梯度下降理解和梯度下降计算检查斯坦福

最新推荐文章于 2022-05-19 01:11:53 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/jfdwd/p/11132559.html
本文深入探讨了深度学习中的优化技巧，包括梯度下降法的不同变种及其应用，同时详细解析了神经网络的第三部分，涵盖了从基本概念到高级实践的全面内容。

http://cs231n.github.io/optimization-1/  理解

http://cs231n.github.io/neural-networks-3/  检查

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jfdwd/p/11132559.html

梯度下降在图像处理中的应用
AI天才研究院
06-11 620
梯度下降在图像处理中的应用 1. 背景介绍 1.1 图像处理概述 图像处理是计算机视觉和人工智能领域的重要分支,旨在通过计算机算法对图像进行分析、处理和理解。它广泛应用于医学成像、遥感图像分析、人脸识别、自动驾驶等领域。图像处理涉及图像的采集、预处
【Stanford CNN课程笔记】3. 梯度下降法
elaine_bao的专栏
02-05 7998
本课程笔记是基于今年斯坦福大学Feifei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson联合开设的Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程的学习笔记。今天的话题是梯度下降算法。
斯坦福-机器学习第一讲（梯度下降算法回顾总结）
cai_4399的博客
11-09 1212
在此将斯坦福-机器学习第一讲（梯度下降算法）做个详细总结： 1.Linear regression(线性回归) 2.Gradient descent(梯度下降) 3.Ordinary Least Square（传统的最小二乘法） 4.Normal equation(正规方程组) supervised learning(监督学习)：给定一组数据集，告诉算法正确的答案，经过训练
Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大学机器学习笔记--第一周（4.梯度下降）
MLjoy的博客
09-08 2106
本博客内容来自Coursera上Andrew Ng老师的机器学习课程的。其实一开始在上课的时候我就在本子上做过一遍笔记，这次在博客上再做一遍是对课程的复习巩固，加深印象。--这篇博客的主要内容是介绍了梯度下降。
斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（3）最优化方法：梯度下降
满城风絮
12-02 2443
继续cs231n课程的学习，最优化方法部分：随机梯度下降法。 前面课程介绍了图像分类任务的两个关键部分： （1）评分函数。将原始图像像素映射为分类评分值。 （2）损失函数。根据分类评分和训练集图像数据实际分类的一致性，来衡量参数集的好坏。损失函数有不同的实现方式（例如：Softmax或SVM）。线性函数的形式是： ，而SVM实现的公式是： 对于图像数据xi，如果基于参数集W做出的分类预
梯度下降(斯坦福machine learning week 10)
AI蜗牛之家
12-10 1285
这对于现代的数据集其实是很现实的。比如对于美国的人口普查数据集来说美国有3亿人口，我们通常都能得到上亿条的数据。 如果我们看一下很受欢迎的网站的浏览量，我们也很容易得到上亿条的记录。 假设我们要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，这是梯度下降的规则： 当你在计算梯度下降的时候，这里的m是一个上亿的值时，你需要通过计算上亿个数的导数项的和来计算仅仅一步的梯度下降。
【斯坦福公开课-机器学习】2.监督学习应用-梯度下降（吴恩达 Andrew Ng）
Wu_Being 的优快云 博客
05-19 366
1线性代数linear algebra 1-1 符号Notation 1-2 例子房价预测 1-3 假设函数hypothesis 1-3-1 例子中的假设函数 1-3-2 例子中的假设函数的参数 1-3-3 用线性代数-非齐次方程解释参数 1-4 求值最小化算法 1-4-1 梯度下降算法gradient descent algorithm 1-普通梯度下降算法 2-批梯度下降算法batch g
MATLAB梯度下降法
07-14
梯度下降法是一种在机器学习和优化问题中广泛使用的算法，用于寻找函数的最小值。...通过理解并运用这些知识，我们可以解决许多实际的机器学习问题，并在斯坦福大学吴恩达教授的课程中进一步深入学习和实践。
Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例
12-25
通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降，参考他人代码自己做了测试，写了个类以后有时间再去扩展，代码注释以后再加，作业好多： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random class ...
吴恩达梯度下降算法总结
11-27
不过，正如文章中提到的，在课程中吴恩达并未深入解释所有推导，因此对于感兴趣的学者来说，深入研究梯度下降算法背后的数学原理是十分必要的，可以帮助理解算法的局限性和改进方法，也有助于解决实际应用中遇到的...
监督学习之梯度下降——Andrew Ng机器学习笔记（一）
A_cainiao_A
12-21 9969
写在前面的话一直对机器学习非常感兴趣，现在终于脚踏式的开始了。自己感觉很开心，而且也是看着Andrew Ng老师的视频自学。想用博客记录下自己学习机器学习的点滴。 Andrew Ng老师，中文名：吴恩达（1976-），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人（
斯坦福机器学习： 网易公开课系列笔记（二）——线性回归、梯度下降算法和最小二乘公式
起风之后，只剩沙丘
02-17 4733
课程一共分为三个板块，分别讲述了监督学习、非监督学习、增强学习的一些模型和相关算法。那么什么是监督学习？非监督学习？强化学习呢?我们可以这样理解，假如我们对某个地区的鸟类进行分类，为了简便起见，每个鸟类的样本包括{体长，颜色，喙的形状}三个属性，并且通过查阅资料，知道了每个样本代表的是哪种鸟（label），比如{8cm，彩虹色，尖喙}->蜂鸟，我们通过对这些样本属性及其种类进行学习，从而
【机器学习-斯坦福】学习笔记2 - 监督学习应用与梯度下降
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监督学习应用与梯度下降 本课内容： 1、  线性回归 2、  梯度下降 3、  正规方程组     （复习）监督学习：告诉算法每个样本的正确答案，学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案   1、  线性回归 例：Alvin汽车，先让人开车，Alvin摄像头观看（训练），而后实现自动驾驶。 本质是一个回归问题，汽车尝试预测行驶方向。   例：上一节课的房屋
Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大学机器学习笔记--第一周（5.线性回归的梯度下降）
MLjoy的博客
09-13 3941
本博客内容来自Coursera上Andrew Ng老师的机器学习课程的。其实一开始在上课的时候我就在本子上做过一遍笔记，这次在博客上再做一遍是对课程的复习巩固，加深印象。--这篇博客的主要内容是介绍了线性回归的梯度下降。
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MATLAB实现的梯度下降法：机器学习实践
通过理解并实现梯度下降法，我们可以对数据集进行有效的模型训练，以解决预测、分类和回归等问题。 首先，我们需要明确梯度下降法的定义。梯度下降法（Gradient Descent）是一种用于寻找函数最小值的迭代优化算法。...
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