1、梯度下降算法并不能保证被优化函数达到全局最优解,只有当损失函数为凸函数时,梯度下降算法才能保证达到全局最优解,因此不能保证一定达到全局最优,受限于损失函数是否为凸函数。 2、梯度下降算法由于要在全部数据上最小化损失,在海量训练数据下,计算时间长。 3、共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方...
拟牛顿法和共轭梯度法例题csdn 拟牛顿法和共轭梯度法试题。 一、单选题(每题 5 分,共 25 分)。 1. 拟牛顿法的基本思想是用( )近似海森矩阵。 A. 单位矩阵。 B. 正定矩阵。 C. 对角矩阵。 D. 对称矩阵。 2. 共轭梯度法中,共轭方向的定义是关于( )共轭。 A. 目标函数。 B. 海森矩阵。 C. 梯度...
本文链接:https://blog.csdn.net/chd_lkl/article/details/106396695智能推荐有关梯度下降的一些理解 文章目录 基本概念 梯度大小的计算 代码 参考 基本概念 这几天在看深度学习这本书,正好看到梯度下降这里,想想好早之前看梯度下降一直不明白,这里就将其总结一下; 函数在某一点的梯度是这样一个向量,它的方向与...
https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/52698895 https://www.zhihu.com/question/27157047 梯度下降:一阶导数 牛顿法:二阶导数,在选择方向时,不仅考虑当前坡度是否够大,还会考虑走了一步之后,坡度是否会变得更大。 共轭梯度法:利用一阶导数,但是具有二次终止性 共轭方向法(不一定是共轭梯度)的思想就...
本文转载自TimingSpace 发表在CSDN上的文章 原文链接:https://blog.csdn.net/Timingspace/article/details/50963564 1. 前言: 细微之处,彰显本质;不求甚解,难以理解。 一直以来,我都认为,梯度下降法就是最速下降法,反之亦然,老师是这么叫的,百度百科上是这么写的,wiki百科也是这么说的,这么说,必然会导致大家认...
梯度下降法的推倒(https://blog.csdn.net/pengchengliu/article/details/80932232) 顺带提一嘴,最小二乘法其实也就是MSE。 牛顿法其实就是对函数进行二阶泰勒展开求极值的问题,最后得到的是递推关系x与函数一阶导和二阶导的关系。 其中H代表黑塞矩阵,也就是函数的二阶偏导数矩阵,g代表函数的一阶导数矩阵。下...
共轭梯度法简介f.PNG>5f82209d7.PNG>0ce4e12cd804f920095.PNG>f.PNG>1条评论 itfanr 2015-01-31 http:// ### download.csdn.net/download/bjq1016/4976667 我这里有些课件,你可以看看。大神! 回复要发表评论请先登录或注册 发起人:jefflee
7. 语言不限,可以用matlab,python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降,共轭梯度要求自己求梯度,迭代优化自己写。不许用现成的平台,例如pytorch,tensorflow的自动微分工具。 详细介绍参考:https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125276021 ...
来源http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/51607040相关推荐: 梯度下降法和牛顿法有什么不同【机器学习面试题】 拟牛顿法(Quasi-Newton Methods)是什么【机器学习面试题】 GBDT和XGBoost(决策树、Random Forest、Boosting、Adaboot)的区别是什么【机器学习面试题】 iOS14企业签名证书无法下载怎么办[已...
我前期写博客大多是为了自己复习巩固方便,在读别人的过程中无论知识、见识还是态度都改变了好多,向大佬们学习,学无止境。 参考博客https://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/4740249... 【Python】导入资源管理器的文件列表(计算文件和文件夹大小)...