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标：①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题；②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进；③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练，深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程，同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。

TopGPU_wikidoc_25044_1767078265197.zip

12-30

TopGPU_wikidoc_25044_1767078265197.zip

面向AI编程助手深度优化的上下文智能处理与工程化管理系统_专注于为Claude和Cursor等AI代码助手提供标准化上下文提取智能优化与高效传递机制的开源引擎_通过构建多层级上下.zip

12-30

mtuicss是一个旨在彻底改变传统CSS编写方式的轻量级实用工具库它通过将样式定义直接嵌入HTML元素的类名中实现快速直观的样式应用从而显著提升前端开发效率_该项目核心.zip

12-30