这个时候,便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢,首先以他当前的所处的位置为基准,寻找这个位置最陡峭的地方,然后朝着下降方向走一步,然后又继续以当前位置为基准,再找最陡峭的地方,再走直到最后到达最低处;同理上山也是如此,只是这时候就变成梯度上升算法了 1.2 梯度下降 梯度下降的基本过程就和下山的场景...
1. 批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：每次迭代使用整个数据集来计算梯度。2. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：每次迭代只使用一个训练样本来计算梯度。3. 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）：每次迭代使用一小部分数据来计算梯度，介于批量和随机之间。三、梯度下降算法的关键点 ...
一、基本概念 梯度下降法,就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向,使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。 最速下降法的一种简单形式是:x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a称为学习速率,可以是较小的常数。g(k)是x(k)的梯度。 二、导数 (1)定义 设有定义...
梯度下降算法是一种常用的优化算法,用于寻找函数的最小值。它的基本思想是在函数的梯度方向上不断迭代,直到达到函数的极小值。在机器学习中,梯度下降算法通常用来最小化损失函数,以便找到最佳的模型参数。梯度下降算法有两种类型:批量梯度下降和随机梯度下降。在批量梯
小批量梯度下降法:使用小批量样本计算梯度。 4、 挑战 学习率的选择、学习率调整、不同参数的学习率需求、高度非凸误差函数的优化问题。 5、 梯度下降优化算法 动量法:加速SGD并减少摇摆。 Nesterov加速梯度下降法(NAG):提供预知能力以调整步长。 Adagrad:自适应学习率,适应稀疏数据。
1.2梯度下降的步骤 好了,让我们把这个过程重写为一个操作步骤: 具体来说,梯度下降算法步骤如下: 输入:目标函数f(\theta),梯度函数g(\theta)= \nabla f(\theta),计算精度\varepsilon. 输出:函数极小值\min _{\theta \in R^{n}} f(\theta)对应的\theta^*。
1. 批量梯度下降算法（Batch Gradient Descent）批量梯度下降算法是最基本的梯度下降算法，它在每次迭代中使用所有的样本来计算梯度。虽然批量梯度下降算法的收敛速度比较慢，但是它的收敛结果比较稳定，因此在小数据集上表现良好。2. 随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent）随机梯度下降算法是一种每次只使用一个...
1)确定当前位置的损失函数的梯度,对于θi,其梯度表达式如下: 2)用步长乘以损失函数的梯度,得到当前位置下降的距离,即 。 3)确定是否所有的θi,梯度下降的距离都小于ε,如果小于ε则算法终止,当前所有的θi(i=0,1,...n)即为最终结果。否则进入步骤4. ...