基于梯度的权重更新优化迭代算法

最新推荐文章于 2021-11-28 09:07:26 发布
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#梯度 #迭代 #优化

本文探讨了包含时间参数tt的迭代算法特点，重点介绍了当前时刻梯度gtg_t的概念及其在算法中的应用。通过常数γ,βgamma,eta调节算法性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


这里写图片描述

  • 有时间参数 t 参与的一般都为迭代式的算法
  • gt 表示当前时刻的梯度；
  • γ,β：常数；
（10-4）大模型优化算法和技术：权重初始化策略
码农三叔
01-21 816
权重初始化是神经网络训练的关键部分之一，良好的权重初始化策略可以帮助模型更快地收敛并达到更好的性能。在下面列出了一些常见的权重初始化策略和它们的优化方法：
CNN，RNN，LSTM，GRU的前后向传播算法（梯度是怎么更新的）
Billie使劲学的博客
07-28 1755
为什么要计算梯度？直观的讲，我们的网络通过这样的方式进行学习计算，最终输出的结果y为网络根据标签学习来的，网络的第一次前向传播相当于自学，随意学习一种概率分布，但是我们想让预测的结果更加接近“答案”，那我们就需要计算预测与标签之间差距，即loss。然后我们通过降低loss的方式改变权重（更新梯度），缩小预测结果与真实值（标签）之间的差距。...
正向传播，使用梯度(偏导数)进行权重更新的过程
qq_43194650的博客
11-28 3664
目录整个过程梳理1 只有两个数据2 踩用多批次 整个过程梳理 假设只有两层神经网络如下图： 1 只有两个数据 若只有2个数据，则 1 数据先输入神经网络，然后在第一层进行计算，计算之后采用sigmoid函数进行变换。这里将有一批权重W1和偏置b1这里注意，并不是说只有W1和b1两个数，而是说有一批W1和b1，它们对于不同的神经元节点是不同的值，初始化的时候采用符合高斯分布的随机数进行初始化 2 然后传入第二层进行计算，使用softMax进行变换，然后输出。这里和上面一样有W2和b2 3 输出之后若使用交叉
梯度更新方式
weixin_41855010的博客
03-11 1404
批量梯度下降 优化目标：误差平方 梯度更新：θn=θo-ηδ 随机梯度下降 和批量梯度下降相比，不需要对每个数据求梯度计算做平均 对比批量梯度下降：更快地更新参数，但是在学习中不定性或震荡 小批量梯度下降 算法思想：批量梯度下降和随机梯度下降的结合，批量梯度下降优秀的稳定性和随机梯度下降的快速更新 小批量梯度下降很容易做并行化，通过不同的线程去执行然后加和这些梯度 基本搜索步骤 随机...
梯度更新方法总结
怪兽
02-23 7023
梯度更新 举例说明 对于逻辑归回梯度求解： 假设预测输出函数：h(x0,x1,...,xn)=∑i=0nθixi+θ0h(x0,x1,...,xn)=∑i=0nθixi+θ0h(x_0, x_1,...,x_n)=\sum_{i=0}^n \theta_i x_i+\theta_0 i：一次输入中，第i个数据 实际输出：yyy Cost Function函数：J(θ0,θ1,...
path_smoother-master_基于梯度下降法的弯道路径优化_
10-03
标题中的“path_smoother-master_基于梯度下降法的弯道路径优化_”表明我们关注的是一个关于路径平滑优化的项目，它特别针对弯道场景，利用了梯度下降算法来改善路径的质量。这个项目可能是一个开源库或代码实现，...
权重剪枝-基于Pytorch实现的算法权重剪枝-算法优化-附项目源码-优质项目实战.zip
05-20
本项目是基于Pytorch框架实现的权重剪枝算法，旨在帮助开发者理解和实践这一技术。 在深度学习模型中，权重参数的数量巨大，可能导致模型过拟合或者计算资源需求过高。权重剪枝的目标是识别并删除那些对模型性能...
优化算法 - 应用遗传算法、粒子群优化或梯度下降法解决实际问题
最新发布
06-24
梯度下降法是一种常用的迭代优化算法，其基本思想是从初始点出发，沿着目标函数的负梯度方向移动，逐渐逼近函数的最小值点。梯度下降法被广泛应用于机器学习领域，如线性回归、逻辑回归以及神经网络的训练过程中。 ...
粒子群、遗传、迭代,粒子群算法同遗传算法类似是一种基于迭代的优化算法,matlab
09-10
在优化领域，粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是两种广泛应用的全局优化方法，它们都是基于迭代的搜索策略，旨在找到复杂问题的最优解。这两种算法都源于自然界...
基于混沌理论和自适应惯性权重的粒子群优化算法
03-15
本文基于混沌理论和自适应惯性权重，提出了一种新的粒子群优化算法。在传统的PSO算法基础上，对惯性权重进行了自适应的动态调整，以提高粒子群算法的全局搜索能力和局部寻优能力。同时，引入了混沌映射法来提高种群...
IPF:执行简单的迭代比例拟合 (IPF)。-matlab开发
06-01
IPF 允许人们找到一个矩阵 S，它接近于输入矩阵 T，但是 S 的行和是 R，S 的列和是 C。 它在一系列任务中很有用（我在交通矩阵问题中使用它），但经常用于统计数据中检查列联表中的独立性假设。 看http://en.wikipedia.org/wiki/Iterative_proportional_fitting 有关更多信息（上面实现的版本是该页面的 RAS 版本）。 我有一个更高级的版本，旨在资助 S 满足一组任意的线性约束，但它不是完全可以分发的形式，所以问我是否需要它。 有关如何使用它的详细信息，请参阅内部文档和 ipf_test.m。
目前常见的权重优化方式
红黑树
07-28 250
常量初始化 把权值或者偏置初始化为一个常数，具体是什么常数，可以自己定义 positive_unitball初始化 让每一个神经元的输入的权值和为 1，例如：一个神经元有100个输入，让这100个输入的权值和为1. 首先给这100个权值赋值为在(0，1)之间的均匀分布，然后，每一个权值再除以它们的和就可以啦。这么做，可以有助于防止权值初始化过大，从而防止激活函数(si...
#打卡day11迭代次数与权重更新的可视化表示
一点痕迹
05-08 352
#_*_coding:UTF-8_*_ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random def loadDataSet(filename = 'testSet.txt'): dataSet = [] labels = [] fr = open(filename) for line in fr.readlines(): a = line.strip().split()
【改善神经网络】Lesson 2--优化算法
【人工智能】王小草的博客
05-29 1173
课程来源：吴恩达 深度学习课程 《改善神经网络》 笔记整理：王小草 时间：2018年5月26日 本文要讲的是优化算法，使你的神经网络运行得更快。 1.mini-batch梯度下降 1.1 如何得到mini-batch 可将所有样本的特征x表示成一个大矩阵，维数为（n, m),其中n为特征的维数，m为样本的总数目： X = [x(1), x(2), ...,x(m)] 可...
迭代优化的模式
guanguanboy的专栏
11-28 1286
for t = 0，1 w（t+1） = w（t） + v 其中为学习率，v表示方向，由于v表示方向，所以v的长度可以为单位长度。   对于感知器算法来说，v 就是发生错误时 对逻辑回归算法来说，由于逻辑回归的Error 是一个convex函数，所以这个方向选择梯度方向就可以了。  ...
一张表总结机器学习／深度学习常用权重学习优化算法的迭代公式
lyg5623的专栏
03-21 1787
[DeeplearningAI笔记]第二章2.3-2.5带修正偏差的指数加权平均
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
10-24 1505
Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.3 指数加权平均 举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average). 大体公式就是前一日的V值加上当日温度的0.1倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. Vt=βVt−1+(1−...
MATLAB优化算法实践：黄金分割法与共轭梯度法
- 实现：在Matlab中实现共轭梯度法需要编写程序来构造共轭方向，通过迭代更新搜索方向和步长，并计算新的迭代点。程序中应包含一个检查停止条件的部分，比如梯度的模长小于某个阈值时停止迭代。 **外罚函数法**： ...
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