问：梯度下降法一定能求得最小值？？？答：在某些情况下，梯度下降法可以找到函数的最小值，但并非总是如此。这取决于函数的形状和梯度下降法的参数设置。如果函数具有多个局部最小值，梯度下降法可能会收敛到其中一个局部最小值，而不是全局最小值。此外，如果步长太大或太小，梯度下降法的性能也会受到影响。因此，在使用梯度下降法时，需要进行适当的参数调整和实验，以确保找到函数的最小值。名词介绍首先，要明确梯度是一个向
引言：无约束最优化问题的一般形式如下 ：。例如无约束优化问.此二维空间的最优化问题该如何求解。从图形上反应的图形为如图一所示： 缩小图形尺寸，得到的微缩图形如图二所示。从图像上可以看出，最优解为x*=(1,1)，最优值为f(x*)=0。 梯度法 ： 梯度法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一。设f(x)在附近连续可微， 为搜索方向向量，由泰勒展开式，得，那么目标函数f(x)在处沿方向下降的
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2023-12-26 14:45:57
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1、梯度下降法梯度下降是神经网络优化应用最多的算法。 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。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。 梯度下降法的缺点包括：靠近局部极小值时速度减慢。直线搜索可能会产生一些问题。可能会“之字型”地下降。GD 优化公式是：梯度下降法
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2024-03-27 10:13:19
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仅以此文献给还在努力的自己.什么是梯度下降法(gradient descent)::最速下降法,是一个最优化算法 步骤:步骤:确定线性函数h(x)建立损失函数J()求参数.即对J()求偏导数(梯度方向),然后一级一级求,最终求出代入h(x) 简单理解: 梯度方向:数值增大最陡的方向:一元函数,梯度方向为切线增长的方向 
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2024-08-09 11:47:15
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最近一直在看机器学习的材料，归纳起来就是把一个学习的问题转化为优化的问题，机
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2023-06-15 06:21:58
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文章目录一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法（二）梯度下降的相关概念及描述（三）梯度下降算法原理二、梯度下降法的一般求解步骤三、梯度下降法手工求解极值（一）题目描述（二）计算过程四、Excel中利用梯度下降求解近似根五、线性回归问题求解（一）最小二乘法（二）梯度下降（三）两种方法的对比六、参考链接 一、梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法梯度下降（gradient descent）主要目的是
最速下降法作为求解无约束最优化问题的入门算法，其思想是很多其他优化算法的基础。之前我一直对梯度下降法和最速下降法之间的关系和差异理解不清楚，只知道他们都是一阶方法，都沿负梯度方向迭代降低目标函数值，查了很多资料和网上的教程，发现讲得较为繁琐。经过系统学习和思考后我认为，最速下降法是梯度下降法的一种，该算法与一般梯度下降的区别在于，每次迭代过程中都要求目标函数值下降到搜索方向下的最小值。  
梯度下降优化 为何要优化 梯度下降是求每个点的梯度，然后从该点减去一个极小量，去进行梯度下降 但计算机是无法计算极小量的，所以必须有一个确定的步长，即学习率 根据一定步长来下山肯定会与最优的梯度下降路径有所偏差，那么如何去减小这个偏差就为梯度下降的优化带来了可能性。 批量梯度下降法（Batch Gr ...
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2021-10-22 11:04:00
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总结一下关于梯度下降的问题梯度下降变体batch gradient descentstochastic gradient descentmini-batch gradient descent挑战：梯度下降优化算法Momentum（动量）Nesterov accelerated gradient（NAG）AdagradAdadeltaRMSpropAdamAdamWLookaheadLambWar
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2024-04-25 10:53:19
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Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化算法的特性和其在深度学习中的应用，后一部分从 Adam 优化算法的原论文出发，详细解释和推导了它的算法过程和更新规则。我们希望读者在读完两部分后能了解掌握以下几点：Adam 算
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2024-08-09 11:55:54
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1、无约束最优化问题求解此问题的方法方法分为两大类：最优条件法和迭代法。2、最优条件法我们常常就是通过这个必要条件去求取可能的极小值点，再验证这些点是否真的是极小值点。当上式方程可以求解的时候，无约束最优化问题基本就解决了。实际中，这个方程往往难以求解。这就引出了第二大类方法：迭代法。最优条件法：最小二乘估计3、迭代法（1）梯度下降法（gradient descent），又称最速下降法（steep
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2024-03-31 08:17:31
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目录1 梯度下降1.1 梯度下降的场景假设1.2 梯度下降1.2.1 微分：1.2.2 梯度1.3 梯度下降算法的数学解释1.3.1 α是什么含义1.3.2 为什么要梯度要乘以一个负号？1.3.3 用更数学的方式解释梯度下降法（为什么梯度的负方向是局部下降最快的方向？）1.4 梯度下降算法的实例1.4.1 单变量函数的梯度下降1.4.2&
梯度下降方法是目前最流行的神经网络优化方法，现在主流的深度学习框架(caffe,keras,MXNET等)都包含了若干种梯度下降算法。虽然我们可以把它们看成黑盒直接使用，但是在不同场合下相同的算法可能有着很大的性能差异，因此，了解这些算法各自内在的原理可以帮助我们更好地训练网络。基本梯度下降算法有三种基本的梯度下降算法，他们的主要区别在于用于计算一次目标函数梯度的样本数量。批量梯度下降(Batch
记录TensorFlow听课笔记 文章目录记录TensorFlow听课笔记一，梯度下降法：求解函数极值问题二，梯度下降法的优化 多层神经网络——非线性分类问题
损失函数不是凸函数，很难计算解析解
通常采用梯度下降法，得到数值解一，梯度下降法：求解函数极值问题批量梯度下降
随机梯度下降
小批量梯度下降由所有样本确定梯度方向
每一步都是准确地向着极值点趋近，迭代次数少
收敛于全局极小值或局部
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2024-04-16 15:51:50
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在求极值的问题中，有梯度上升和梯度下降两个最优化方法。梯度上升用于求最大值，梯度下降用于求最小值。如logistic回归的目标函数：代表的是概率，我们想求概率最大值，即对数似然函数的最大值，所以使用梯度上升算法。而线性回归的代价函数：代表的则是误差，我们想求误差最小值，所以用梯度下降算法。那么问题来了，挖掘机技术哪家强？哦不不不，为啥求最大值是梯度上升，求最小值是梯度下降？举个栗子，来看两个函数：
线性方程组 Ax =b 除了高斯消元法以外，还有一些很有趣的迭代解法, 比如雅可比法（Jacobi Method），高斯－赛德尔迭代（Gauss–Seidel method）。这里只针对 A 满足 对称 (
), 正定（即
），并且是实系数的，那么我们可以用 梯度下降 和 共轭梯度 来解线性方程组 ：
梯度下降 Gradient descen
大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法：最优化方法，即寻找函数极值点的数值方法。通常采用的是迭代法，它从一个初始点x0开始，反复使用某种规则从x.k 移动到下一个点x.k+1，直至到达函数的极值点。这些规则一般会利用一阶导数信息即梯度, 或者二阶
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2024-08-13 10:11:53
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1.1 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum） 优化成本函数J，还有一种算法叫做 Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新你的权重。 使用动量梯度下降法 ...
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2021-07-25 20:14:00
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五 最常用的优化算法—梯度下降法从抽象角度，先好好解释一下优化算法每一个机器学习模型都有一个目标函数，而学习的目标，就是最小化目标函数直观而言，当我们已经获得了一个函数，最小化该函数其实就是，在其自变量取值范围内，找到使得因变量最小的那个自变量取值点。注意的训练模型涉及两个函数，一个是模型函数、一个是目标函数，这里说的是目标函数是不是所有目标函数都能够在自变量参数取值范围内找到因变量参数...
原创
2021-08-02 15:21:49
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