1. 梯度下降算法 梯度下降算法是一种通用的优化算法,用于寻找函数的最小值。在机器学习和深度学习中,它主要用于最小化损失函数,以找到最佳的模型参数。 梯度下降算法通过计算损失函数对模型参数的梯度(即偏导数),并沿着梯度的反方向更新参数值,以期望达到损失函数的最小值。 梯度下降法需要计算损失函数对参数的偏导...
简单易实现:梯度下降算法的基本原理简单,容易理解和实现 广泛应用:无论是线性回归、逻辑回归,还是复杂的神经网络,梯度下降算法都可以应用 梯度下降优化算法的缺点 依赖初始值:梯度下降算法的收敛速度和最终结果可能会受到初始值的影响 容易陷入局部最优:在复杂的非凸损失函数中,梯度下降算法可能会陷入局部最优解,而无法...
批量梯度下降算法是最基本的梯度下降算法，它在每次迭代中使用所有的样本来计算梯度。虽然批量梯度下降算法的收敛速度比较慢，但是它的收敛结果比较稳定，因此在小数据集上表现良好。2. 随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent）随机梯度下降算法是一种每次只使用一个样本来计算梯度的算法，因此它的收敛速度比批量梯...
梯度下降(gradient descent)在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是Logistic回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值,或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始,先提出梯度下降算法的基本思想,进而从数学上解释梯度下降算法的原理,解释为什么要用梯度,最后实现一个简单的梯度下降算法的实例!
梯度下降算法 一、基本概念 梯度下降法,就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向,使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。 最速下降法的一种简单形式是:x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a称为学习速率,可以是较小的常数。g(k)是x(k)的梯度。
接下来就使用梯度下降法进行求解: 1、目标函数,即 f(x)=x^2+1 : 代码语言:javascript 复制 deffunc_target(x):returnx**2+1 2、求解梯度,即 f(x)′=2x : 代码语言:javascript 复制 deffunc_gradient(x):returnx*2 3、梯度下降算法,需要注意几个参数的意义: ...
梯度下降算法(Gradient Descent Optimization)是神经网络模型训练最常用的优化算法(n纬问题求最优解,梯度下降是最常用的方法);对于深度学习模型,基本都是采用梯度下降算法来进行优化训练。 【场景假设】 一人被困山上,需从山上下来(i.e. 找到山的最低点,也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大,导致可视度很低。因此...
1.2 梯度下降法作用 梯度下降是机器学习中常见优化算法之一,梯度下降法有以下几个作用: 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),其他的问题,只要损失函数可导也可以使用梯度下降,比如交叉熵损失等等。 在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,主要有梯度下降法,牛顿法等。