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梯度下降算法

  • 神经网络是如何运用梯度下降算法进行学习

    神经网络是如何运用梯度下降算法进行学习

    当神经网络预测结果不准确时，如何调整让网络变得准确呢？ 这个调整自身然后让自己预测更加准确的过程就是学习我们知道，预测的是否准确是又W和b来决定的，所以神经网络学习的目的就是找到合适的W和b。通过一个叫做梯度下降的算法可以达到这个目的。梯度下降算法： 一步步地改变w与b的值，新的w与b会使得损失函数的输出结果更小，即一步一步让预测更加精准。 我们所谓的训练神经网络其实就是找到一组w与b，使得这

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 神经网络的优化算法_梯度下降优化算法

    神经网络的优化算法_梯度下降优化算法

    最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm神经网络最基本的优化算法是反向传播

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 随机梯度下降算法过程详细解读_python 排序算法

    随机梯度下降算法过程详细解读_python 排序算法

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。梯度下降算法 梯度下降，依照所给数据，判断函数，随机给一个初值w，之后通过不断更改，一步步接近原函数的方法。更改的过程也就是根据梯度不断修改w的过程。以简单的一元函数为例原始数据为x_data = [1.0,2.0,3.0] y_data = [2.0,4.0,6.0]复制因此我们设置函数为对于该函数，我们的w是未知的，因此如何根据xy的数据，获取到正确的w

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 批量梯度下降算法

    批量梯度下降算法

    这一讲介绍了我们的第一个机器学习算法，”批量“梯度下降算法(Batch Gradiant Descent)。注意到他在前面加了个“批量(Batch)”，这其实是为了与以后的另一种梯度下降算法进行区分从而体现出这个算法的特点。线性回归梯度下降算法这是用来解决所谓的“线性回归”问题。线性回归应该都懂了，这里大概的进行下定义（以单变量为例）：1、给你一个数据集（Training Set），数据集中有很多

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • flink 批量梯度下降算法线性回归参数求解（Linear Regression with BGD(batch gradient descent) ）

    flink 批量梯度下降算法线性回归参数求解（Linear Regression with BGD(batch gradient descent) ）

    1、线性回归 假设线性函数如下： 假设我们有10个样本x1,y1）,(x2,y2).....(x10,y10)，求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值。   什么样的θ最好的呢？最能反映这些样本数据之间的规律呢？   为了解决这个问题，我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小。   2、梯度下降算法 梯度下降的场景： 梯度

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、SVM支持向量机、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)

    ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、SVM支持向量机、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)

    ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、支持向量机(SVM_Linear、SVM_Rbf)、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)       目录 基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、支

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 梯度下降算法原理讲解——机器学习

    梯度下降算法原理讲解——机器学习

    详细可以参考：梯度下降算法原理讲解——机器学习_Arrow and Bullet-CSDN博客_梯度下降法 其中最重要的是：

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

    深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

    补充在前：实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候，发现有效的激活函数是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus，对应的梯度算法是adam、mom、rmsprop、sgd，效果最好的组合是：prelu+rmsprop。我的代码如下： # Simple example using recurrent neural network to predict t

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 3-《PyTorch深度学习实践》-梯度下降算法

    3-《PyTorch深度学习实践》-梯度下降算法

    穷取法计算量太大，搜索空间太大，不太现实 分治算法，各个击破 分治算法，不适合非凸函数，会陷入局部最优，凸函数，任取两点&

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 梯度与梯度下降（上升）算法

    梯度与梯度下降（上升）算法

    梯度与梯度下降（上升）算法 方向导数与偏导数 设函数\(z=f(x,y)\)在点\(P(x,y)\)的某一领域\(U(P)\)内有定义。自点\(P\)引射线\(l\)。设\(x\)轴正向到射线\(l\)的转角为\(\varphi\)，并设\(P'(x+\Delta x, y + \Delta y)\)为\(l\)上的另一点且\(P'\in U(p)\)。 考虑 \[\lim_{\rho\righ

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 梯度下降算法总结（Gradient Descent Algorithms）

    梯度下降算法总结（Gradient Descent Algorithms）

    0. 摘要 机器学习与深度学习中常用到梯度下降（Vanilla Gradient Descent）优化方法及其改进的变种(Improved Variants)，不同专业书与教程中均有所涉及，但缺乏系统性与完整性.本文在参阅相关论文与教程的基础上，通过对比总结，系统性归纳并

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 数学和微分角度理解梯度下降算法

    数学和微分角度理解梯度下降算法

    目录 一、 什么是梯度下降算法 1.1 数学理解——微分 1.2 形象理解 1.3 步长（学习率） 1.4 梯度下降算法实现 1.5 梯度下降算法类型 1.5.1 批量梯度下降算法  1.5.2 随机梯度下降算法 1.5.3 小批量梯度下降算法 二、参考文章 一、 什么是梯度下降算法 梯度下降算法的思

    日期 2023-06-12 10:48:40