机器学习：梯度下降gradient descent

最新推荐文章于 2024-12-30 16:01:40 发布
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参数优化方法：梯度下降法  learning rate 

learning rate : 选择rate大小

1、自动调learning rate ,随着参数的epoch，rate 变小 

2、每一个参数都learning rate 都不一样 

Adagrad 

例子：

造成反差效果

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work_coder
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机器学习中的梯度下降（ Gradient Descent）算法
m0_37957160的博客
02-20 1330
梯度下降（Gradient Descent，BGD）算法主要分为三种：批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）算法、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent,SGD）算法、和小批量梯度下降(Mini Batch Gradient Descent，MBGD)算法。 ...
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 1688
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
机器学习基础--梯度下降（Gradient Descent）
Unquestioned的博客
06-03 499
Gradient Descent Review 前面预测宝可梦cp值的例子里，已经初步介绍了Gradient Descent的用法： In step 3,​ we have to solve the following optimization problem: θ∗=arg⁡min⁡θL(θ)\theta^{*}=\arg \underset{\theta}{\min} L(\theta) \quadθ∗=argθmin​L(θ) L : loss function θ:\theta:θ: paramet
梯度下降(Gradient descent) Matlab实现
malloc_luo的博客
06-10 1296
是跟随吴恩达机器学习课程学习的，具体的推导过程不再给出 求Cost Function: 假设函数h(x)=θ0+θ1x\displaystyle h(x) = \theta_0 + \theta_1 xh(x)=θ0​+θ1​x，样本数为nnn，特征值数为111，cost function为 J(θ0,θ1)=12n∑i=1n(h(xi)−yi)2\displaystyle J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2n}\sum^n_{i = 1}(h(x_i) - y_i)^2J
机器学习笔记（三）梯度下降法 Gradient-Descent 与 数据归一化
qq_45723275的博客
03-25 2460
机器学习笔记（三）梯度下降法 Gradient-Descent
机器学习课程学习--梯度下降GradientDscent的理解
u014687517的博客
10-03 793
最近在跟着吴恩达老师和周莫烦老师的机器学习课程学习， 越往后学习越感觉基本知识的重要性 所以我自己恶补了一些基本的概念 这里从为什么做深度学习开始 一直谈到为什么梯度下降 一个学习笔记 供复习，学习，交流 本文中所有例子来源于吴恩达老师的课程和周莫烦老师的课程1.深度学习之数据预先给定数据集（training data），数据可能代表了很多含义，包含了所描述对象的很多特征
函数优化算法之：梯度下降法（Gradient Descent）
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搏博的专栏
12-30 1352
梯度方向是损失函数增加最快的方向，而负梯度方向则是损失函数减少最快的方向（即优化方向）。它的基本思想是从一个初始点开始，在函数的定义域内反复迭代，通过计算当前点的梯度来确定下一步的移动方向，以此来逐渐逼近函数的全局或局部最小值。（2）应用链式法则：如果损失函数是通过一个复杂的模型（如神经网络）与参数相连的，那么可能需要使用链式法则（也称为反向传播算法）来计算偏导数。这个公式表明，在每一次迭代中，算法都会根据当前参数的梯度信息，按照学习率的步长，沿着梯度的反方向更新参数，从而得到新的参数。
机器学习—梯度下降Gradient Descent Optimization—c语言实现
qq_40464599的博客
07-27 1200
然后计算(x1(0),x2(0))(x1(1),x2(1))(x1(2),x2(2))…,再计算f(x1(0),x2(0)),f(x1(1),x2(1)),f(x1(3),x2(3)),当f(x1(k+1),x2(k+1))-f(x1(k),x2(k))值很小时，(x1(k+1),x2(k+1))就是此时的最优解。通过此迭代公式去计算x(0),x(1),x(2),x(3),…x(k+1)=x(k)-Y*(2*x(k)-10),其中Y是学习率，一般取0-1之间的数。.........
Gradient Descent Demo
Xiao_yanling的博客
04-14 252
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data=[338,333,328,207,226,25,179,60,208,606] y_data=[640,633,619,393,428,27,193,66,226,1591] #y_data=b+w*x_data x=np.arange(-200,-100,1)#bias y=n...
李宏毅 机器学习课程 Gradient Desent Demo 代码与实现
u011735367的博客
03-18 371
https://blog.youkuaiyun.com/wills798/article/details/80401771
深度学习课程笔记（四）Gradient Descent 梯度下降算法
a1424262219的博客
10-06 426
深度学习课程笔记（四）Gradient Descent 梯度下降算法 2017.10.06 材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 我们知道在神经网络中，我们需要求解的是一个最小化的问题，即：最小化 loss function。 假设我们给定一组初始的参数 $\theta$，那么我们可以算...
机器学习-梯度下降Gradient Descent
weixin_43367756的博客
07-26 1004
梯度下降是一种优化算法，用于最小化各种机器学习算法中的成本函数。它主要用于更新学习模型的参数。梯度下降类型有三种，分别为批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。
最优化：梯度下降（Gradient Descent）小结
u012559269的博客
06-04 3438
感谢博客：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6004041.html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 Gradient Descent
白水的博客
07-07 704
梯度下降法求解最小值过程概述： 在一个可微的光滑曲面上随机选取一个点，然后通过不断的迭代计算，使这个点移动的每一步都向着梯度方向(即下降最快的方向)，最终到达局部极小值点，之后通过多次随机取点进行同样的计算，即可找出最小值点。 那么我们为什么不直接求解最小值点，而是通过迭代的方法一步一步来求解呢？ 实际上机器学习所要求的非线性方程一般很难求得数值解，而且在实际应用中也没有必要求得精确的数...
第4部分 循环结构程序设计1
Lixunzhe0112的博客
07-27 1万+
第1关：小球自由落体运动 任务描述 一球从M米高度自由下落，每次落地后返回原高度的一半，再落下。 它在第N次落地时反弹多高？共经过多少米？ 结果保留两位小数。 相关知识（略） 编程要求 根据提示，在右侧编辑器Begin-End处补充代码，并按照要求完成本关任务。 输入 从键盘输入M和N的值。 输出 它在第N次落地时反弹多高？共经过多少米？ 保留两位小数，空格隔开，放在一行。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试，若是与预期输出相同，则算通关。 样例输入： 1000 5 样例输出： 31.25 2875.0
李宏毅 机器学习课程 Gradient Desent Demo 代码与实现
王爷的优快云
05-22 3979
import np # import plot # import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # plt # 李宏毅原代码没有加载相关参数，以上为我自行加载的。 x_data = [338, 333, 328, 207, 226, 25, 179, 60, 208, 606] y_data = [640, 633,619, 393, 4...
SGD
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callback的专栏
03-30 2万+
由于本人知识水平不高，所以下列讲解可能比较详细或者简单，如有错误，还望斧正 ——20170729 文章部分内容属于CS231n课程笔记翻译：最优化笔记（下）知乎发布，其相应文段权利属于该作者 An overview of gradient descent optimization algorithms及译文，Sebastian Ruder，zhiyong_will 梯度下降是如今最好的优化算...
机器学习-梯度下降实验
cheny的博客
06-02 2952
什么是梯度 梯度：梯度的本意是一个向量，由函数对每个参数的偏导组成，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大。 梯度下降算法原理 算法思想：梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使损失函数最小化。假设你迷失在山上的迷雾中，你能感觉到的只有你脚下路面的坡度。快速到达山脚的一个策略就是沿着最陡的方向下坡。这就是梯度下降的做法：通过测量参数向量 θ 相关的损失函数的局部梯度，并不断沿着降低梯
梯度下降（Gradient Descent）小结
weixin_34221276的博客
10-17 3765
　　　　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。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)...
机器学习入门：梯度下降与KNN算法实战指南
梯度下降算法有多种变体，包括批梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）。批梯度下降每次迭代都使用所有训练数据，计算...
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