梯度下降与海森矩阵

最新推荐文章于 2025-04-07 15:57:43 发布
转载 最新推荐文章于 2025-04-07 15:57:43 发布 · 618 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.hankcs.com/ml/gradient-descent-and-hessian-matrix.html

本文深入探讨了梯度下降算法及其在机器学习中的应用，详细解释了海森矩阵的概念，以及它如何帮助我们理解函数的局部曲率，从而更高效地进行参数优化。

https://www.hankcs.com/ml/gradient-descent-and-hessian-matrix.html

matlab 二阶导（海森矩阵）的数值计算（附代码和示例）
weixin_42845306的博客
10-26 4177
海森矩阵数值计算
有限差法(Finite Difference)求梯度和Hessian Matrix(海森矩阵)的python实现
RSstudent的博客
02-17 4301
有限差法(Finite Difference)求梯度和Hessian Matrix(海森矩阵)的python实现
梯度下降算法：Hessian 矩阵 与 学习率 的关系
颹蕭蕭
09-03 3156
梯度下降算法：Hessian 矩阵 与 学习率 的关系
梯度下降
秋水顽石
07-11 1645
问题的引入我们知道导数的求导公式为： 由公式可见，对点x0的导数反映了函数在点x0处的瞬时变化速率，或者叫在点x0处的斜度。这是对于一维函数来说，如果推广到多维函数中，就有了梯度的概念，梯度是一个向量组合，反映了多维图形中变化速率最快的方向。我们先对单个特征进行分析。我们先从实际问题引入。在 此处，为了简单，假设我们的房屋就是一个变量影响的，就是房屋的面积。假设有一个房屋销售的数据如下： 面积
【优化笔记2】范数+梯度+海瑟矩阵
☆下山☆的博客
11-16 2689
范数、梯度、海瑟矩阵
梯度、雅可比与海森矩阵：概念辨析与应用
最新发布
qq_54445177的博客
04-07 1368
梯度、雅可比与海森矩阵：概念辨析与应用
从XGBoost想开去：泰勒公式、梯度下降法、牛顿法、海森矩阵
北望花村
03-28 1390
写在前面：重温XGBoost的时候，发现很多基本的数学知识已经忘得差不多了。借温习XGBoost的机会，就重新走一遍与XGBoost沾边的那些年的高等数学与线性代数吧！ 泰勒公式 定义：泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。 基本形式： ...
梯度和基于海森矩阵的优化方法比较
### 梯度和基于海森矩阵的优化方法比较 在数值计算和工程应用中，网格质量的优化至关重要。本文将围绕几种优化求解器在局部网格平滑中的表现展开探讨，通过一系列实验分析不同因素对求解器性能的影响。 #### 可行...
梯度之上：Hessian 矩阵
BATP2516的博客
01-24 2678
海森矩阵
shuzhidaishu.rar_共轭梯度 矩阵_共轭梯度法_最速下降法_梯度下降矩阵_牛顿法 矩阵
09-23
在矩阵版本的牛顿法中，我们解决的是函数的泰勒展开式在当前位置的线性近似方程，即牛顿迭代公式：x_{k+1} = x_k - H_k^{-1} g_k，其中 H_k 是二阶导数矩阵（海森矩阵），g_k 是一阶导数向量（梯度）。牛顿法在全局...
MATLAB 梯度下降法（完整版），支持任意维度，手动输入
08-15
MATLAB 梯度下降法（完整版），支持任意维度，手动输入
导数、梯度、雅可比和海森矩阵
陋室逢雨
04-20 972
参考：Jacobian matrix and determinant 1. Derivative Derivative can be defined on functions of a single variable (f:R→Rf: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}f:R→R). 2. Gradient Gradient is a multi-variable generalization of the derivative (f:Rn→Rf: \mathbb{R}^.
局部最优、梯度消失、鞍点、海森矩阵(Hessian Matric)、批梯度下降算法(btach批梯度下降法BGD、小批量梯度下降法Mini-Batch GD、随机梯度下降法SGD)
あずにゃん梓喵的博客
08-06 1973
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 3.1 深度学习优化算法 深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题。 3.1.1 优...
【最优化概念总结：目标函数、雅可比矩阵、梯度、海森矩阵、梯度下降、牛顿法、高斯牛顿法、Levenberg-Marquardt法】
memmolo的博客
06-28 1440
最优化概念总结：目标函数、雅可比矩阵、梯度、海森矩阵、梯度下降、牛顿法、高斯牛顿法、Levenberg-Marquardt法，一目了然。
梯度向量、Jacobian、Hessian矩阵
Alinooo的博客
07-11 5763
目录一、梯度向量定义二、Jacobian矩阵定义举例三、Hessian矩阵定义举例四、梯度向量、Jacobian、Hessian的对比 【一句话引入】海森矩阵相当于 f(x1,x2,…,xn) 的梯度向量 g(x) 关于自变量 (x1,x2,…,xn) 的雅可比矩阵。 一、梯度向量 定义 目标函数f为单变量，是关于自变量x=(x1,x2,…,xn)T的函数，单变量函数f对向量x求梯度，结果为一个与向量x同维度的向量，称之为梯度向量： 二、Jacobian矩阵 雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给
梯度，雅克比矩阵和海森矩阵
Hali_Botebie的博客
03-18 4330
这里讨论的三个概念：梯度向量、Jacobian矩阵和Hessian矩阵，有关后面两个矩阵的性质日后将进一步完善。 总 述 设自变量：x = ( x1, x2 ,⋯, xn )T 因变量有两种情况： 一维f(x)： 一阶导数构成的向量为梯度向量 g(x) 二阶导数构成的矩阵为Hessian矩阵(海森矩阵) 多维 f(x) =(f1(x), f2(x), ⋯ , fm(x))T： 此时的一阶导...
对梯度概念的直观理解
DH's Den
03-27 1万+
最近在学习机器学习的时候，对于梯度这个概念的理解比较模糊，网上找到了这篇文章帮我比较好的理顺了对梯度的理解，原文地址：https://www.v2ex.com/t/397822 原文中对数学公式的显示（Latex）支持不好，很难阅读，我这里整理了以后转载到自己博客这边来。 以下是原文 这几天看机器相关的书籍，对一些概念有了新的理解，分享给大家，欢迎大家批评指正。 V2EX 似乎不能显示...
最优化笔记
ZeonGit_的博客
06-26 1757
Optimization 最优化 引言 在机器学习中，通常构造出一个带有约束条件的目标函数进行优化，学习最优化方法有助于机器学习算法。本章节借助天津大学网课（https://www.xuetangx.com/course/ecust13051002148/4231479?channel=learn_title）对部分最优化方法归纳总结。 学习时间：2021/06/21-2021/06/26 文章结构： 文章目录Optimization 最优化引言1 概念最优化线性/非线性规划目标函数等值线可行域梯度
【math】梯度（gradient）、雅克比矩阵（Jacobian）、海森矩阵（Hessian）
热门推荐
DSbatigol的专栏
10-10 3万+
梯度： f(x)在各个方向上的偏导，组成的向量
牛顿迭代法与海森矩阵
01-11
### 牛顿迭代法与海森矩阵的关系 牛顿迭代法是一种用于寻找实值函数零点的方法，在数值优化领域被广泛应用于求解无约束最优化问题。对于一元函数$f(x)$，其基本思想是从初始猜测$x_0$出发，通过泰勒展开近似该函数...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值