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
梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。介绍梯度下降法之前首先先介绍一下梯度。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
简述梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示：梯度下降的相关概念在详细了解梯度下降的算法之前，我们先看看相关的一些概念。 1. 步长（Learning rate）：步长
机器学习中往往需要刻画模型与真实值之间的误差，即损失函数，通过最小化损失函数来获得最优模型。这个最优化过程常使用梯度下降法完成。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。1. 梯度解释梯度之前需要解释导数与偏导数。导数与偏导数的公式如下：导数与偏导数都是自变量趋于0时，函数值的变化量与自变量的变化量的比值，反应了函数f(x)在某一点沿着某一方
前言1、机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理。2、梯度下降法 = 梯度+下降3、想要了解梯度，必须要了解方向导数，想要了解方向导数，就要了解偏导数，想要了解偏导数，就要了解导数，所以学习梯度需要依次学习导数、偏导数、方向导数和梯度。基础知识1、导数：函数在该点的瞬时变化率，针对一元函数而言2、偏导数：函数在坐标轴方向上的变化率 3、方向导数：函数
0.前言 前期博客介绍了机器学习基础概念和三要素，本期博客重点讲解三要素的算法部分，即学习模型的具体计算方法。1、常用计算方法 梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、坐标下降法。 梯度下降法的改进型：AdaDelta，AdaGrad，
前言梯度下降法(Gradient Descent)优化函数的详解（0）线性回归问题 梯度下降法(Gradient Descent)优化函数的详解（1）批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）梯度下降法(Gradient Descent)优化函数的详解（2）随机梯度下降法（SGD Stochastic Gradient Descent）梯度下降法(Gradient Descen
深度学习最常用的优化方法就是随机梯度下降法，但是随机梯度下降法在某些情况下会失效，这是为什么呢？带着这个问题我们接着往下看。 一个经典的例子就是假设你现在在山上，为了以最快的速度下山，且视线良好，你可以看清自己的位置以及所处位置的坡度，那么沿着坡向下走，最终你会走到山底。但是如果你被蒙上双眼，那么你则只能凭借脚踩石头的感觉判断当前位置的坡度，精确性就大大下降，有时候你认为的坡，实际上可能并不是坡，
梯度（向量）计算：Learning rate太小的话，训练速度会很慢，太大可能会的不到正确的结果；（可以作参数参数迭代次数—Loss的函数）；自动调节的learning rate的方法：（几种方法比较） Van
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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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
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
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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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
很多深度学习的书籍以及网上介绍深度学习的相关文章里面介绍了梯度法求损失函数最优化，但很少会解释梯度法的数学式是怎么得出来的，经过一番数学推理和文献查找（其实Ian Goodfellow等著的《深度学习》也没有通俗解释，用了晦涩的语言和符号表示，没有具体说明，参见其第四章第三节），做此笔记。 梯度通俗来说，梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数。
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
一句话总结梯度下降：通过寻找损失最小值，来学习到最优的模型参数据我所知，几乎所有常见的深度神经网络都会用梯度下降来更新模型的参数，参数学习的越好就说明它越拟合我们的训练数据，越拟合训练数据说明机器学习的成绩越好，我们再用它来预测新数据的时候，得到的效果就越好。笔记文，文章末尾有个视频链接说实话，在我学习它这个视频之前，我就知道上面的概念，不过对于经常调库的我来说也够用了，下面是我针对原作者视频中的
梯度下降法大家族（BGD，SGD，MBGD）批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新，这个方法对应于前面3.3.1的线性回归的梯度下降算法，也就是说3.3.1的梯度下降算法就是批量梯度下降法。
θi=θi−α∑j=0m(hθ(x(j)0,x(j)1,...x(j)n)−yj)
Gradient DescentΔ\DeltaΔ 哈密顿算子初始位置
原创
2021-08-10 18:15:21
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