梯度下降

最新推荐文章于 2025-04-18 12:15:36 发布
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博客围绕梯度下降展开，虽内容仅提及挖坑，但推测可能是在阐述梯度下降过程中的一些前期准备或探索工作，梯度下降是信息技术领域重要的算法概念。

挖坑

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【人工智能数学基础—微积分】深入详解梯度与梯度下降：掌握梯度下降法及其变种及模型参数的优化
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
12-23 4653
【人工智能数学基础—微积分】深入详解梯度与梯度下降：掌握梯度下降法及其变种及模型参数的优化
Python实现梯度下降法
闲人编程的博客
09-14 1847
梯度下降法（Gradient Descent）是一种优化算法，广泛用于机器学习和深度学习模型的训练过程中。其主要目的是通过不断更新模型的参数，以最小化损失函数，从而优化模型性能。梯度是指多维函数在某一点处的变化率，表示损失函数相对于模型参数的变化。梯度的方向总是指向函数值增加的方向，因此，我们通过沿着梯度的反方向更新参数来最小化损失函数。梯度下降法是一种经典的优化算法，广泛应用于机器学习和深度学习中。通过面向对象的Python实现，我们展示了如何应用梯度下降法解决线性回归问题。
梯度下降算法原理讲解——机器学习
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我是张跑跑
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详细来讲讲梯度下降算法的原理，感受数学和程序的魅力吧！！
梯度下降法
m0_63161039的博客
04-07 1790
梯度下降法的本质是**“用局部信息指导全局搜索”**，适合解决复杂优化问题。它像一个盲人下山，虽然可能绕弯路，但通过不断调整方向，最终能找到相对好的解。这就是它被广泛应用于机器学习、深度学习的原因——毕竟现实中的问题往往复杂且没有现成的解，而梯度下降提供了一种高效且实用的思路。
梯度下降比较
m0_63079864的博客
09-26 1253
批量梯度下降适合小数据集，计算精确，但更新缓慢。随机梯度下降更新快，适合大数据集，但波动较大。小批量梯度下降兼顾两者的优点，广泛应用于深度学习。动量梯度下降和Nesterov加速梯度用于加速收敛。自适应梯度下降法适合处理更复杂的优化问题，在现代机器学习中应用广泛，如 Adam 是目前深度学习中的标准选择。随机梯度下降（SGD）：修改为每次只使用一个样本更新。小批量梯度下降（Mini-batch GD）：修改为每次使用一个小批量样本更新。动量法：引入动量v来加速收敛。
一文搞懂梯度下降
kuokay的博客
03-26 2万+
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)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y)。对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂y0)T.或者▽f(x0,y0)，如果是3个参数的向量梯度，就是(∂f/∂x, ∂f/∂y，∂f/∂z)T,以此类推。 那么这个梯度向量求出来有什么意义呢？他的意义从几何意义上讲，就是函数变化增加最快的
梯度下降介绍
绎岚科技的博客
06-21 1160
梯度下降是通过不断调整模型参数，减小目标函数的值，找到使目标函数最小化的参数值。在每一次迭代中，梯度下降计算目标函数对参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，使目标函数值减小。这个过程重复进行，直到达到一定的迭代次数或目标函数值足够小。
梯度下降算法
2301_80094394的博客
10-31 1332
梯度下降（Gradient Descent）是一种一阶优化算法，用于在参数空间中找到使目标函数取得最小值的参数。其核心思想是：沿着目标函数梯度的反方向（即下降最快的方向），以一定的步长更新参数，直到达到最小值。
无约束最优化问题的求解算法--梯度下降法（Gradient Descent）
缘友一世的博客
04-18 2316
本文系统讲解梯度下降法：从原理、公式推导到三种实现方式（全量/随机/小批量），重点分析学习率设置、全局最优解挑战及鞍点问题。通过对比不同方法的优缺点，提供梯度下降法的完整实现流程和优化策略，帮助读者掌握这一核心优化算法。
优化算法 ❉ 梯度下降（Gradient Descent）
weixin_43156294的博客
05-28 1478
梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于最小化一个函数，通常在机器学习和人工智能中用于找到函数的局部最小值。这个函数通常是损失函数，它衡量了模型预测值与实际值之间的差异。梯度下降的核心思想是迭代地调整参数，以减少损失函数的值。用于求解无约束优化问题的迭代算法，特别常用于机器学习中的参数估计问题。其基本思想是，通过迭代地调整参数，沿着函数的负梯度方向寻找函数的局部最小值。
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SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）是一种常用的优化算法，广泛应用于机器学习领域，特别是训练深度学习模型时。在Matlab环境中实现SGD可以帮助我们更好地理解和掌握这一算法，同时也为实际项目提供...
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本示例中，我们探讨了如何使用动量梯度下降法（Momentum Gradient Descent）来训练一个BP（Backpropagation）网络，该网络具有5个输入节点和1个输出节点。BP网络是一种经典的多层前馈神经网络，常用于解决非线性回归...
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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...
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参数估计Picard迭代在非线性常微分方程参数估计中的应用研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【参数估计】Picard迭代在非线性常微分方程参数估计中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“Picard迭代在非线性常微分方程参数估计中的应用研究”展开，介绍了如何利用Picard迭代法对非线性常微分方程进行参数估计，并提供了基于Matlab的代码实现。文中详细阐述了Picard迭代的基本原理及其在参数估计中的具体应用步骤，结合实例展示了算法的实现过程与效果，验证了该方法在处理非线性系统参数辨识问题中的有效性与实用性。同时，文档还提及该研究属于一系列科研辅导资源的一部分，涵盖多个工程与科学计算领域。; 适合人群：具备一定数学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统建模与仿真工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习并掌握Picard迭代法在非线性微分方程参数估计中的应用；②通过Matlab代码实现加深对迭代算法和参数辨识过程的理解；③为相关领域的科学研究和技术开发提供方法支持与实践参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实际操作，对照理论推导过程逐步调试运行，深入理解算法细节。同时可参考文档中提到的其他相关资源，拓展在优化算法、系统建模与仿真等方面的知识体系。
chromedriver-mac-x64-144.0.7559.31(Beta).zip
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