其中,梯度公式为\dfrac{\partial \text{y}}{\partial x}=0.8*x-6*\textbf{exp}(-(x+2)^2)*(x+2) 按以上算法流程,编写程序如下(python): # 本代码用动量梯度下降法求解函数y = 0.4*x^2+3*exp(-(x+2)^2) 的极小值# 代码主旨用于教学,供大家学习理解动量梯度下降法的原理# 转载请说明来自 《...
我们可以对比一下不加动量的随机梯度下降法 # 使用 Sequential 定义 3 层神经网络 net = nn.Sequential( nn.Linear(784, 200), nn.ReLU(), nn.Linear(200, 10), )optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-2) # 不加动量 # 开始训练 losses1 = [] idx = 0 start = time.time() ...
1.4梯度方向为什么是函数下降最快的反方向 1.5 指数加权平均 假设有10个数,xixi:=0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ,想求这组数据的平均值,我们所知的方法一般是算是平均法:$$\overline{x}=\dfrac{0+1+2+3+4+5+6+7+8+9}{10}$$ 还有一种方法是指数加权平均法,定义一个超参数ββ(大部分情况β=0...
动量梯度下降法的核心公式为：速度更新公式：\( v_{t+1} = mc * v_t + lr * g_t \)参数更新公式：\( x_{t+1} = x_t - v_{t+1} \)其中，\( mc \)是动量系数，通常设置为0.9，\( lr \)是学习率，一般设为0.1，\( g_t \)是当前梯度。该方法在迭代过程中，通过调整...