首页
博客
源码
资源
博客
源码
写文章
发布博客
发布资源
登录
X
梯度
相关资讯
热门
最新
后端
01-01 08:00
后端
梯度下降简介
梯度下降简介,目录OutlineWhat'sGradientWhatdoesitmean?HowtosearchForinstanceAutoGrad$2^{nd}$-orderOutlineWhat'sGradientWhatdoesitmeanHowtoSearchAutoGradWhat'sGradient导数,derivative,抽象表达偏微分,partialderivative,沿着某
191
后端
01-01 08:00
后端
梯度下降(Gradient Descent)小结
梯度下降(Gradient Descent)小结,梯度下降(GradientDescent)小结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(GradientDescent)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,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。比如函数f(x,y)
148
代码人生
01-01 08:00
代码人生
梯度下降优化算法(一)
梯度下降优化算法(一),一背景对于机器学习和深度学习较为熟悉的同学,应该大抵都听过这句话,机器学习=模型+策略+算法。其实笔者最开始学习的时候就基础过这个概念,但是这三个东西具体都是什么呢,也是经过一段时间才真正的领悟。模型:就是想要学习的函数、表达式或者是网络结构。策略:本质就是如何减少探索模型的推理值与实际值的Gap,包括训练数据、测试数据乃至未知数据。算法:本质就是通过优化算法减少上面介绍的
128
后端
01-01 08:00
后端
梯度下降法改进过程:从 SGD 到 Adam算法
1. SGD 梯度下降法 1.1 梯度下降(Gradient Descent) 梯度g指函数的某处的偏导数,指向函数上升方向。因此梯度下降法是指用梯度的负数-g更新参数,从而使下一次计算的结果向函数...
100
后端
01-01 08:00
后端
梯度下降法改进过程:从 SGD 到 Adam算法
1. SGD 梯度下降法 1.1 梯度下降(Gradient Descent) 梯度g指函数的某处的偏导数,指向函数上升方向。因此梯度下降法是指用梯度的负数-g更新参数,从而使下一次计算的结果向函数...
83
代码人生
01-01 08:00
代码人生
梯度下降 以y=2x为例
梯度下降 以y=2x为例 本文内容,参考自:https://peterroelants.github.io/posts/neural-network-implementation-part01/ import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #定义------------------
62