梯度下降是一种用于寻找函数最小值的迭代优化算法。它的基本思想是通过迭代地调整参数,使得目标函数值逐渐减小,直到达到最小值或接近最小值。在每一轮迭代中,算法会计算当前点的梯度(即函数在该点的偏导数),并沿着梯度的反方向更新参数,以期望找到函数值更小的点。 2. 掌握MATLAB编程基础 在MATLAB中编程需要了解...
num_iters:最大迭代次数,用于限制算法的运行时间,默认为1000。 tol:收敛阈值,用于控制算法的收敛速度,默认为1e-5。 需要注意的是,在使用梯度下降算法时,选择一个合适的学习率非常重要,学习率过大或过小都会导致算法无法正常收敛或收敛速度过慢。通常可以通过调整学习率和迭代次数来控制算法的性能。 下面是一个简单...
反向传播是为了方便计算每个参数的梯度,所以反向传播只能算是梯度下降算法中的一步准备工作,反向传播的整个计算过程又可以分为两步,forward pass和backward pass两步。 1.forward pass(前向模式) forward pass 就是在每一次计算中记录下来这次计算对参数的梯度,如上图。在计算的过程中保留这些梯度以供后面的backward ...
本文将从以下几个方面对Matlab中的SGDM梯度下降算法进行介绍和讨论: 一、SGDM梯度下降算法的原理 SGDM梯度下降算法是基于梯度下降法的改进算法,在每一次迭代中,根据当前点的负梯度方向更新参数,从而使目标函数值逐渐减小。SGDM算法在标准梯度下降法的基础上引入了动量的概念,即在更新参数时不仅考虑当前的梯度值,还考虑...
前段时间学习机器学习,仓促中写了个MATLAB代码实现梯度下降,放这里存档。 新手写代码,实现很粗糙,但总归是能用了,权当是交作业了。 代码中求偏导是手动计算实现的。 里面的testx和testy分别如下所示 代码如下 % tic diary 001 clear; clc; % C 作为常数项,C1作为成本函数,C2作为求偏导 ...
文章主要通过实现grad()函数进行梯度运算。 主要实现的功能: 通过Matlab语言实现梯度下降算法 利用Matlab的plot3描绘出梯度下降循环迭代的过程,同时也描绘出极小值随迭代次数的图像。 梯度下降原理 梯度的概念 梯度:是一个向量,表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值。
('共轭梯度下降开始:\n'); d = -eval(grad_f1); while 1 grad_f1_down = norm(eval(grad_f1))^2; x_tmp = x + r*d(1); y_tmp = y + r*d(2); r_result = solve(diff(eval(f_tmp))); x = x + r_result*d(1); y = y + r_result*d(2); grad_f1_up = norm(eval(...
收录于合集 #路径规划matlab源码 383个 1 内容介绍 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置,由于我们不知道怎么下山,于是决定走一步算一步,也就是在每走到一个位置的时候,求解当前位置的梯度,沿着梯度的负...
梯度下降算法是一种常用的优化算法,用于求解函数的最小值或最大值。在机器学习和深度学习中,梯度下降算法被广泛应用于模型参数的优化过程。 在Matlab中,使用梯度下降算法求解函数的最小值可以通过以下步骤进行: 定义目标函数:首先需要定义一个目标函数,即需要求解最小值的函数。这个函数可以是任意可微的函数,例如线性回...
按照上面的公式定义梯度函数 def gradient_function(theta, X, y): diff = np.dot(X, theta) - y return (1./m) * np.dot(np.transpose(X), diff) 接下来就是最重要的梯度下降算法,我们取 \theta_{0} 和\theta_{1} 的初始值都为1,再进行梯度下降过程。 def gradient_descent(X, y, alpha)...