3D渐变下降 学习目标 了解同时更改y截距和斜率变量时梯度下降的工作原理 了解偏导数的含义 了解取偏导数的规则 介绍 在上一节中,我们讨论了如何考虑沿3-d成本曲线移动。 我们知道,沿着上面的3-d成本曲线移动,意味着更改回归线的$ m $和$ b $变量,如下所示。 我们这样做的目的是使我们的生产线更好地匹配我们的数据。 回顾二维的梯度下降 在本课程中,我们将学习三个维度的梯度下降,但让我们首先记住当仅更改回归线的一个变量时它如何在两个维度上起作用。 在二维中,当仅更改一个变量$ m $或$ b $时,梯度下降意味着沿成本曲线前进或后退,并采用特定的步长。 为了确定是向前还是向后移动以及步长大小,我们假设站在此二维曲线(如下所示)上并感觉成本曲线的斜率来告诉我们如何移动。 朝一个方向迈进意味着我们的回归变量之一发生了变化。 因此,这是二维的下降。 什么是三维三维下降? 3维梯度下降
2021-03-01 18:08:19 556KB JupyterNotebook
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机器学习中经典的优化算法,让loss快速达到更小,本代码在minist数据集测试分类算法,取得很好的结果。
2021-02-28 19:42:37 11.06MB loss 机器学习 梯度下降
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2020年北航2系随机过程期末考试试题及解析,,保证真实有效,欢迎下载
2021-02-28 09:04:49 2.24MB 随机梯度下降
随机并行梯度下降算法(SPGD)是一种基于直接性能指标优化的相位控制方法, 在自适应光学中有较好的适用性。该算法主要包含增益系数和随机扰动幅度两个可变参数, 其取值对算法收敛性有很大的影响。对双边SPGD算法实现收敛时参数的取值要求进行研究, 结合算法原理分析了算法参数的取值范围, 并通过大量仿真实验找出所有使双边SPGD算法收敛的增益系数和随机扰动幅度值; 得到随机扰动幅度的取值下限, 理论和仿真分析了下限存在的原因及取值; 在相干合成中存在相位噪声, 研究了不同相位校正器参数的情况下可使算法收敛的参数的取值范围。
2021-02-24 14:04:20 4.35MB 自适应光 随机并行 相位控制 梯度估计
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这是一个matlab对梯度下降的实现,模拟的是x^2+y^2最小值的取得
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使用傅里叶级数对曲线进行拟合,使用批梯度法计算前面的系数、
2021-02-19 10:51:14 981B 梯度下降 傅里叶级数
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2012年哈尔滨工程大学《随机过程》期末考试试卷(含答案)
2021-02-01 11:09:04 1.02MB 随机梯度下降
大学生《随机过程》知识点汇总(完整版)
2021-02-01 11:09:02 316KB 随机梯度下降
哈尔滨工程大学《随机过程》期末考试试卷(含答案)(2015年和2016年两套)
2021-02-01 11:09:02 303KB 随机梯度下降
北京科技大学《随机过程》期末试卷真题
2021-01-30 02:10:49 423KB 随机梯度下降