根据梯度下降的计算公式: \Theta^{1}=\Theta^{0}-\alpha \nabla J(\Theta) \cdot \text { evaluated at } \Theta^{0} \\ 我们开始进行梯度下降的迭代计算过程: \begin{array}{c}{\theta^{0}=1} \\ {\theta^{1}=\theta^{0}-\alpha^{*} J^{\prime}\left(\theta^{0}\right)=1-0.4^{...
梯度下降算法是我们在吴恩达老师的教程中遇到的第一个算法,算法中的对代价函数的求导也是我们需要自己推导的第一个数学结果。 我们先来看看梯度下降算法和其代价函数,下图是我从视频中截取出来的: 上图左边是梯度下降算法伪码,右边是h和J函数的定义。需要注意的是代价函数J的自变量是和,而不是x和y,x和y只是一些...
随机梯度下降法下降后的点为: 每次随机一个点计算,不需要把所有点拿来求平均值,梯度下降路径弯弯曲曲趋势不太好。 5.3 mini-batch 小批量梯度下降(MBGO) 我们从上面两个梯度下降方法中可以看出,他们各自有优缺点。小批量梯度下降法在这两种方法中取得了一个折衷,算法的训练过程比较快,而且也要保证最终参数训练的...
具体地，梯度下降算法的更新公式是x=x0-J*dy/dx，其中x0表示当前的x值，J表示步长，dy/dx表示函数...
一直对ML中各种数学推导有些云山雾罩,所以打算整理一下这些常见的推导公式。有幸有高人的博客可以参考,个人感觉比李航书上的推导更详细。 1.梯度下降是ML中应用最广泛的用于求解模型参数的算法(类似算法还有牛顿法、拟牛顿法、共轭方向、共轭梯度法等)。原理主要是对损失函数的每一个函数求导,并利用负梯度对权值w进...
元学习(Meta Learning)中的数学推导(梯度下降公式推导) 文中元学习(Meta Learning)是学习了李宏毅教授的视频https://www.bilibili.com/video/BV1w4411872t?from=search&seid=1873861796790113250(关于文中的公式推导,实际上是MAML的公式推导) 参数更新公式: 其中第一个公式为MAML中初始参数的更新,也就是MAML想要做的...
小白零基础学习：详解梯度下降算法：完整原理+公式推导，我自己一个字一个字、一个公式一个公式敲的：h...
具体地，梯度下降算法的更新公式是x=x0-J*dy/dx，其中x0表示当前的x值，J表示步长，dy/dx表示函数在当前点的梯度。更新公式的含义是，沿着函数变化最快的方向，以一定的步长J进行迭代，从而逐渐靠近函数的最小值。在多元函数中，梯度下降算法的更新公式也类似，只是梯度的计算变成了向量的形式，即∇f(x)，...