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优化算法 - BGD、MBGD、SGD - 梯度下降
优化算法 BGD MBGD SGD 梯度下降 BGD SGD MBGD BGD BGD Batch Gradient Descent 批量梯度下降 损失函数 L X
深度学习 (DL)
梯度下降
SGD
BGD
MBGD
【机器学习】—各类梯度下降算法 简要介绍
阅读之前看这里 博主是一名正在学习数据类知识的学生 在每个领域我们都应当是学生的心态 也不应该拥有身份标签来限制自己学习的范围 所以博客记录的是在学习过程中一些总结 也希望和大家一起进步 在记录之时 未免存在很多疏漏和不全 如有问题 还请私
机器学习
梯度下降
随机梯度下降
梯度下降的作用及分类
一 介绍 梯度下降法是一个最优化算法 通常也称 最速下降法 常用于机器学习和人工智能中递归性逼近最小偏差模型 梯度下降的方向就是用负梯度方向为搜索方向 沿着梯度下降的方向求解极小值 在训练过程中 每次的正向传播都会得到输出值和真实值的损失值
人工智能
梯度下降
机器学习中梯度下降法和牛顿法的比较
在机器学习的优化问题中 梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法 他们都是为了求得目标函数的近似解 在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中 一般用改良的梯度下降法 也可以用牛顿法 由于两种方法有些相似 我特地拿来简单地对比一下 下面的内容需
机器学习
梯度下降
牛顿法
基于梯度的优化算法
梯度下降优化算法 大多数学习算法都涉及到优化 优化是指改变 x 以最小化或者最大化某个函数 f x 的过程 通常我们所说的优化算法都是指最小化的过程 因此 最大化的过程可以通过最小化 f x 来实现 导数是指某个函数 f x 在某一点上的斜
机器学习
深度学习
优化算法
梯度下降
梯度下降算法总结
基本梯度下降法 随机梯度下降 批梯度下降法 Momentum梯度下降法 Nesterov Momentum梯度下降法 AdaGrad RMSprop AdaDelta Adam 机器学习中 求解的问题常常变为最优化问题 求解最优化问题 常常
机器学习
梯度下降
tensorflow的归一化与梯度下降
代码 coding utf 8 By author MZ import numpy as np from sklearn datasets import load boston import tensorflow as tf from sk
tensorflow
梯度下降
归一化
线性回归
Adam优化算法(Adam optimization algorithm)
Adam优化算法 Adam optimization algorithm Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起 初始化 2 在第t次迭代中 用mini batch梯度下降法计算出dw和db 3 计算Mome
NLP自然语言处理
梯度下降
NLP
哈工大2020机器学习实验一:多项式拟合正弦曲线
源代码请参考 实验一 GitHub 仓库 运行效果请参考 主程序 哈尔滨工业大学计算学部 实验报告 机器学习 实验一 多项式拟合正弦函数 学号 1183710109 姓名 郭茁宁 文章目录 一 实验目的 二 实验要求及实验环境 实验要求 实
机器学习
python
过拟合
梯度下降
梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、Mini-batch Gradient Descent、带Mini-batch的SGD
一 回归函数及目标函数 以均方误差作为目标函数 损失函数 目的是使其值最小化 用于优化上式 二 优化方式 Gradient Descent 1 最速梯度下降法 也叫批量梯度下降法Batch Gradient Descent BSD a 对目
网络架构
神经网络
梯度下降
随机梯度下降
通俗理解 - 梯度下降
本文将从一个下山的场景开始 xff0c 先提出梯度下降算法的基本思想 xff0c 进而从数学上解释梯度下降算法的原理 xff0c 最后实现一个简单的梯度下降算法的实例 xff01 梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的
通俗理解
梯度下降