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查询Tags标签： 梯度，共有 186条记录-
3.线性回归-梯度下降算法简介
常见的梯度下降算法有：全梯度下降算法(Full gradient descent）， 随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent）， 随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent） 小批量梯度下降算法（Mini-batch gradient descent）,它们都是为了正确地调节权重向…
2021/11/4 22:14:39 人评论 次浏览 -
3.线性回归-梯度下降算法简介
常见的梯度下降算法有：全梯度下降算法(Full gradient descent）， 随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent）， 随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent） 小批量梯度下降算法（Mini-batch gradient descent）,它们都是为了正确地调节权重向…
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共轭梯度法及其matlab程序
上一篇文章介绍了修正牛顿法，修正牛顿法的缺点是收敛速度一般，所以为了使算法既不使用Hess阵，也要保证它的收敛速度，本文介绍共轭梯度法。共轭梯度法有超线性的收敛速度，算法结构简单，容易编程，并且不用计算Hess阵的优点。下面介绍共轭梯度法的算法步骤。步0：确定…
2021/11/4 22:13:51 人评论 次浏览 -
共轭梯度法及其matlab程序
上一篇文章介绍了修正牛顿法，修正牛顿法的缺点是收敛速度一般，所以为了使算法既不使用Hess阵，也要保证它的收敛速度，本文介绍共轭梯度法。共轭梯度法有超线性的收敛速度，算法结构简单，容易编程，并且不用计算Hess阵的优点。下面介绍共轭梯度法的算法步骤。步0：确定…
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深度学习各优化算法
深度学习中，在进行损失函数J的优化及参数寻优时，用到的均是梯度下降法。而其他优化算法均是在此基础上进行的一定改进。 批梯度下降（BGD）：就是没有任何优化的梯度下降，我们每一次循环都是对整个训练集进行学习。用此方法计算量较大，迭代时间长。随机梯度下降（SGD）…
2021/10/31 17:11:56 人评论 次浏览 -
深度学习各优化算法
深度学习中，在进行损失函数J的优化及参数寻优时，用到的均是梯度下降法。而其他优化算法均是在此基础上进行的一定改进。 批梯度下降（BGD）：就是没有任何优化的梯度下降，我们每一次循环都是对整个训练集进行学习。用此方法计算量较大，迭代时间长。随机梯度下降（SGD）…
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三种不同的梯度下降算法和正则方程的线性回归预测结果对比
本文采用批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、和正则方程，四种思路来构造不同的线性回归预测器。我们经常会用到梯度下降法来对机器学习算法进行训练。也就是批量梯度下降法BGD，随机梯度下降法SGD，小批量梯度下降MBGD法。 可以参考此链接资料：http…
2021/10/30 1:10:48 人评论 次浏览 -
三种不同的梯度下降算法和正则方程的线性回归预测结果对比
本文采用批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、和正则方程，四种思路来构造不同的线性回归预测器。我们经常会用到梯度下降法来对机器学习算法进行训练。也就是批量梯度下降法BGD，随机梯度下降法SGD，小批量梯度下降MBGD法。 可以参考此链接资料：http…
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9 激活函数简单原理及使用
激活函数简单原理及使用： 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/172254089 目前用到的几个激活函数的发展及简单使用： 1 Sigmoid：Sigmoid 的函数图像如上所示，从图像可以看出，函数两个边缘的梯度约为0，梯度的取值范围为(0, 0.25)。 使用 Sigmoid 作为激活函数时，…
2021/10/28 6:10:08 人评论 次浏览 -
9 激活函数简单原理及使用
激活函数简单原理及使用： 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/172254089 目前用到的几个激活函数的发展及简单使用： 1 Sigmoid：Sigmoid 的函数图像如上所示，从图像可以看出，函数两个边缘的梯度约为0，梯度的取值范围为(0, 0.25)。 使用 Sigmoid 作为激活函数时，…
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李宏毅机器学习Task05
李宏毅机器学习Task05 梯度下降法的困难 本次重点关注神经网络算法中在用梯度下降法寻找最佳的那个f∗f^*f∗时，如果梯度为0其实意味着是一个极值点，并不一定是一个最值点，基本的情况可以分为鞍点，和极值点，如图所示（左为鞍点，右边为极小值点） 多维情况下的泰勒展…
2021/10/20 23:41:48 人评论 次浏览 -
李宏毅机器学习Task05
李宏毅机器学习Task05 梯度下降法的困难 本次重点关注神经网络算法中在用梯度下降法寻找最佳的那个f∗f^*f∗时，如果梯度为0其实意味着是一个极值点，并不一定是一个最值点，基本的情况可以分为鞍点，和极值点，如图所示（左为鞍点，右边为极小值点） 多维情况下的泰勒展…
2021/10/20 23:41:48 人评论 次浏览 -
动手学深度学习v2-10-1 线性回归+基础优化算法
一、线性回归 1 线性模型2 线性模型可以看成单层神经网络3 神经网络源于神经科学4 衡量预测质量平方损失5 案例-房价预测 (1) 简化模型(2) 训练数据(3) 参数学习(4) 显示解6 总结二、基础优化方法 1 梯度下降 (1) 基本步骤(2) 选择学习率2 小批量随机梯度下降 (1) 基本步骤…
2021/10/7 12:40:52 人评论 次浏览 -
动手学深度学习v2-10-1 线性回归+基础优化算法
一、线性回归 1 线性模型2 线性模型可以看成单层神经网络3 神经网络源于神经科学4 衡量预测质量平方损失5 案例-房价预测 (1) 简化模型(2) 训练数据(3) 参数学习(4) 显示解6 总结二、基础优化方法 1 梯度下降 (1) 基本步骤(2) 选择学习率2 小批量随机梯度下降 (1) 基本步骤…
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反向传播算法之梯度下降
一、导数常见性质 1.基本函数的导数常数函数c导数为0，如
2021/10/6 22:10:59 人评论 次浏览
