”梯度“ 的搜索结果

     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。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 　在微积分里面，对多元...

     （一）梯度下降的原理： 梯度下降是一个一阶优化算法，又称为最速下降法。梯度下降法是最小化目标函数（假设为J（θ））的一种方法，其中θ为模型的参数，梯度下降法利用目标函数的梯度∇θJ(θ)的反方向来更新参数...

     神经网络(DNN)其实就是人工神经网络(ANN)的多层实现,一个ANN有2个或者2个以上的隐藏层,则被称为深度神经网络(DNN),下面的内容我们会针对神经网络反向微分过程中产生的梯度爆炸和梯度消失,以及当前有效的缓和方法做...

     梯度下降算法 Gradient Descent GD是沿梯度下降的方向连续迭代逼近求最小值的过程，本文将实现以下梯度下降算法的python实现。 简单梯度下降算法 批量梯度下降算法 随机梯度下降算法 简单梯度下降算法 简单梯度...

     三种梯度下降算法的比较和几种优化算法 - 知乎 pytorch学习系列（4）：常用优化算法_ch ur h的博客-程序员宅基地 一、问题的提出 大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变 以最小化或...

     来源：知乎—歪杠小胀作者：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45144132901记录写这篇文章的初衷最近在复现一篇论文的训练代码时，发现原论文中的总loss由多个loss组成。如果只有一个loss，那么直接loss.backward()即可...

     python实现共轭梯度优化算法一、共轭梯度算法简介二、实现共轭梯度方法的两块重要积木1.共轭方向的确定2.方向优化步长的确定note3.共轭梯度算法优化过程 一、共轭梯度算法简介 共轭梯度(Conjugate Gradient)方法是一...

     文章目录一、什么是梯度下降法二、如何理解梯度下降法2.1 概念2.2 举例说明 一、什么是梯度下降法 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束...

     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。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 　在微积分里面，对多元...

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