人工智能与机器学习-梯度下降法

上传者: 38726407 | 上传时间: 2022-01-01 20:24:13 | 文件大小: 682KB | 文件类型: -
人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例,要到达最低点,需要以下步骤: 第一步,明确自己现在所处的位置 第二步,找到相对于该位置而言下降最快的方向 第三步,沿着第二步找到的方向走一小步,然后到底一个新的位置,这时候的位置就比原来更低 第四步,又明确当前所处位置,即回到第一步 第五步,到底最低点后就停下 基于以上步骤,就能够找到最低点,以下图为例 三、多

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明