梯度下降优化算法 - 程序员宅基地

基于梯度的神经网络优化算法总结

标签：神经网络优化算法梯度

梯度下降法（Gradient descent ）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（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索...

梯度下降法Matlab程序及利用excel做详细说明

标签：梯度下降 Matlab 程序源文件 excel 说明

大多数数据科学算法是优化问题。而这方面最常使用的算法是梯度下降。或许梯度下降听起来很玄，但读完这篇文章之后，你对它的感觉大概会改变。这里用住宅价格预测问题作为例子，并附有Matlab程序源文件供大家学习

深度学习的优化方法-梯度下降算法

标签：人工智能神经网络 keras

深度学习的优化方法-梯度下降算法

梯度下降优化器小结(RMSProp，Momentum，Adam)

标签：深度学习神经网络人工智能

原始梯度下降算法 delta = - learning_rate * gradient theta += delta 导致的问题是特别陡峭的地方和特别平缓的地方采用同样的learning_rate，如果learning_rate太大很容易在陡峭的地方一个大幅度的迭代会跨过最...

从零开始的Nesterov动量梯度下降

【翻译自： Gradient Descent With ... 梯度下降是一种优化算法，遵循目标函数的负梯度以定位函数的最小值。梯度下降的一个限制是，如果目标函数返回嘈杂的梯度，则它可能会卡在平坦的区域中或反弹。动量是...

各种神经网络优化算法：从梯度下降，随机梯度下架，批量随机梯度下架，Adagrad，AdaDelta，Adam

最常用的一阶优化算法是梯度下降。 2 二阶优化算法二阶优化算法使用了二阶导数(也叫做Hessian方法)来最小化或最大化损失函数。由于二阶导数的计算成本很高，所以这种方法并没有广泛使用。 1 梯度下降的公式...

线性回归及梯度下降算法详解

标签：算法梯度下降算法线性回归

一、线性回归问题回归最简单的定义是，给出一个点集D，用一个函数去拟合这个点集，并且使得点集与拟合函数间的误差最小，如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为...

机器学习之梯度下降法

标签： eta sgd test 学习机器学习梯度梯度下降

梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。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（或者是近似梯度）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...

机器学习笔记~三种梯度下降算法的优劣

标签：梯度下降算法优点缺点

常用的梯度下降算法一般是Batch Gradient Descent，Mini-batch Gradient Descent和Stochastic Gradient Descent。 1. Batch Gradient Descent 1）优点：在训练过程中，使用固定的学习率，不必担心学习率...

批量梯度下降法

标签：机器学习算法人工智能

本文主要介绍随机梯度下降法

机器学习笔记（10）——逻辑回归算法优化之随机梯度下降法

标签：逻辑回归随机梯度

在上一篇文章《机器学习笔记（9）——深入理解逻辑回归算法及其Python实现》中，详细学习了逻辑回归算法的分类原理和使用梯度下降法来最小化损失函数的数学推导过程，从而拟合出分类函数的参数θ。 1. 随机梯度下降...

SVM的梯度下降解释及其算法比较

标签： SVM 梯度下降机器学习算法

首先说明一点，SVM的算法原理和其它机器学习算法是一致的，其中引入了两个最核心的概念就是hinge loss和kernel trick，这篇本章主要结合这两个部分说明SVM。 ...

随机梯度下降算法失效及其解决办法

标签：算法机器学习深度学习

先介绍下梯度下降算法经典的梯度下降方法的梯度： ▽L(θ)=1M∑i=1M▽L(f(xi,θ),yi)\triangledown L(\theta) = \frac{1}{M}\sum_{i=1}^{M} \triangledown L(f(x_i, \theta), y_i)▽L(θ)=M1i=1∑M▽L(f(xi,...

优化算法和梯度下降法

标签：优化算法梯度下降

这个文件里面主要讲述了优化算法和梯度下降法

梯度下降法局部最优解和鞍点的问题

陷入局部最优并不是神经网络的问题，在一个高维空间中做梯度下降，很难收敛到局部最优，因为局部最小值要求函数在所有维度上都是局部最小值。若一个维度收敛到局部最小值的概率是0.5，则n维度收敛到局部最小值的概率...

Adam优化算法原理详解（吴恩达深度学习笔记）

标签：优化吴恩达学习学习笔记深度学习算法算法原理

在介绍Adam之前首先介绍一下momentum和RMSprop优化算法。一、momentum 1、指数加权平均数指数加权平均数不仅考虑了当前数值也涵盖了以前的数据对现在的影响。解释指数加权平均值名称的由来：指数加权平均值的...

深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

标签： SGD 梯度下降最优化方法

梯度下降综述

梯度下降算法详细解析及代码实现

标签：函数优化

如有冒犯，还望谅解！梯度下降的场景假设梯度 ...本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！...

AdamW随机梯度下降优化解读(备用)

标签：人工智能

Adam

近端梯度下降法 (proximal gradient descent)算法python实现完整版

标签： python 优化算法

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import scipy as spy from scipy.sparse import csc_matrix import matplotlib.pyplot as plt import time #用来计算运行时间 #=======模拟数据====================== ...