在梯度下降中,动量用来描述参数更新的“惯性”。动量方法通过累积之前的梯度更新,影响当前的更新步长。 带动量的梯度下降算法 📈 初始化动量:将动量变量 v 初始化为零,用于累积梯度信息。 计算梯度:在每次迭代中,计算损失函数 J(θ) 相对于模型参数 θ 的梯度 ∇θJ(θ)。 更新动量:将当前梯度加权到动量变量...
它的函数图像如下: 其中,梯度公式为\dfrac{\partial \text{y}}{\partial x}=0.8*x-6*\textbf{exp}(-(x+2)^2)*(x+2) 按以上算法流程,编写程序如下(python): # 本代码用动量梯度下降法求解函数y = 0.4*x^2+3*exp(-(x+2)^2) 的极小值# 代码主旨用于教学,供大家学习理解动量梯度下降法的原理#...
还有一种算法叫做Momentum,或者叫做动量梯度下降法,运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法,简而言之,基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数,并利用该梯度更新的权重。 例如,如果要优化成本函数,函数形状如图,红点代表最小值的位置,假设从这里(蓝色点)开始梯度下降法,如果进行梯度下降法的一次迭代,无论是batch或mi...
动量梯度下降法(gradient descent with momentum) 总结一下他们之间的关系:每次梯度下降都遍历整个数据集会耗费大量计算能力,而mini-batch梯度下降法通过从数据集抽取小批量的数据进行小批度梯度下降解决了这一问题。使用mini-batch会产生下降过程中左右振荡的现象。而动量梯度下降法通过减小振荡对算法进行优化。动量梯度下...
动量梯度下降法（Momentum Gradient Descent）是一种优化算法，它是梯度下降算法的一种改进。在梯度下降...
动量法的提出主要是为了优化在多变量目标函数中不同自变量梯度下降过程中更新速度快慢不均的问题,并且使目标函数向最优解更快移动。 目录 1. 梯度下降中的问题 2. 动量法介绍及原理 2.1 动量法的数学解释---指数加权移动平均 2.2 由指数加权移动平均理解动量法 ...
动量梯度下降法的优点包括:1. 减少振荡,更容易跳出局部最优;2. 加快收敛过程;3. 提高在非凸优化问题中寻找较好解的能力,能够跳出局部
1.1 动量梯度下降法(Gradient descent with Momentum) 优化成本函数J,还有一种算法叫做Momentum,或者叫做动量梯度下降法,运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法,简而言之,基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数,并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度下降法,你需要做的是,在每次迭代中,确切来说在第t次迭代的...
动量梯度下降法属于一类基于梯度的优化方法,其主要思想是使用历史梯度作为当前梯度的补充,以此来减少梯度下降过程中的震荡。 它将函数拟合到最小值,即梯度下降法。它不仅仅是一种简单的梯度下降法,而是对标准梯度下降法进行了改进。在梯度下降法中,每一步都是基于当前梯度计算参数更新量的最佳方向。但是,如果函数有...
深度学习:动量梯度下降法 前置知识 1.1随机梯度下降与梯度下降 1.2梯度下降法与最小二乘法的差异 1.3为什么需要梯度下降法 1.4梯度方向为什么是函数下降最快的反方向 1.5 指数加权平均 假设有10个数,xi:=0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ,想求这组数据的平均值,我们所知的方法一般是算是平均法:¯x=0+1+2+3...