梯度下降法是机器学习里比较基础又比较重要的一个求最小值的算法。梯度下降算法过程如下：1）随机初始值2）在这里，简单谈一下自己对梯度下降法的理解。首先，要明确梯度是一个向量，是一个n元函数f关于n个变量的偏导数，比如三元函数f的梯度为(fx,fy,fz)，二元函数f的梯度为(fx,fy），一元函数f的梯度为fx。然后要明白梯度的方向是函数f增长最快的方向，梯度的反方向是f降低最快的方向。我们以一元函
今天开始对自己这几个月在深度学习和机器学习的learning做一些总结： 如何能让自己的算法更加高效，除了我之后将提到的归一化处理，今天先来看看adam算法。Adam 结合了mouteum 和 rep,过程类似于归一化对算法提速的作用，能够使得loss function 的界面趋向于圆形，使得变量w,b的变化较为缓和，减少上下大幅度的摆动，这是adam算法的作用，x在深度学习的历史上，包
Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化算法的特性和其在深度学习中的应用，后一部分从 Adam 优化算法的原论文出发，详细解释和推导了它的算法过程和更新规则。我们希望读者在读完两部分后能了解掌握以下几点：Adam 算
1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度下降法 ...
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2021-07-25 20:14:00
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1、什么是梯度梯度是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大。2、什么是梯度下降梯度下降是一个最优化的算法，用来递归性地逼近最小偏差模型，核心思想是按照梯度相反的方向，不停地调整函数权值，步骤为：1）求损失函数值2）损失是否最够小，如果不是，计算损失函数的梯度3）按梯度的反方向走一小步（调整权重，)循环到第2步，迭代执行3、激活函数出
一、什么是梯度下降算法梯度下降就是求一个函数的最小值，对应的梯度上升就是求函数最大值，梯度下降法不是机器学习算法，不能用来解决分类或回归问题，而是一种基于搜索的最优化方法，作用是优化目标函数，如求损失函数的最小值。那么为什么我们常常提到“梯度下降”而不是梯度上升“呢？主要原因是在大多数模型中，我们往往需要求函数的最小值。我们得出损失函数，当然是希望损失函数越小越好，这个时候肯定是需要梯度下降算法的
在求解机器学习算法的模型参数时，很多情况下会用到梯度下降，这里稍微记一下学习笔记。梯度：梯度的本意是一个向量（矢量），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（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。————百度百科 梯度下降算法本质上就是沿着负梯度方向寻找函数最小值的求解方法梯度下降法是迭代法的一种，以逐渐逼近解为目的求出解的精确值。牛顿方法也是一
梯度下降法和随机梯度下降法 一、总结 一句话总结： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）：在更新参数时使用所有的样本来进行更新 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）：求梯度时没有用所有的m个样本的数据，而是仅仅选取一个样本j来求梯度。 小
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2020-07-26 23:02:00
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1、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。 梯度的方向是函数f增长最快的方向，梯度的反方向是梯度下降最快的方向对于梯度下降的解释是： 比如说下山的过程中，我们不知道从哪里下山可以最快到达山脚下，这个时候求偏导，也就是求出梯度值，沿着梯度的负方向，也就是当前位置最陡峭的方向走一步，然后继续求当
梯度下降优化算法综述 该文翻译自An overview of gradient descent optimization algorithms。 总所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很
梯度下降是通过迭代搜索一个函数极小值的优化算法。使用梯度下降,寻找一个函数的局部极小值的过程起始于一个随机
原创
2022-05-01 17:09:23
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1 梯度下降法本文所有的数学定义概念非官方所给，皆来自于个人理解融合1.1 梯度的定义标准定义：梯度的本意是一个向量（矢量），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（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模） 个人理解就是能够使函数值增大最快的方向 需要明确的一点，这里说的方向都是自变量变化的方向1.2 梯度下降法梯度下降法本质上是用来求解目标函数最小
http://blog..net/sd9110110/article/details/52921141 上一次说到代价函数，代价函数的作用就是找到最优的参数使假设函数与实际值相差最小。而梯度下降法（Gradient Descent）就是找到最优参数的方法之一。 一，算法思想 1.从参数的某一
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2017-12-12 18:33:00
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梯度下降法，基于这样的观察：如果实值函数 在点 处可微且有定义，那么函数 在 点沿着梯度相反的方向 下降最快。 因而，如果 对于 为一个够小数值时成立，那么 。 考虑到这一点，我们可以从函数 的局部极小值的初始估计 出发，并考虑如下序列 使得 因此可得到 如果顺利的话...
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2013-11-10 21:36:00
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方向导数 方向导数指的是曲面上某一点沿任意方向的变化率 我们知道在求偏导的时候，方向被限制在了坐标轴上 所以定义$u=cos\theta_i+sin\theta_j$，用来表示任意方向上的导数 方向导数:=$Duf=\lim_{t\to 0} \frac {f(x_0+tcos\theta,y_0+ ...
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2021-10-22 10:30:00
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梯度下降法的选择学习率（步长）是一个重要的问题，过大的学习率可能导致不稳定的收敛甚至发散，而过小的学习率可
Gradient DescentΔ\DeltaΔ 哈密顿算子初始位置
原创
2021-08-10 18:15:21
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方向导数 方向导数指的是曲面上某一点沿任意方向的变化率 我们知道在求偏导的时候，方向被限制在了坐标轴上 所以定义$u=cos\theta_i+sin\theta_j$，用来表示任意方向上的导数 方向导数:=$Duf=\lim_{t\to 0} \frac {f(x_0+tcos\theta,y_0+ ...
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2021-10-22 10:30:00
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梯度下降法nnn维平面里有mmm个点x1,x2,x3,...,xmx1,x2,x3,...,xmx_1, x_2, x_3, ..., x
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2022-11-02 09:49:35
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https://blog.csd即下山移动一小步之后的位置...
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2022-07-18 15:13:10
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