变体:梯度下降有几种变体,包括批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)和小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)。这些变体主要在于它们如何从数据集中选取样本来计算梯度。 然而, 虽然梯度下降及其变体是最常见的优化算法,特别是在深度学习领域,但还存在其他不依赖于...
# 执行梯度下降 trajectory = gradient_descent(starting_point, learning_rate, n_iterations) # 绘制结果 x = np.linspace(-11, 11, 400) y = f(x) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, y, label='f(x) = x^2') plt.scatter(trajectory, f(trajectory), color='red', marker='o', ...
如果不归一化，各维特征的跨度差距很大，目标函数就会是“扁”的：（图中椭圆表示目标函数的等高线，两...
gradient descent从来不是用来求参数最优解的，除非是完美的凸函数。梯度下降在普遍意义上只能求得较优解...
A intuitive explanation of natural gradient descentkvfrans.com/a-intuitive-explanation-of-natural-...
耐心读完自己动手用python写梯度下降-SofaSofa，您就能完全理解了（前面是理论，后面是python实现）。此外...
Overall, gradient descent is a powerful algorithm that can be used to optimize a wide range of ...
因此我们可以将 x 往导数的反方向移动一小步来减小 f ( x ) ,这种技术称为梯度下降。 当f ′ ( x ) = 0 时,导数无法提供往哪个方向移动的信息。这个点称为临界点或驻点。一个局部极小点意味着这个点的 f ( x ) 小于所有邻近点,因此不可能通过移动无穷小的步长来减小 f ( x ) 。一个局部极大点...
Gradient-Descent(梯度下降法-优化函数大法)mp.weixin.qq.com/s/EXumVg7EPcl0ZeRVeUk82g 如果你喜欢我的文章,欢迎你关注微信公众号【蓝莓程序岛】 ❝ 温馨提示:公式和代码可能过长,可以按住公式左右滑动来查看的。 ❞ 1 什么是梯度下降法?
因此,在训练深度神经网络时,经常使用小批量梯度下降法(Mini-Batch Gradient Descent)。 令f(x;θ) 表示一个深度神经网络, θ 为网络参数,在使用小批量梯度下降进行优化时,每次选取 K 个训练样本 St={(x(k),y(k))}k=1K 。第 t 次迭代(Iteration)时损失函数关于参数 θ 的偏导数为 ∇t(θ)=1K∑(...