神经网络中的梯度下降——Gradient Descent

最新推荐文章于 2025-11-02 11:00:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-02 11:00:13 发布 · 2.1k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法 #机器学习 #神经网络 #深度学习

本文介绍了神经网络中梯度下降的概念，解释了为何它能寻找损失函数的最小值，并详细阐述了前向传播、反向传播以及权重更新的具体过程，旨在帮助理解深度学习模型的优化原理。

1 什么是梯度下降

梯度下降可以对神经网络中的成本函数（cost）进行反向传播，通过不断迭代，更新权值w、b，找到损失函数最低点，最终使我们的模型达到更优的效果。

成本函数有几种，不具体介绍，简单记为J(y,\alpha )，这里对模型进行输入X，\alpha是模型训练后得到结果，y是标准答案，模型训练的目的是使输出的结果\alpha更接近标准答案y，即要找到损失函数J(y,\alpha )的最低点。下面是交叉熵(cross entropy)成本函数，不具体介绍

2 梯度下降为什么能找到最低点

见链接。

3 具体过程

这是一个浅层神经网络

最低0.47元/天 解锁文章
优化算法：梯度下降 (Gradient Descent) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-02 1815
优化算法：梯度下降 (Gradient Descent) 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍
从零开始：神经网络（3）——梯度下降
qiaoxinyu1989的博客
03-08 3695
神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。芬兰计算机科学家Teuvo Kohonen对神经网络定义为：“神经网络，是一种由具有自适应性的简单单元构成的广泛并行互联的网络，它的组织结构能够模拟生物神经系统对真实世界所作出的交互反应。下面是一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层(输入节点)：从外部世界提供信息。在输入节点中，不进行任何的计算——仅向隐藏节点传递信息紫色的是中间层（也叫隐藏层或隐藏节点)：隐藏层和外部世界没有直接联系（由此得名）。
神经网络中的梯度下降
ll523587181的博客
12-22 531
误差平面： 以平方误差的线性神经元：二次的碗状(quadratic bowl) 多层非线性网络的误差曲面复杂得多，但是只要权重不是太大，仍然可用二次的碗状拟合局部。   两种学习算法： full gradient : 使用所有的数据计算梯度mini-batch : 使用小批量学习(数据集最好很大，有很多冗余)   学习率： 猜测一个初始的学习率 写一个简
深入浅出--梯度下降法及其实现
Mr.CHEN专栏
06-05 5929
转自：https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e深入浅出--梯度下降法及其实现 六尺帐篷 关注2018.01.17 21:06 字数 3001 阅读 1210评论 2喜欢 23赞赏 1梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现Further reading本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解...
关键词解释：梯度下降法（Gradient Descent）
最新发布
sweet_ran的博客
11-02 553
梯度下降法是一种核心优化算法，通过沿着目标函数梯度的反方向更新参数来寻找极小值点。文章从一维和多维角度分析：一维梯度下降处理标量参数，梯度为导数，更新规则简单；多维梯度下降处理向量参数，梯度为偏导向量，需考虑特征尺度差异和病态条件等问题。文中提供了一维二次函数和二维二次函数的Python实现示例，并比较了两者的区别。最后指出，梯度下降法在机器学习中广泛应用，本质始终是沿最陡下降方向更新参数。
一文读懂梯度下降背后的数学原理几何
数据派THU
12-18 1454
来源：AI科技评论本文共3600字，建议阅读10+分钟。数学原理拆解+简单的现实案例，带你领略梯度下降的数学之美！对于诸位“MLer”而言，梯度下降这个概念一定不陌生，然而从直观上来看，...
人工神经网络——梯度下降
一地鸡毛的博客
05-03 2381
本文首先直观介绍了梯度下降，描述了三种梯度下降方式和训练停止策略，进而罗列除了梯度下降的步骤。最后给出一个拟合线性函数的编程实例以帮助进一步理解梯度下降。
神经网络中的常用算法-梯度下降算法
kupePoem的专栏
10-25 5232
梯度下降法（Gradient descent ）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法 ，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值 ，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法 ，相反则称之为梯度下降法。说起梯度下降算法，其实并不是很难，它的重要作用就是求函数的极值。梯度下降就是求一个函数的最小值，对应的梯度上升就是求函数最大值。
神经网络 : 梯度下降 (Gradient Descent in Neural Nets)
08-30
神经网络___梯度下降_(Gradient_Descent_in_Neural_Nets)
神经网络中的随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）详解
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
06-22 1508
在神经网络的训练过程中，优化算法扮演着至关重要的角色。它们通过调整模型的参数（如权重和偏置），最小化损失函数，从而提升模型的性能。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是其中最基础且广泛使用的优化算法之一。
优化算法之梯度下降（Gradient Descent）
01-20
但是呢，也有一些模型（例如神经网络）的优化目标是非凸的，以至于只能找到其局部最优解。 机器学习中，常用的优化算法就是梯度下降法，首先初始化参数θ0\theta_0θ0​,然后按照下列公式进行参数的更新： θt+1=θt...
【BP神经网络优化】梯度下降法的其他形式
04-10
================================================== 本文主要讲在BP神经网络中除了梯度下降法之外可以优化代价函数的其他方法 适用于 Neural networks and deep learning本书的学习 ==================================================
简单三层全连接神经网络做二分类问题批量梯度下降结果可视化
12-18
python语言编写简单三层神经网络做二分类问题，隐含层激活函数为tanh函数，输出层为sigmoid函数，可视化loss/accuracy随迭代次数的变化以及散点图。
神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
一只攻城狮的博客
12-11 961
神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks） 假设单隐层神经网络会有W[1]W^{[1]}W[1]，b[1]b^{[1]}b[1]，W[2]W^{[2]}W[2]，b[2]b^{[2]}b[2]这些参数，还有个nxn_xnx​表示输入特征的个数，n[1]n^{[1]}n[1]表示隐藏单元个数，n[2]n^{[2]}n[2]表示输出单元个数。 那么参...
梯度下降法训练神经网络：深入理解与实践
2301_79927906的博客
12-07 1322
神经网络是机器学习中的重要模型，其训练过程的核心之一便是优化算法。梯度下降法（Gradient Descent）作为最常用的优化算法，广泛应用于神经网络的训练中。本文将详细探讨梯度下降法如何在神经网络的训练中发挥作用，并通过具体代码实现帮助读者理解其工作原理和实践操作。1. 神经网络训练概述神经网络训练的目标是调整网络参数（即权重和偏置），使得网络输出尽可能接近目标值。为了实现这个目标，我们通过损失函数（Loss Function）来衡量网络输出与真实值之间的差距，并通过优化算法最小化这个损失。常见的损失函
神经网络Gradient Checking
zhuguiqin1的专栏
05-05 554
注:本文是学习吴恩达老师公开课的学习笔记
【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
汪雯琦的博客
03-24 574
文章目录3.9 神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks） 3.9 神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks） 在这个视频中，我会给你实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组，在下一个视频我们会介绍为什么这几个特定的方程是针对你的神经网络实现梯度下降的正确方程。 loss function和之前...
神经网络中的常用算法-梯度下降算法的优化
kupePoem的专栏
10-26 3843
优先选择学习速率自适应的算法如RMSprop和Adam算法，目前比较常用的应该仍是 Adam ，大部分情况下其效果是较好的。还有一定要特别注意学习速率的问题。其实还有很多方面会影响梯度下降算法，如梯度的消失与爆炸，这也是要额外注意的。最后不得不说，梯度下降算法目前无法保证全局收敛。
深度神经网络——什么是梯度下降？
知来者逆的博客
06-03 1765
梯度下降是一种通过模拟下山过程来寻找函数最小值的算法。在神经网络的上下文中，这个过程被用来最小化损失函数，即减少网络预测与实际结果之间的差异。想象一下，损失函数可以被看作是一个多维的地形图，其中包含了神经网络所有可能的权重组合。这张图上的每个点都代表了一个特定的权重设置，而点的高度代表在这个权重设置下的损失值。我们的目标是找到这个地形图中最低的点，也就是损失最小的点。梯度：代表了在这个地形上任何给定点的最快下降方向，也就是指向损失增加最快的方向。
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

打赏作者

NPC_0001

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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