梯度下降法参数更新

最新推荐文章于 2025-04-01 00:16:40 发布
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分类专栏： AI理论
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hrkxhll/article/details/80395033
版权
神经网络：梯度下降法更新模型参数
养乐多的博客
03-27 1555
优快云@_养乐多_在神经网络领域，梯度下降是一种核心的优化算法，本文将介绍神经网络中梯度下降法更新参数的公式，并通过实例演示其在模型训练中的应用。通过本博客，读者将能够更好地理解深度学习中的优化算法和损失函数，为学习和应用深度学习打下坚实的基础。
深度学习入门笔记（3）——用梯度下降进行参数更新
自动化研究生在读，此博客记录了我的学习与刷题经验，欢迎大家阅读交流
06-06 2557
首先是对感知器的简单回顾，假设现有的训练集为 D，共有 n 个训练数据，每个数据都有 m 个输入特征和一个输出标签。一个 epoch 就是遍历一次整个训练集，对于每一个训练数据，都计算其预测、计算误差、更新参数。 在一个 epoch 中，每次针对一个训练数据进行参数更新的方法，称为在线方法或者随机梯度下降；而在一个 epoch 中将参数在每个训练数据上需要更新的值记录下来，最后叠加在一起再对参数进行更新的方法，称为批量方法。 最常用的是这两种方法的折中方法：小批量方法。它的优点有三个：1、选择子集而不是单
补充节：梯度下降是如何更新拟合函数的参数的
2301_80226956的博客
04-01 365
建立损失函数与拟合函数的参数的关系，回应 参数是如何被更新的？
【转载】梯度下降算法的参数更新
qq_42305309的博客
12-27 1358
这是一个关于梯度下降算法的解析 recite by 神经网路的公式，前馈网络是矩阵的相乘。损失函数的定义原理同我们所学的偏导相似
梯度下降和参数更新
qq_51011530的博客
09-19 1496
梯度下降是在线性回归中处理不可逆目标函数时的一种有效的优化方法。它通过迭代的方式更新参数，使得损失函数逐渐最小化，从而得到较为精确的解。
机器学习之数学系列（二）梯度下降法(参数更新公式的由来)
buchidanhuang的博客
11-20 7127
一、 引言 下山问题   假设我们位于黄山的某个山腰处，山势连绵不绝，不知道怎么下山。于是决定走一步算一步，也就是每次沿着当前位置最陡峭最易下山的方向前进一小步，然后继续沿下一个位置最陡方向前进一小步。这样一步一步走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。这里的下山最陡的方向就是梯度的负方向。   什么是梯度？通俗来说，梯度就是表示某一函数在某点处函数值变化最快的方向，即：∇f(θ⃗)=(∂f∂θ1...
在Tensorflow中实现梯度下降法更新参数值
09-18
梯度下降法是一种常见的优化算法，广泛应用于机器学习领域，尤其是深度学习中用来优化模型参数，使得损失函数达到最小值。梯度下降法的核心思想是通过计算损失函数关于模型参数的梯度（即导数），然后沿着梯度的反...
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...
梯度下降算法matlab的实现
06-04
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，用于求解函数的局部最小值。在本示例中，我们关注的是如何在MATLAB环境中实现这一算法。MATLAB是一款强大的数学计算软件，适合进行数值分析和算法开发...
我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）
xcpppig的博客
12-02 1377
线性回归中，出现上一节讲的那个公式推导结果，可以把它当成一个“巧合”，因为大多数结果是没有这种“巧合”的，无法求解。那么得到一个目标函数Loss_function（也就是J(θ)）我们应该如何求解？这里就引入了“梯度下降”。比如下面山上有个小孩要下山，肯定要往下走（取决于你Loss_function的方向是上升还是下降）正常求“梯度”是“向上”的方向，因此后续需要取梯度的反方向当作我的方向，这也是为什么称作“梯度下降”的原因。
梯度下降-参数更新
zcy904983的博客
03-12 665
梯度下降-参数更新 转载链接：https://www.cnblogs.com/wangyong/p/9740170.html
梯度下降（Gradient Descent）小结
如果一切重来
02-14 1086
作者：刘建平Pinard 原文链接：梯度下降（Gradient Descent）小结 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函
梯度下降法更新参数
baidu_15113429的博客
04-11 3342
我们使用梯度下降法对参数进行更新学习连接
理解梯度下降：从梯度到多步迭代更新
weixin_51524504的博客
08-17 1706
对于一个多元函数fx1x2xnfx1​x2​xn​，其在点x1x2xnx1​x2​xn​∇fx1x2xn∂f∂x1∂f∂x2∂f∂xn∇fx1​x2​xn​∂x1​∂f​∂x2​∂f​∂xn​∂f​我们的目标是最小化函数fxyx22xyy2fxyx22xyy2。
【转载】梯度下降算法的参数更新公式
热门推荐
rickhuan的博客
05-21 2万+
NN这块的公式，前馈网络是矩阵乘法。损失函数的定义也是一定的。 但是如何更新参数看了不少描述，下面的叙述比较易懂的：   1、在吴恩达的CS229的讲义的第四页直接给出参数迭代公式   在UFLDL中反向传导算法一节也是直接给出的公式   2、例子： 第一步：随机对比重（a,b）赋值并计算误差平方和（SSE） 第二步：通过对误差比重（a,b）求导计算出误差梯度（注：Y...
笔记 - 线性回归：tensorflow原生实现线性回归梯度下降参数更新过程
chen_holy的博客
06-10 1785
手动实现线性回归梯度计算公式 """ X：m×n矩阵 -- m行样本n个维度 error： 列向量 """ gradients = 1/m * tf.matmul(tf.transpose(X), error) 基于sklearn fetch_california_housing 数据集 import tensorflow as tf import numpy as np from sk...
梯度下降法参数更新公式的推导
weixin_44056948的博客
05-16 2365
梯度下降法参数更新公式的推导 先来回顾一下梯度下降法的参数更新公式： （其中，α是学习速率，是梯度） 这个公式是怎么来的呢？下面进行推导： 首先，如果一个函数n 阶可导，那么我们可以用多项式仿造一个相似的函数，这就是泰勒展开式。其在a点处的表达式如下： 可以看出，随着式子的展开，这个展开式越来越接近于原函数。 如果用一阶泰勒展开式，得到的函数近似表达式就是：。想像梯度下降就是站在山坡上往下走，是原点，是往下走一步后所处的点。 我们知道梯度下降每走一步都是...
透彻的讲解在梯度下降算法BP中，更新参数W的方法和原因，一看就懂系列
pvmsmfchcs的博客
12-30 1857
损失函数（代价函数）最小值，求解这类问题有个经典的方法叫做梯度下降法（SGD, Stochastic Gradient Descent），这个算法一开始先随机生成一个 [公式] ，然后用下面的公式不断更新 [公式] 的值，最终能够逼近真实结果。 这个公式看似简单，但是由来涉及到了很多知识 本篇重点解释一下这个公式的原因，所以过程我只是叙述，推导过程我们可以看其他同学写的文章 y=wx+b这个函数，我们要去进行拟合的函数，我们现在只是知道一些数据点，但是不知道w和b的参数，我们怎么办？
梯度下降算法更新参数
最新发布
05-21
### 梯度下降算法中的参数更新 梯度下降是一种常用的优化算法，在机器学习领域广泛应用于模型参数的调整。通过不断迭代，使目标函数逐渐接近最小值。参数更新的过程基于当前参数的方向导数（即梯度），并按照负梯度方向移动一定步长。 #### 参数更新公式 假设目标函数 \( J(\theta) \)，其中 \( \theta \) 是待优化的参数向量，则梯度下降的参数更新公式可以表示为： \[ \theta := \theta - \alpha \nabla_\theta J(\theta) \] 这里： - \( \theta \) 表示当前参数； - \( \alpha \) 称为学习率 (learning rate)，控制每次更新的步伐大小； - \( \nabla_\theta J(\theta) \) 表示目标函数关于参数 \( \theta \) 的梯度[^1]。 具体来说，该公式的含义是沿着损失函数减少最快的方向（即负梯度方向）逐步调整参数，直到达到局部最优解或满足停止条件为止。 #### 实现细节 以下是 Python 中实现梯度下降的一个简单例子，展示了如何利用上述公式来更新参数： ```python import numpy as np def compute_gradient(theta, X, y): """ 计算梯度 """ m = len(y) predictions = X.dot(theta) errors = predictions - y grad = (1 / m) * X.T.dot(errors) return grad def gradient_descent(X, y, theta_init, learning_rate, num_iterations): """ 使用梯度下降法更新参数 """ theta = theta_init.copy() for _ in range(num_iterations): gradient = compute_gradient(theta, X, y) theta -= learning_rate * gradient # 更新参数 return theta # 初始化数据和超参数 X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4]]) # 特征矩阵 y = np.array([7, 8, 9]) # 目标值 theta_init = np.zeros(2) # 初始参数 learning_rate = 0.01 # 学习率 num_iterations = 1000 # 迭代次数 # 执行梯度下降 final_theta = gradient_descent(X, y, theta_init, learning_rate, num_iterations) print("Final parameters:", final_theta) ``` 在这个代码片段中，`compute_gradient` 函数用于计算给定参数下的梯度，而 `gradient_descent` 函数则实现了完整的参数更新逻辑[^3]。 #### 小批量梯度下降法简介 除了标准的梯度下降外，还存在其他变体，比如随机梯度下降 (SGD) 和小批量梯度下降 (Mini-Batch GD)。后者结合了前两者的优点，既提高了训练速度又保持了一定程度上的准确性[^2]。它通过对样本分组处理的方式减少了单次更新所需的计算开销，同时也避免了完全依赖单一样例可能带来的波动影响。 --- ###
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