”梯度下降“ 的搜索结果

     Gradient Descent一、梯度下降1. 一元梯度下降1> 绘制方程的图像2> 梯度下降3> 修改 θ\thetaθ2. 多元梯度下降二、梯度下降&线性回归1. 批量梯度下降法(BGD)1> R语言编写2> R自带的线性回归2. ...

     梯度下降(gradient descent, GD)算法是神经网络模型训练中最为常见的优化器。尽管梯度下降(gradient descent)很少直接用于深度学习,但理解它是理解随机梯度下降和小批量随机梯度下降算法的基础。

     梯度下降(gradient descent)在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是Logistic回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值,或者收敛到最小值。本文将从一个下山的场景开始,先提出梯度下降算法...

       本文主要对梯度下降算法的基本原理进行了讲解,然后使用手写梯度下降算法解决了线性回归问题。最后对 PyTorch 中的反向传播函数进行了讲解并利用该函数简明快速的完成了损失的求导与模型的训练。 梯度下降算法一...

     梯度的概念¶ 梯度是微积分中一个很重要的概念 在单变量的函数中,梯度其实就是函数的微分,代表着函数在某个给定点的切线的斜率; 在多变量函数中,梯度是一个向量,向量有方向,梯度的方向就指出了函数在...

     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,即梯度下降法。 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...

     一维梯度下降 证明:沿梯度反方向移动自变量可以减小函数值 学习率 局部最小值 多维梯度下降 自适应方法

     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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