梯度下降法 http://blog.csdn.net/sd9110110/article/details/52921141 上一次说到代价函数,代价函数的作用就是找到最优的参数使假设函数与实际值相差最小。而梯度下降法(Gradient Descent)就是找到最优参数的方法之一。 一,算法思想 1.从参数的某一个(组)值开始,比如从θ0=0和θ1=0开始。 2.保持该(组)值...
动量梯度下降法 还有一种算法叫做Momentum,或者叫做动量梯度下降法,运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法,简而言之,基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数,并利用该梯度更新的权重。 例如,如果要优化成本函数,函数形状如图,红点代表最小值的位置,假设从这里(蓝色点)开始梯度下降法,如果进行梯度下降法的一次迭代,...
入门机器学习必须了解梯度下降法,虽然梯度下降法不直接在机器学习里面使用,但是了解梯度下降法的思维是后续学习其他算法的基础。网上已经有很多篇文章介绍梯度下降法。但大部分文章要么整一堆数学公式,要么就是简单说一下沿梯度的反方向下降最快就草草了事。本篇文章浅显易懂讲解,拥有高中数学知识即可看懂。 1.引入 我...
1、梯度下降法 梯度下降是神经网络优化应用最多的算法。 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迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法。 梯度下降法的缺点包括: 靠近局...
梯度算法之梯度上升和梯度下降 - Thinkgamer博客 - CSDN博客梯度算法之梯度上升和梯度下降 http://weixin.qq.com/r/Izmju4LEo9-crcbY92wx (二维码自动识别) 由于文中涉及大量的数学公式,建… Think...发表于机器学习 梯度下降算法公式推导 北极星小男友 梯度下降法(steepest descent)和共轭梯度法(conjugate gradie...
近端梯度下降法是众多梯度下降 (gradient descent) 方法中的一种,其英文名称为proximal gradident descent,其中,术语中的proximal一词比较耐人寻味,将proximal翻译成“近端”主要想表达"(物理上的)接近"。与经典的梯度下降法和随机梯度下降法相比,近端梯度下降法的适用范围相对狭窄。对于凸优化问题,当其目标函数存在...
在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为: 对应的能量函数(损失函数...
导读一图胜千言,什么?还是动画,那就更棒啦!本文用了大量的资源来解释各种梯度下降法(gradient descents),想给大家直观地介绍一下这些方法是如何工作的。 一图胜千言,什么?还是动画,那就更棒啦! 在一个表面上动画演示5个梯度下降法: 梯度下降(青色) ,momentum(洋红色) ,AdaGrad (白色) ,RMSProp (绿色) ,...