delta学习规则及梯度下降法

最新推荐文章于 2025-09-25 10:13:01 发布
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本文探讨了Delta学习规则中的代价函数概念，并分析了误差E作为权向量Wj的函数时如何通过梯度下降法实现最小化。文中指出了梯度下降法存在的两个主要问题：学习率的选择困难以及容易陷入局部最优解。

Delta学习规则

代价函数(Cost Function, Lost Function)


其中，误差E是权向量Wj的函数。欲使误差E最小，Wj与误差的负梯度成正比，即：


梯度下降法的问题

1. 学习率难以选取，太大会产生震荡，太小会收敛缓慢

2. 容易陷入局部最优解




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机器学习:梯度下降和delta法则
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梯度下降 　　利用感知器法则的要求是必须训练样本是线性可分的，当样例不满足这条件时，就不能再收敛，为了克服这个要求，引出了delta法则，它会收敛到目标概念的最佳近似！ delta法则的关键思想是利用梯度下降（gradient descent）来搜索可能的权向量的假设空间，以找到最佳拟合训练样例的权向量。 　　简单的理解，就是训练一个无阈值的感知器，也就是一个线性单元。它的输出o如下： ...
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深度学习入门笔记（二）————线性神经网络，delta学习规则，梯度下降法
kalp_yp
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