BP神经网络的理解与记录

今天小编就为大家分享一篇PyTorch: 梯度下降及反向传播的实例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python编写，模拟线性回归模型训练，通过采样数据、计算误差、计算梯度、梯度更新等步骤实现线性回归模型训练。

最优化设计 最速下降法 黄金分割 matlab

梯度下降法；变分不等式；matlab代码；献血竞争

采用Matlab实现梯度下降各种优化算法，进行函数逼近，优化算法包括冲量法、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法。可以通过该实验进行各种算法的比较，可以自行调整参数查看实验效果。

线性分类器-梯度下降法实现代码 之前我们从简单的开始，先给出一条直线，然后依次给出一些点，每给一个点，就按照规则对点进行分类，现在我们往前进一步，给定一群数据点，用直线把他们分开！

梯度下降法是机器学习任务中最常用的优化方法，这里是其python实现

上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想，趁热打铁，这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归，话不多说，直接开始。 我们假设我们的目标函数是长这样的： import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv('D:/Advertising.csv') # 学习率alpha lr = 0.00001 # 参数 theta0 = 0 theta1 = 0 theta2 = 0 theta3 = 0 # 最大迭代次数 epochs = 1000 #假设目标函数 def h_predict(theta0, theta1, t

脚本假设完美的时序偏移同步，而此模拟中排除了通道效应。