梯度下降法(Gradient Descent,GD)是一种常见的一阶(first-order)优化方法,是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。,在最优化、统计学以及机器学习等领域有着广泛的应用。 所谓的一阶方法就是仅使用目标函数的一阶导数,不利用其高阶导数。 那什么是无约束优化问题呢?举个例子,在一元函数法f(x)的图像中,...
一、梯度下降法 在机器学习算法中,对于很多监督学习模型,需要对原始的模型构建损失函数,接下来便是通过优化算法对损失函数进行优化,以便寻找到最优的参数。在求解机器学习参数的优化算法中,使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD)。 梯度下降法有很多优点,其中,在梯度下降法的求解过程中,只需求解损...
梯度下降法英文缩写是GD(GradientDescent)。它是一种常用的优化算法,用于求解机器学习模型中的参数。在训练模型时,GD通过迭代地更新模型参数,使得模型的损失函数下降到最小值。GD的核心思想是沿着梯度的反方向更新参数,从而使得损失函数下降得更快。GD有不同的变种,如批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降...
梯度:梯度是一个向量,表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取的最大值,即函数在该点处沿着该方向变化最快,变化率最大(即该梯度向量的模);当函数为一维函数的时候,梯度其实就是导数。 1.2 梯度下降法 梯度下降法(Gradient Descent, GD)常用于求解无约束情况下凸函数(ConvexFunction)的极小值,是一种迭代...
梯度下降(GD,gradientdescent):梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种常用方法,比较适用于控制变量较多,受控系统比较复杂,无法建立准确数学模型的最优化控制过程。是一种迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度向量。在机器学习中,GD主要用于降低模型输出和真实输出之间的损失/误差,迭代模型结构。随机梯度下降是随机取样...
梯度下降法(Gradient Descent,GD)不是一个机器学习方法,而是一种基于搜索的最优化方法。 根据上文提到的线下回归算法中的损失函数J(a,b),我们目标就是寻找a,b,使得损失函数最小,这时我们可以利用梯度下降法来对损失函数参数进行优化,使得损失函数最小。
梯度下降法(Gradient descent,简称GD)是一阶最优化算法。 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。
首先梯度下降(Gradient Descent, GD),不是一个机器学习算法,而是一种基于搜索的最优化方法。梯度下降(Gradient Descent, GD)优化算法,其作用是用来对原始模型的损失函数进行优化,以便寻找到最优的参数,使得损失函数的值最小。 要找到使损失函数最小化的参数,如果纯粹靠试错搜索,比如随机选择1000个值,依次作为某个参...
梯度下降法作为一种反向传播算法最早在上世纪由geoffrey hinton等人提出并被广泛接受。最早GD由很多研究团队各自独立提出来,可大都无人问津,而hinton做的研究完整表述了GD方法,同时hinton为自己的研究多次走动人际关系使得其论文出现在了当时的《nature》上,因此GD得到
算法概述：梯度下降（GD, gradient descent）：梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种常用方法，比较...