试题来源: 解析 答案:梯度下降是一种用于寻找函数最小值的优化算法。在机器学习中,我们通常要最小化一个损失函数来优化模型的参数。梯度下降的基本思想是沿着损失函数的负梯度方向逐步更新参数,使得损失函数的值逐渐减小。每次更新的步长由学习率决定。反馈 收藏 ...
一、梯度下降法原理 1. 梯度(在数学上的定义) 2. 梯度下降法迭代步骤 二、梯度下降背后的原理 三、BGD、SGD在工程选择上的tricks 四、SGD相关改进优化算法 1. Momentum --- 为SGD进行了提速(对梯度进行调整) 2. Adagrad---(对学习率进行了约束) 3. RMSProp 4. Adadelta 5. Adam(工程中常用,在RMSProp基...
而我们需要朝着下降最快的方向走,自然就是负的梯度的方向,所以此处需要加上负号;那么如果时上坡,也就是梯度上升算法,当然就不需要添加负号了。 3. 实例 我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程,那么我们就来看几个梯度下降算法的小实例,首先从单变量的函数开始,然后介绍多变量的...
梯度下降算法通过最小化损失函数来达到这一目的。 我们需要定义一个损失函数,用于衡量模型预测值与真实值之间的差距。常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。接下来,我们需要计算损失函数对模型参数的梯度,即损失函数对每个参数的偏导数。这个过程可以使用反向传播算法来实现。 梯度下降算法分为批量梯度下降(Batch ...
通过不断沿着梯度的反方向更新参数，我们可以使目标函数的值不断减小，从而找到最优解。这一过程体现了导数与偏导数在函数优化中的重要作用。二、向量与矩阵运算：梯度下降的数学表达 梯度下降算法中涉及大量的向量与矩阵运算。目标函数的梯度通常表示为一个向量，其中每个元素对应一个参数的导数（或偏导数）。在参数...
在求解神经网络算法的模型参数,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法。下面是我个人学习时对梯度下降的理解,如有不对的地方欢迎指出。 1、✌ 梯度定义 微积分我们学过,对多元函数的各个变量求偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得...
梯度下降法 1、梯度: 在微积分里面,对多元函数参数求偏导数,把求的各参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。 梯度向量从几何意义上讲,就是函数变化增加最快的地方,沿着梯度向量的方向更容易找到函数的最大值,沿着向量相反的方向,梯度减小最快,更容易找到函数最小值。
"梯度下降算法" 是一种常用的最优化算法，它的基本思想是通过不断调整模型参数来最小化损失函数，以达到在训练集上预测效果尽可能优秀的目的。具体而言，梯度下降算法的工作过程如下：首先，选择一组初始的参数。然后，计算当前参数下的损失函数值。接着，计算损失函数关于参数的导数（即梯度），并沿着梯度的反方向...
3.梯度下降算法原理 在清楚我们要解决的问题并明白梯度的概念后,下面开始正式介绍梯度下降算法。根据计算梯度时所用数据量不同,可以分为三种基本方法:批量梯度下降法(Batch Gradient Descent, BGD)、小批量梯度下降法(Mini-batch Gradient Descent, MBGD)以及随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)。