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...
这是基础中的基础,也是必须掌握的概念! 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...
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...
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...
梯度下降法(Gradient descent,又称最速下降法/Steepest descent),是无约束最优化领域中历史最悠久、最简单的算法,今天我们就再来回顾一下梯度下降法的基础知识。 当今世界,深度学习应用已经渗透到了我们生活的方方面面,深度学习技术背后的核心问题是最优化(Optimization)。最优化是应用数学的一个分支,它是研究在给定约束...
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...
机器学习课程也上了一段时间了,今天就带大家从 0 开始手把手用 Python 实现第一个机器学习算法:单变量梯度下降(Gradient Descent)! 我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。 一、如何最快下山? 在学习算法之前先来看一个日常生活的例子:下山。
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...
gradient descent是什么 梯度下降:一种用于优化模型的核心算法 梯度下降是一种常用的优化算法,它在机器学习、深度学习和人工智能等领域被广泛应用。其主要目标是通过不断调整模型参数,使模型的预测结果越来越接近真实值,从而达到优化模型的目的。 算法原理 在梯度下降算法中,模型参数被看作是函数的输入,而函数的输出则...