提到梯度,就必须从导数(derivative)、偏导数(partial derivative)和方向导数(directional derivative)讲起,弄清楚这些概念,才能够正确理解为什么在优化问题中使用梯度下降法来优化目标函数,并熟练掌握梯度下降法(Gradient Descent)。 本文主要记录我在学习机器学习过程中对梯度概念复习的笔记,主要参考《高等数学》《简明微积分...
提到梯度,就必须从导数(derivative)、偏导数(partial derivative)和方向导数(directional derivative)讲起,弄清楚这些概念,才能够正确理解为什么在优化问题中使用梯度下降法来优化目标函数,并熟练掌握梯度下降法(Gradient Descent)。 本文主要记录我在学习机器学习过程中对梯度概念复习的笔记,主要参考《高等数学》《简明微积分...
真正理解gradient descent还是离不开微积分,另外在不同的情况下也需要对gradient descent做一些改变,这里有个关于gradient descent的视频,可以来看一下。 另外,Andrew Ng和李宏毅教授的讲课也很有意思,有兴趣就一起看了呗。 0 Gradient Descent PS:当你去探究一件事情的真相的时候,你会发现,无数的内容已经放在你的...
梯度(Gradient)是多元函数增长最快的方向,它是由函数对各个变量的偏导数构成的向量。梯度下降(Gradient Descent)是一种常用的优化方法,用于找到函数的局部最小值。通过从初始点出发,沿着梯度的反方向(因为梯度指向的是最快增长的方向,而我们要找的是最小值)以一定的步长前进,直到到达最小值。 为了说明梯度和梯度下...
梯度下降法(Gradient Descent)是一种优化算法,其起源可以追溯到微积分学中的梯度概念。在机器学习和深度学习领域,为了找到损失函数的最小值,研究者们提出了多种优化算法,其中梯度下降法是最基础和最常用的方法之一。 定义 梯度下降法是一种迭代优化算法,用于求解函数的局部最小值。它通过迭代的方式更新待优化的参数,...
梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于最小化一个函数，通常在机器学习和人工智能中用于找到函数的局部最小值。这个函数通常是损失函数，它衡量了模型预测值与实际值之间的差异。梯度下降的核心思想是迭代地调整参数，以减少损失函数的值。用于求解无约束优化问题的迭代算法，特别常用于机器学习中的参数估计...
梯度下降(Gradient Descent)是一种一阶优化技术,用于寻找局部最小值或优化损失函数(loss function)。它也被称为参数优化技术(parameter optimization technique)。 因此,新技术梯度下降出现了,它能非常快地找到最小值。 梯度下降不仅适用于线性回归(linear regression),它是一个可以应用于任何机器学习部分的算法,包...
gradient descent gradient descent 收敛性证明 ©作者 |黄秋实 单位|香港中文大学(深圳) 研究方向 |智能电网 梯度下降是一种简单且常用的优化方法,它可以被用来求解很多可导的凸优化问题(如逻辑回归,线性回归等)。同时,梯度下降在非凸优化问题的求解中也占有一席之地。我们常听到神经网络(neural network),也常常...
using Gradient Descent can be quite costly since we are only taking a single step for one pass over the training set – thus, the larger the training set, the slower our algorithm updates the weights and the longer it may take until it converges to the global cost minimum (note that the...
Stochastic Gradient Descent和Gradient Descent的主要区别在于数据点的选择和计算效率。解释如下：梯度下降法是一种用于优化损失函数的方法，通过计算整个数据集上的损失函数的梯度来更新模型的参数。这意味着在每一步的迭代中，都会使用整个数据集来计算梯度，这种方法在数据集较大时非常耗时且计算资源消耗大。