0. 梯度下降有什么卵用？其实梯度下降不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法。因为很多算法都没有闭式解的，所以需要通过一次一次的迭代来找到找到一组参数能让我们的损失函数最小。损失函数的大概套路可以参看这个图： 所以说，如果用人话来描述梯度下降是干嘛的，就是。。。我不断的洗澡（寻找），油腻（靠谱）的师姐（权重）在哪里（是多少）。。1.怎么搜索？刚刚我们已经知道了梯度下降就是用来找权重的，
深度学习day03 梯度下降算法穷举法和分治法的局限性梯度和学习率局部最优点和鞍点梯度下降算法数学原理梯度下降算法代码实现随机梯度下降随机梯度下降代码小批量随机梯度下降 梯度下降算法通过不断改变权重的值，找到使损失函数最小时的权重，权重每次改变的方向是梯度的反方向，也是函数下降最快的方向，每次改变的大小是权重=当前权重-学习率*当前梯度。所以进行梯度下降时需要知道损失函数关于当前权重的偏导数。穷
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2024-06-05 06:21:48
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梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。梯度下降法优化器对梯度部分使用的是指数移动平均值（EMA），对学习率部分使用均方根（RMS）。为什么要对梯度取指数移动平均?我们需要使用一些数值来更新权重。我们唯一有的数值呢就是当前梯度，所以让我们利用它来更新权重。但仅取当前梯度值是不够好的。我们希望我们的更新是（对模型来说，是）“更好的指导”。让
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2024-04-24 15:17:07
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学习目标学会实现神经网络常见的优化算法。笔记1 小批量梯度下降（Mini batch gradient descent）1.1 介绍三种梯度下降的方法我们之前说的梯度下降就指的是批量梯度下降——(Batch) Gradient Descent，就是在每一次迭代中，把整个training set的m个样本全部输入到模型进行训练，更新参数。在training set很大的时候，这样的方法会使参数更新的
梯度爆炸在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。 这种现象叫梯度爆炸。当梯度爆炸到更大的值时，就会发生这种情况。这可能是RNN结构在更大的时间步长下会遇到的问题之一。当每个偏导数大于1时，这种情况可能发生，并且这些偏导数的相乘会导致更大的值。这些较大的梯度值会导致权重值在每梯度消失出现在以梯度下降法和反向传播训练人工神经网络的时候
全梯度下降算法(Full gradient descent），随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent），随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent）小批量梯度下降算法（Mini-batch gradient descent）,它们都是为了正确地调节权重向量，通过为每个权重计算一个梯度，从而更新权值，使目标函数尽可能
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2024-02-10 14:53:40
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一、梯度法思想梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是，我们沿着初始某个点的函数的
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2024-04-08 22:09:15
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一、梯度法思想梯度法思想的三要素：下降出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为： 这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种"梯度"下降法阐释清楚。 机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是
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2024-08-23 14:17:15
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常见的梯度下降算法有：全梯度下降算法(Full gradient descent），随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent），随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent）小批量梯度下降算法（Mini-batch gradient descent）,它们都是为了正确地调节权重向量，通过为每个权重计算一个梯度，从而更新
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2024-04-25 12:39:30
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首选注意：torch.ensor 与 torch.Tensor的区别常用操作 torch.tensor是一个包含多个同类数据类型数据的多维矩阵。 常用参数dtype: tessor的数据类型，总共有八种数据类型。其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，py
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2023-10-04 20:13:53
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最优化技术——阅读报告梯度下降——从批量下降到Nesterov加速法如今，在神经网络魔性的训练过程中梯度下降被广泛的使用，它主要用于权重的更新，即对参数向某一方向进行更新和调整，来最小化损失函数。其主要原理是：通过寻找最小值，控制方差，更新模型参数，最终使模型收敛。**什么是梯度？**梯度是一个向量。函数在各个方向的斜率是方向导数，而斜率最大的方向是梯度，梯度的方向方向导数变化最快的方向。传统的梯
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2024-08-14 17:27:28
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本文参考：深度学习入门：基于Python的理论与实现 斋藤康毅（作者）SGD：随机梯度下降法是最简单的参数更新方法之一。本方法将参数的梯度作为线索，使用参数的梯度，沿梯度更新参数，并多次重复该步骤，从而逐渐靠近最优参数。缺点：如果函数的形状非均向，比如呈延申状，搜索路径将会非常低效，其根本原因是梯度的方向有时候并不是指向最小值的方向。例如：上图为函数f(x,y)的图形和等高线，下图为其梯
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2024-10-26 13:48:46
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梯度下降法梯度下降法用来求解目标函数的极值。这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的。迭代过程为： 可以看出，梯度下降法更新参数的方式为目标函数在当前参数取值下的梯度值，前面再加上一个步长控制参数alpha。梯度下降法通常用一个三维图来展示，迭代过程就好像在不断地下坡，最终到达坡底。为了更形象地理解，也为了和牛顿法比较，这里我用一个二维图来表示： 在二维图中，梯度就相当于凸函数切线的斜
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2024-09-25 20:04:14
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一，随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)当训练集很大且使用普通梯度下降法(Batch Gradient Descent)时，因为每一次\(\theta\)的更新，计算微分项时把训练集的所有数据都迭代一遍，所以速度会很慢批量梯度下降法是一次性向计算m组数据的微分，一次更新\(\theta\)，计算m组数据的微分时，用的是同一个\(\theta\)，会获得全局最小值
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2024-10-26 15:47:44
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梯度检验的目的：当我们对一个复杂的模型，使用梯度下降算法时，可能会存在一些不容易察觉的错误，这意味着，虽然看上去代价在不断的减小，俺单身实际上最终结果并不是最优解。为了避免这种问题，我们采用一种被称作梯度检验的方法来检验我们所计算出来的导数的值是不是我们所想要的。这种方法的思想是通过梯度值来检验之前计算的导数是否符合要求。梯度检验的方法：在如图所示的曲线上取一点Θ，对Θ±ε，得打两个新的点，然后我
首先要搞清除什么是网站权重，百度官方并没有权重的说法，只是外部站长平台给网站的一个评价值。第二、网站收录几页面和权重没什么关系，我见过不少网站就只要几个页面，权重也能到4-5，有的网站甚至就只要首页，也能有较高的权重。SEO优化要先说一下，这篇文章是单纯从快速提升网站权重（第三方工具评估）的角度出发的，其他的不再此文展开，要想提升网站权重，首先我们就应该知道这权重值是怎么算出来的，然后我们再说提升
NN这块的公式，前馈网络是矩阵乘法。损失函数的定义也是一定的。但是如何更新参数看了不少描述，下面的叙述比较易懂的： 1、在吴恩达的CS229的讲义的第四页直接给出参数迭代公式 在UFLDL中反向传导算法一节也是直接给出的公式 2、例子：第一步：随机对比重（a,b）赋值并计算误差平方和（SSE）第二步：通过对误差比重（a,b）求导计算出误差梯度（注：YP即Ypred）∂
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2024-04-04 10:28:37
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目前神经网络的优化方法有：dropout、正则化、针对样本的mini-batch gradient descent、动量梯度下降算法、RMSprob算法、Adams算法、学习率衰减等： 1、dropout（减小过拟合）： 是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时
机器学习的本质是建立优化模型，通过优化方法，不断迭代参数向量，找到使目标函数最优的参数向量。最终建立模型。通常用到的优化方法：梯度下降方法、牛顿法、拟牛顿法等。这些优化方法的本质就是在更新参数。一：梯度下降法1、梯度下降的思想 通过搜索方向和步长来对参数进行更新。其中搜索方向是目标函数在当前位置的负梯度方向。因为这个方向是最快的下降方向。步长确定了沿着这个搜索方向下降的大小。 &
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2024-07-15 14:23:30
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1.梯度下降的场景假设：假如你想从山顶下山，但是迷雾重重，你看不清楚前方的路，假设你每一步走的距离是一样的，你想要尽快下山，那么你该怎么走？这个问题就相当于梯度下降，每走一步，直接找坡度最大的方向，在步长一定的情况下，下降的高度是最多的，所以下山最快。这里坡度最大的方向其实就是梯度下降的方向。2.梯度下降法使用的场景在机器学习中，其实我们主要的目的一直都是建模，将误差，损失降到最小，那就会有损失函
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2024-09-23 12:09:54
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