梯度下降梯度下降法是一种通用的优化算法，中心思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小（或最大）。梯度下降法是深度学习网络最常用的优化算法。除了深度学习，很多其他场合也会用梯度下降法。我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以
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2024-04-03 11:12:15
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1. 梯度下降法(Gradient Descent Algorithm)梯度下降法是一种通用的优化算法，中心思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小(或最大)。梯度下降法是深度学习网络最常用的优化算法。除了深度学习，很多其他场合也会用梯度下降法。我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度
一、梯度下降和梯度的介绍1、定义梯度：是一个向量，导数+变化量快的方向（学习的前进方向）。在机器学习里，有一个机器学习模型f，为 f(z,w)=Y（不是完整公式，这里只做示意）： 梯度下降：指的是更新上面的w的过程，即算出导数，作用是算出梯度，并更新w.常见的导数计算：多元函数求偏导： 计算图：把数据和操作通过图来表示反向传播算法：从后往前，计算每一层的梯度，并通过变量存储起来，因此计算量很大的时
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2024-09-01 17:08:22
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1、训练算法几乎都是使用梯度来使得代价函数下降，大多数都是对随机梯度下降算法的改进。目标函数关于的梯度是目标函数上升最快的方向。那么对于最优化问题，只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一步就可以实现目标函数的下降，这个步长又称为学习率，更新的公式如下：。梯度下降可以根据数据集的不同分为批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。其中，批量梯度下降是在整个训练集上计算的，如果数据集比较大，可能会面临着
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2024-05-09 17:20:11
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一、概述 对于一个函数，希望找到使函数值达到全局最小的自变量值。这是优化理论研究的问题。梯度下降法是一种基于函数一阶性质的优化算法。人工神经网络的训练主要采用梯度下降法，其计算过程中采用误差反向传播的方式计算误差函数对全部权值和偏置值的梯度。本文首先介绍梯度下降法，下篇将介绍反向传播算法并实现一个全连接神经网络。 首先用语言来描述几个概念。这里的描述尽量抓重点，但是不够精确。精确的概念只能用公式把
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2024-04-30 10:30:27
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反向传播与梯度下降算法在深度学习中最重要的算法莫过于反向传播算法（Back Propagation，BP）和梯度下降算法（Gradient Descent，GD），从宏观上理解深层神经网络中的这两个算法，前项传播经激活函数输入到后一层，在最后一层计算误差，经反向传播将误差传递至前一层，然后在前一层利用梯度下降算法进行参数优化，再利用反向传播将误差向前传递，以此类推。 梯度下降算法主要目的是通过迭代
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2024-04-01 21:42:38
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想快速了解反向传播和梯度下降可以直接看最后的总结。Gradient Descent(梯度下降)1. 梯度是什么？梯度是一个向量。对于一元函数，梯度就是该点处的导数，表示切线的斜率。对于多元函数，梯度的方向就是函数在该点上升最快的方向。2. 梯度下降是什么？梯度下降是用来找出参数w，使得损失函数L(w)最小。3. 梯度下降法是怎么实现的？先随机选一个初始的参数θ（参数包括权值w，偏差b(bias)等
大家好，我是微学AI，今天给大家讲一下梯度下降和反向传播的概念。一、梯度下降法：梯度下降（Gradient Descent）是一种最优化算法，用于求解最小化损失函数的参数值。梯度下降的基本思想是：根据当前参数的梯度，沿着梯度的反方向移动参数，从而找到损失函数的最小值。梯度下降在机器学习和深度学习中被广泛应用，用于优化模型参数。梯度下降的原理可以用简单的话来概括：在一个高维空间中，梯度下降就是从一个
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2024-03-04 13:36:53
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摘要 近期项目中应用到了梯度逆转，在此对近期学习和使用梯度逆转的心得进行记录。若有任何错误，欢迎指正批评！参考文献：Unsupervised domain adaptation by backpropagation原文背景是域适应(domain adaptation)问题，有关域适应的解释请参考此文文章思路简述因为原文的目的是域适应，简单来说，就是将一个在源域上训练好的模型迁移到目标域时，要求模型
上一节中提到，分类函数是神经网络正向传播的最后一层。但是如果要进行训练，我们只有预测结果是不够的，我们需要拿预测结果跟真实值进行对比，根据对比结果判断我们的神经网络是不是够好。 也就是说我们需要在分类函数后面增加一层：计算损失值。计算损失值这一层才是神经网络真正的最后一层。有了损失值之后，我们反过来优化每一层的参数值----这就是反向传播。反向传播中的优化过程需要使用梯度下降算法。典型的梯度下降算
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2024-05-02 15:57:26
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本文不详细解释梯度下降和反向传播算法的具体过程，但会引用相应较好的博客作为参考。本文主要对于这两者进行概念上的解释和比较。 首先解释梯度下降：具体过程可以参考这篇博客1.梯度下降是求解函数最值的一种方法，在机器学习中用于求解损失函数的最小值。这个可以类比一元函数中求最值的过程，假设某一元函数f(x)可导，我们求解最值时，可以首先求出令f'(x)=0的点(极值点)，然后在极值点中寻找最值。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32714733参考这篇文章，看了一遍，先记录下，后面再来总结梯度下降： 是一种优化方法，网络更新参数的公式为：θ=θ−η×∇(θ).J(θ) ，其中η是学习率，∇(θ).J(θ)是损失函数J(θ)的梯度。用于将代价函数降到极小值的最快的一种方式。梯度下降只是神经网路众多优化算法中的一种。其他的还有如Adam、Momentum等
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2024-08-13 08:40:07
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[神经网络]反向传播梯度计算数学原理1 文章概述本文通过一段来自于Pytorch官方的warm-up的例子：使用numpy来实现一个简单的神经网络。使用基本的数学原理，对其计算过程进行理论推导，以揭示这几句神奇的代码后面所包含的原理。估计对大多数的同学来说，看完这个文章，肯定会是这样的感觉：字都认识，但是就是不知道讲的是啥~！不过对于有心人来说，本文确实能起到点睛之笔，就是你研究很久后，还差一点火
梯度下降和反向传播梯度下降和反向传播是两个不同的概念，但是通常一起使用来更新神经网络的权重参数。在神经网络的训练中，需要使用损失函数来度量预测结果和真实结果之间的差距，然后通过反向传播算法计算出每个权重参数对于损失函数的梯度，即每个权重参数对于损失函数的变化率。然后使用梯度下降算法来更新每个权重参数，使得损失函数下降，从而使得模型的预测结果更接近真实结果。因此，梯度下降是用来更新权重参数的算法，而
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2024-03-02 11:00:52
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BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid（不同激活函数，则更新公式不一样）假设网络如图所示：则更新公式为：以上列举了最后2层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层所有的神经元，e的更新就是不断建立在旧的e上（这里g可以当做初始的e）下面上代码：1，BP算法# 手写BP算法
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2024-02-13 13:26:00
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反向传播算法推导标记规定公式一（反向传播最后一层的错误）公式二（每一层的误差计算）公式三（权重θ的梯度） 适合不熟悉矩阵求导的人，我会尽量用数学公式和图解的方式来详细地推导BP算法。 标记规定：代表连接第l层第k个神经元和第l+1层第j个神经元的权重参数。: 代表第l层第j个神经元的输入。: 代表第l层第j个神经元的输出。 ：代表激活函数。 :代表第l层第j个神经元产生的错误。 L:代表神经
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2024-08-11 10:37:30
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反向传播算法的三个阶段：1.前向传播求原函数值2.反向传播根据输出层误差求梯度3.根据梯度信息进行优化反向传播算法本质上解决的问题：帮助机器快速的从参数空间里找到较好的参数组合。7.3 激活函数导数7.3.1 Sigmoid 函数导数Sigmoid 函数也叫Logistic函数，定义为\[Sigmoid := \frac {1}{1+e^{-x}}
\]Sigmoid函数的导数表达式：\[\fra
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2023-12-13 21:10:47
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一、导数常见性质 1.基本函数的导数 常数函数c导数为0，如y=2函数的导数为$\frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x} $ = 0 线性函数y = ax + c 导数为a，如函数y = 2x + 1导数$\frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x}$ ...
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2021-10-06 21:49:00
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反向传播(backward propagation，简称 BP)指的是计算神经网络参数梯度的方法。其原理是基于微积分中的链式规则，按相反的顺序从输出层到输入层遍历网络，依次计算每个中间变量和参数的梯度。
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原创
2023-02-02 00:09:56
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反向传播和梯度下降这两个词，第一眼看上去似懂非懂，不明觉厉。这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分，是和误差函数/损失函数的概念分不开的。神经网络训练的最基本的思想就是：先“蒙”一个结果，我们叫预测结果h，看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距，然后...
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2021-06-05 16:53:23
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