一、梯度下降(Gradient Descent) 神经网络的参数用 表示,选一个初始的参数 ,然后计算 对loss function的gradient,也就是计算神经网络中每一个参数对loss function的偏微分,计算出来所有参数的偏微分之后,得到一个向量,然后就可以更新网络的参数。更新一次参数就可以得到 ,更新两次就得到 ,然后不断更新直到找到那组让l...
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。...
function y = gfun(x) x1 = x(1); x2 = x(2); y = [2*x1 + x2 + 2; x1 + 2*x2 - 3]; end 最速下降法算法函数 function [x,val,k]=grad(fun,gfun,xO) %功能:用最速下降法求解无约束问题: min f(x)%输入:x0是初始点, fun, gfun分别是目标函数和梯度 %输出: x, val分别是...
Matlab案例代码解析5. 智能优化算法案例记录于 2021-10-07。 差分进化算法(DE)离散差分进化算法(DE)差分进化算法实现指数拟合(DE-ExpFit)梯度下降法曲线拟合(GradientDescent)灰狼算法(GWO)灰狼-布谷鸟…
function[g_result,u_result] = GD(N_Z,y,alpha,u0) %GD 梯度下降法 % Detailed explanation goes here [n,~] =size(N_Z); u = u0; k = 0; t = y-N_Z*u; disp("g(u):"); while(合理的终止条件) k = k + 1; u = u -alpha* (-2/n)*N_Z'*t; ...
and now my gradient descent function:function [theta, Jval] = graddescent(logcost, learing, theta, max_iter) [Jval, Jgrad] = logcost(theta); for iter = 1:max_iter theta = theta - learing * Jgrad; % is this correct? Jval[iter] = ??? end ...
theta= zeros(2, 1); %initialize fitting parameters%Some gradient descent settings iterations= 1500; alpha= 0.01; 3.2 计算代价函数 function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y, theta) computes the cost of using theta as the...
matlab 实现梯度下降法（GradientDescent ）的⼀个例⼦ 在此记录使⽤matlab 作梯度下降法(GD)求函数极值的⼀个例⼦： 问题设定： 1. 我们有⼀个n 个数据点，每个数据点是⼀个d 维的向量，向量组成⼀个data 矩阵X ∈R n ×d ，这是我们的输⼊特征矩阵。 2. 我们有⼀个响应的...
梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法,是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 梯度下降最典型的例子就是从山上往下走,每次都寻找当前位置最陡峭的方向小碎步往下走,最终就会到达山下(暂不考虑有山谷的情况)。
下面是一个使用 MATLAB 实现梯度法的简单示例程序: ``` function [x, iter] = gradientDescent(func, x0, alpha, tolerance, maxIterations) % 初始化变量 x = x0; iter = 0; % 迭代计算 while iter < maxIterations && norm(func(x)) > tolerance % 计算梯度 g = gradient(func, x); % 更新变...