1.目标函数（objective function）或准则（criterion） 要最小化或最大化的函数 最小化时，我们也把它称为代价函数（cost function）、损失函数（loss function）或误差函数（error function） 一个上标 ∗ 表示最小化或最大化函数的 x 值。如我们记 x ∗ =argminf(x)2.梯度下降（gradient descent） 将
1 原理在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么这个“学习”的过程就是机器学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中，BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。梯度下降法(gradien
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) 在某一点上的斜率，它可以表明如何缩放输入的小变化才能在输出上获得相应的变化： 。 因此，导数对于最优化的过程非常有用。例如，如果对于足够小的 来说， 比 f(x) 小
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2024-03-15 20:30:48
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在深度学习中，优化算法的目标是最小化（或最大化）一个损失函数，该函数通常用于衡量模型预测与实际数据之间的
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2024-06-25 11:18:08
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梯度下降法（Gradient Descent）牛顿法和拟牛顿法（Newton’s method & Quasi-Newton Methods）共轭梯度法（Conjugate Gradient）启发式优化方法解决约束优化问题——拉格朗日乘数法梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解
文章目录一、理论基础1、初始化2、梯度搜索规则(GSR)3、局部逃逸操作(LEO)4、GBO算法伪代码二、仿真实验与分析1、函数测试与数值分析2、求解压缩弹簧设计优化问题3、WSN三维覆盖优化（1）节点覆盖模型（2）实验分析三、参考文献 一、理论基础梯度优化算法(Gradient-based optimizer, GBO)受基于梯度的牛顿方法启发，主要使用两种算子：梯度搜索规则(Gradient
第五章讲的是Logistic 回归，作者提出了梯度上升算法，本文是对该算法的一个通俗易懂的解释，不需要任何梯度的知识就能理解，造福广大初学者。简单描述问题给定一个样本集，每个样本点有两个维度值（X1，X2）和一个类别值，类别只有两类，我们以0和1代表。数据如下所示：样本X1X2类别1-1.44.712-2.56.90............机器学习的任务是找一个函数，给定一个数据两个维度的值，该
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2024-06-18 15:31:50
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机器学习是一门通过让机器自动从数据中学习规则的研究学科 在机器学习中，有一门通过神经网络来学习复杂、抽象逻辑的方向，称为神经网络。 深层神经网络有了一个新名字，叫做深度学习，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法 机器学习可以分为有监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learnin
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2024-08-21 10:11:47
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学习目标目标 了解深度学习遇到的一些问题 知道批梯度下降与MiniBatch梯度下降的区别 知道指数加权平均的意义 知道动量梯度、RMSProp、Adam算法的公式意义 知道学习率衰减方式 知道参数初始化策略的意义
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2022-05-09 15:42:27
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1、mini-batch2、动量梯度下降3、RMSprophttps://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270https://www.zhihu.com/question/558431624、Adamhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/222522705、学习率衰减6、调参https://www.leiphone.com/news/201703/pmFP
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2023-08-14 11:18:00
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2024-01-29 05:09:58
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引言：在求解机器学习算法模型参数即无约束优化问题时，最常用到的就是梯度下降算法和最小二乘法。给定一个与参数 θ 有关的目标函数 J(θ), 求使得 Jθ.针对此类问题， 梯度下降通过不断往梯度的负方向移动参数来求解。首先需要搞明白的小概念：1.梯度和导数的区别是：函数的梯度形成了一个向量场。2.梯度的定义：分类：主要包括BGD，SGD，MBGD三种算法。区别
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2023-12-11 14:59:43
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看了很多博文，一谈到梯度下降，大多都在画图，类比“下山”。对于一开始想要了解“梯度下降”是个什么玩意儿时，这种类比法是非常有助于理解的。但是，当我大概知道了梯度下降是什么东西之后，我就好奇了，梯度下降究竟是怎样寻找到模型的最优参数的？不能一想到梯度下降，脑海中就只有“下山”的画面，“下山”不是目的，目的在于“下山”的过程中确立参数。下面就简单概述一下，梯度下降过程是如何一步一步寻找到模型的最优
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2023-12-19 19:22:47
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文章目录1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)2.随机梯度下降法（Stochastic gradient descent SGD)3.小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent MBGD)4.动量法5.AdaGrad6.RMSProp7.Adam 1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)每次迭代都需要将
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2023-11-02 21:07:40
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一、发展背景及基本框架梯度下降是目前神经网络中使用最为广泛的优化算法之一。为了弥补朴素梯度下降的种种缺陷，研究者们发明了一系列变种算法，从最初的 SGD (随机梯度下降) 逐步演进到 NAdam。然而，许多学术界最为前沿的文章中，都并没有一味使用 Adam/NAdam 等公认“好用”的自适应算法，很多甚至还选择了最为初级的 SGD 或者 SGD with Momentum 等。深度学习优化算法的发
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2024-04-24 13:59:52
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深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数\(\theta\)，它能显著地降低代价函数\(J(\theta)\)。这里介绍的方法都基于以下两点：梯度的负方向是函数在当前点减小最快的方向；使用一阶泰勒展开式近似当前点的函数值，即：\[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)
\]下面介绍几种常用优化算法：梯度下降法及其三个变体BGD(Batch Gradien
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2021-01-27 18:00:00
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在训练神经网络模型的时候需要使用到优化算法，最终我们都是通过求解代价函数的最优化问题来求解模型的参数。有的时候，训练一个神经网络模型可能需要几百上千台机器同时训练几个月，通过使用优化算法可以节省训练的时间加快模型的收敛。本篇文章主要介绍一下常用的优化算法梯度下降算法指数加权平均算法动量梯度下降RMSprop算法Adam优化算法常用的优化算法在面试的时候也会经常被问到。一、梯度下降算法在训练模型之前
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2023-09-20 15:55:46
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、优化算法与深度学习1、优化算法对于深度学习的意义2、优化算法与深度学习的关系3、优化算法在深度学习中的主要挑战（1）局部最小值（2）鞍点二、深度学习中优化算法的常见算法1、梯度下降（1）批量梯度下降（BGD）（2）随机梯度下降（SGD）（3）小批量随机梯度下降（MBGD）——最常用的梯度
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2024-03-14 21:14:44
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大致总结一下学到的各个优化算法。一、梯度下降法 函数的梯度表示了函数值增长速度最快的方向，那么与其相反的方向，就可看作函数减少速度最快的方向。在深度学习中，当目标设定为求解目标函数的最小值时，只要朝梯度下降的方向前进，就可以不断逼近最优值。梯度下降主要组成部分：1、待优化函数f(x)2、待优化函数的导数g(x)3、变量x，用于保存优化过程中的参数值4、变量x点处的梯度值：grad5、变量
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2023-09-06 10:24:27
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综述：我们所了解到的机器学习算法的最终目标都是通过数据集的训练，得到一组最
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2023-01-04 18:08:29
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