梯度下降法(Gradient Descent)是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原理、不同变种、超参数调优和实际应用,帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降法? 为什么需要梯度下降法? 梯度下降法的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent) 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向
2024-01-19 14:28:16 15KB 神经网络
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一元线性回归数据集
2023-04-05 12:30:22 12KB 一元线性回归数据集
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AI,ML,gradient descent,paper,matlab AI,ML,gradient descent,paper,matlab
2023-03-19 16:40:53 1.16MB gradient descent
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随机梯度下降法+matlab
2023-03-14 22:52:16 336B 随机梯度下降法 matlab
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利用最速梯度下降法求解: 函数接口:[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(f_name,x0,eps) 其中xstar为最优解,fxstar为最优函数值,iter为迭代次数。 f_name为目标函数文件,可以用feval调用计算函数值及梯度; x0为初始值,可取[1,1]‘,eps=1e-3,利用0.618法搜索步长。 如:[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(@Myexam1,[1,1]',1e-3) function [f,g]=Myexam1(x) %%%%调用[f,g] = feval(f_name,xk); f=x(1)^2+2*x(2)^2; g=[2*x(1);4*x(2)]; end 可直接运行!!
2023-02-21 21:04:05 2KB 运筹学 matlab
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梯度下降法原理与python实现
2023-01-18 00:19:11 1.25MB python实现
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梯度下降法介绍梯度下降法介绍梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法
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看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法: 一、为什么要提出随机梯度下降算法 注意看梯度下降法权值的更新方式(推导过程在上一篇文章中有)  也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集(注意那个求和符号),当数据量小的时候,我们还能够接受这种算法,一旦数据量过大,那么使用该方法会使得收敛过程极度缓慢,并且当存在多个局部极小值时,无法保证搜索到全局最优解。为了解决这样的问题,引入了梯度下降法的进阶形式:随机梯度下降法。 二、核心思想 对于权值的更新不再通过遍历全部的数据集,而是选择其中的一个样本即可(对于程序员来说你的第一反应一定是:在这里需要一个随机函数来选择一个样本,不是吗?
2022-12-04 22:30:51 69KB “人造太阳”计划 python python函数
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梯度下降法
2022-11-29 14:32:19 835KB python
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内容概要:原始的梯度下降法,三种变体,以及多个优化算法的基础介绍和伪代码。内含latex文件,有大量公式和伪代码的编写。 适合人群:想了解梯度下降法和latex学习人群
2022-11-22 15:29:29 266KB 随机梯度下降 梯度下降 latex
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