梯度下降法的简介及其常见子算法比较

最新推荐文章于 2024-09-11 16:51:25 发布
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本文深入解析梯度下降法的原理与应用，包括算法步骤、调优技巧以及随机梯度下降法与批量梯度下降法的区别。了解如何通过梯度下降法找到函数的最小值，掌握不同梯度下降法的特点，提升机器学习模型的训练效率。
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梯度下降法案例及梯度下降算法种类
YIAN爱学习的博客
11-03 984
介绍梯度下降算法的分类：全梯度下降算法、随机梯度下降算法、平局随机梯度下降算法、小批量随机梯度下降算法
【算法】梯度下降
wnm23的专栏
08-13 5737
梯度下降算法是一种优化方法，用于最小化损失函数并找到模型参数的最佳值。其核心思想是通过迭代更新参数，沿着损失函数梯度的反方向逐步逼近最优解。在每次迭代中，算法计算损失函数相对于参数的梯度，然后根据设定的学习率调整参数值。梯度下降有多种变体，包括批量梯度下降（使用整个数据集计算梯度）、随机梯度下降（每次迭代使用单个样本）和小批量梯度下降（使用数据的小批量）。此外，动量法和自适应学习率算法（如Adam）可以提高收敛速度和稳定性。选择合适的梯度下降方法和调整超参数对于模型训练的效率和效果至关重要。
梯度下降算法概述
Duyu09的博客
09-11 1254
梯度下降（Gradient Descent）是优化算法中的一种经典方法，广泛应用于机器学习和深度学习中，用于最小化损失函数（Loss Function）并找到模型参数的最优解。梯度下降的核心思想非常简单：在参数空间中，沿着函数梯度的反方向迭代更新参数，以逐步减小损失函数值，最终达到局部最小值甚至全局最小值。
梯度下降算法对比
今晚打老虎
05-23 415
损失函数为凸函数时，梯度下降一定可以得到全局最优解
梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）
qq_43016560的博客
08-17 9038
本文主要简述了梯度下降的一般概念，实现原理，常见的梯度下降算法类型及常用的梯度下降算法代码实现。
梯度下降算法比较
u013713117的专栏
02-18 4923
Batch gradient descentθ=θ−η⋅∇θJ(θ)θ=θ−η⋅∇_θJ(θ).例如在线性回归中，损失函数是: J(θ)=12∑mi=1(hθ(x(i))−y(i))2J(θ)=\frac {1}{2}\sum_{i=1}^{m}(h_{\theta}(x^{(i)})-y^{(i)})^2 使用梯度下降的方法使得J(θ)J(\theta)最小化 初始化θ\theta，例如令θ1
各种梯度下降算法的区别
weixin_43897604的博客
09-27 621
1.批量梯度下降算法使用所有样本，先累加求和再求平均值。需要的迭代次数相对较少，但是如果样本量很大的话，计算速度会很慢。 2.随机梯度下降算法每次只使用一个样本，则选取的方向会比较随机，因而得名。但是收敛速度较慢，迭代次数会比较多。 3.小批量梯度下降算法则介于上述二者之间，使用部分样本，是一个折中的办法。 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 ...
梯度下降算法matlab的实现
06-04
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，用于求解函数的局部最小值。在本示例中，我们关注的是如何在MATLAB环境中实现这一算法。MATLAB是一款强大的数学计算软件，适合进行数值分析和算法开发...
梯度下降算法代码及详细解释_梯度下降算法_梯度下降matlab_
10-04
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...
机器学习中的梯度下降算法及其优化变体-可实现的-有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！
最新发布
12-12
内容概要：本文详细介绍了梯度下降算法及其几种重要变体（SGD、Momentum、ASGD、Rprop、AdaGrad、AdaDelta、RM SProp、Adam、Nadam、AdamW、RAdam）在机器学习中的应用。这些优化算法因其结构简单、稳定性好且易于...
Pegasos - SVM 的原始估计子梯度求解器：这是“Pegasos-Primal Estimated sub-Gradient SOlver for SVM”论文的实现。-matlab开发
06-01
“用于 SVM 的 Pegasos-Primal 估计子梯度求解器” 是支持向量机分类算法中的原始优化问题求解器。 请参阅论文以获取更多参考。
子梯度算法
u013613100的博客
05-29 1074
次梯度方法 https://www.cnblogs.com/connorzx/p/4797194.html Subgradient method http://ju.outofmemory.cn/entry/94943
子梯度（subgradients）
muse的专栏
12-02 2998
1.子梯度gg是矢量(vector)是对应于函数ff的2. 子梯度满足f(z)≥f(x)+gT(z−x)f(z)\geq f(x) + g^T(z-x)在点xx,其中，x,z∈domfx,z\in dom f.3. 在某一点xx的子梯度不唯一。特别的，当ff是convex 和可微的（differentiable）,子梯度与梯度等价。4.如果放射函数(z),f(x)+gT(z−x)f(x)+g^T(z
优化中的subgradient方法
weixin_34023982的博客
04-11 313
哎。刚刚submit上paper比較心虚啊。无心学习。还是好好码码文字吧。 subgradient介绍 subgradient中文名叫次梯度。和梯度一样，全然能够多放梯度使用。至于为什么叫子梯度，是由于有一些凸函数是不可导的，没法用梯度。所以subgradient就在这里使用了。注意到。子梯度也是求解凸函数的。仅仅是凸函数不是处处可导。 f:X→R是一个凸函数，X∈R...
理解常用的3个梯度下降法
且听风吟的博客
05-20 913
此文章以均方误差的损失函数为例 假设样本 为 矩阵，即 个样本（假设为 65536 个）， 维特征。 学习率： 1 批量梯度下降法（batch Gradent Descent） 简介：每次利用所有样本（个）来进行损失计算，然后利用所有样本（个）来计算导数，最后更新参数。 批量梯度下降 计算损失 作用：计算所有样本集（个）的误差和 公式： 梯度下降 ...
机器学习：梯度下降法超详细指南
Hanze的博客
04-06 4048
在一阶函数中，一阶导数表示函数值与自变量的变化关系，我们把函数从一个点到另一个点变化的函数值与变化的自变量的比值称为函数这两点之间自变量方向的变化率，可以用。对一个维度的点求偏导数，如果结果为正，则在这点的这一维度为增函数，反之，则相反，我们知道了增减性，我们就知道了，函数往哪个方向走可以让函数的值达到最小。沿着梯度减小的方向走，梯度会越来越小，我们步长就会越来越小，到达极值点后，梯度达到水平，梯度值接近0，更新的参数也就不再变化。看到这里，我们可能会有一个疑问，求导的那个点的方向一定是沿着坐标轴的吗？
关于Proximal Methods，近端梯度下降的理解
_realyin_的博客
12-10 2294
本文介绍了两种Proximal Methods的证明方法以及实现。内容主要来源于王然老师的《Proximal Methods》一文以及网络，加入了部分个人理解。由于水平有限，如有不妥之处，敬请指正。 为什么会有Proximal methods这个东东？ 在机器学习的损失函数求解过程中，通过计算梯度然后迭代寻找最小值是一个常用的方法。而对于一些函数，是无法求导的，这时就无法用梯度下降等方法求解了。比如加了L1L1L1正则的损失函数。 argminβ1N∗∑i(yi−xi∗βt)+λ∗∥β∥1\mathop{\
【梯度下降法】详解优化算法之梯度下降法（原理、实现）
zl5186888的博客
09-09 1643
由于FG每迭代更新一次权重都需要计算所有样本误差，而实际问题中经常有上亿的训练样本，故效率偏低，且容易陷入局部最优解，因此提出了随机梯度下降算法。其每轮计算的目标函数不再是全体样本误差，而仅是单个样本误差，即每次只代入计算一个样本目标函数的梯度来更新权重，再取下一个样本重复此过程，直到损失函数值停止下降或损失函数值小于某个设定的阈值。若batch_size=n，则变成了FG。在当前位置求偏导，即梯度，正常的梯度方向类似于上山的方向，是使值函数增大的，下山最快需使最小，从负梯度求最小值，这就是梯度下降。
svm随机次梯度下降算法-pegasos
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shiqi,bao的博客
04-10 2万+
基本思想使用随机梯度下降直接解SVM的原始问题。摘要本文研究和分析了基于随机梯度下降的SVM优化算法，简单且高效。（Ο是渐进上界，Ω是渐进下界）本文证明为获得一定准确率精度ϵ \epsilon所需的迭代次数满足O(1ϵ)O{(\frac1 \epsilon)}，且每一次迭代都只使用一个训练样本。相比之下，以前分析的SVM随机梯度下降次数满足Ω(1ϵ2)\Omega{(\frac {1} {\epsi
深度解析梯度下降算法及其Matlab实现
资源摘要信息:"梯度下降算法是一种常用的优化算法，主要用于求解无约束的优化问题。其基本思想是通过迭代的方式，沿着目标函数梯度的反方向，即最速下降方向，逐步找到函数的最小值。在机器学习领域，梯度下降算法被...
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