由于参数空间十分复杂、参数规模十分庞大，导致“最优化”的过程变得困难。1, SGD:回忆一下随机梯度下降法（stochastic gradient descent），简称SGD、将要更新的权重设置为W，把损失函数关于梯度几位 。η 代表学习率；表示右边的值更新左边的值。Python代码实现SGD：class SGD: def __init__(self, l
机器学习和深度学习中，梯度是一个很重要的概念。在大部分机器学习优化问题中都可以通过梯度下降法处理。要介绍梯度就必须了解导数（derivative），偏导数（partial derivative）和方向导数（directional derivative）。这些概念在高等数学中都有介绍，也可以参考百度和维基百科，这里我们就只做简单回忆：导数导数反映函数在某点处沿x轴正方向的变化率，可以理解为，如果某点
1. 梯度下降法 1.1 梯度下降法的算法思路 算法目的：找到（损失）函数的最小值以及相应的参数值。从而找到最小的损失函数。 梯度下降法：通过模拟小球滚动的方法来得到函数的最小值点。 小球会根据函数形状找到一个下降方向不停的滚动，它的高度一直是下降的。随着时间的推移，小球会滚到底，从而找到最小值点。鞍点 （这一点的梯度为0）或
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2024-04-23 08:42:01
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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
1、相关符号说明M 训练样本的数量 x 输入变量，又称特征 y 输出变量，又称目标 (x, y) 训练样本，对应监督学习的输入和输出 表示第i组的x 表示第i组的y h(x)表示对应算法的函数 θ是算法中的重要参数（向量） 表示参数为θ的函数，以下考虑线性回归，所以表述为：2、梯度下降算法用表示函数计算输出的结果，用y表示期望的输出值 则-y表示误差，若我们有m组训练样本，在训练过程中
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2024-09-26 22:29:18
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点点写在前面：期待已久的小洛又带着新干货回归啦！Pointer真的都好优秀，总是会第一时间给大家分享最实用的方法和思路，因此每个分享都是精品，本次一起来学习这篇如何确定权重方法和思路的文章吧。 在工作生活中，我们经常会遇到一些需要确定各部分权重来得出最终结果的问题，例如商品的排序，可能需要考虑成交量、好评率、收藏量、转化率等因素;例如个人信用分，可能需要考虑身份特征、消费能力、人脉关系、
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2024-02-19 18:27:06
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属性值 / 权重的计算过程这节课属于前端必会内容，但其实不难，也很容易理解。 开始前我们扩展一下课外知识点CSS 属性渲染流程渲染每个元素的前提条件 ： 该元素的所有 CSS 属性必须有值 注意是所有 CSS 属性，就算我们没有自己定义也会使用默认值，或者使用继承值，我们看下面的例子 我们可以看到虽然这里虽然只有我们定义的几个内容，但是当我们点控制台 Show all 时可以看到 而这些灰色的无法
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2024-03-26 08:19:31
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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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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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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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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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损失函数损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一。另一个必不可少的参数是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。上图是一个用来模拟线性方程自动学习的示意图。粗线是真实的线性方程，虚线是迭代过程的示意，w1 是第一次迭代的权重，w2 是第二次迭代的权重，w3 是第三次迭代的权重。随着
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2024-05-27 12:27:46
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1、sobel算子计算不同方向上的梯度，用一个卷积核与原始图像相乘。 计算水平方向的梯度 如上图，计算P5的梯度，用右边一列减去左边一列，又因为P4和P6挨P5较近，所以权重更大 中间的图像便是卷积核 若P5左右两列数值相差较大，则P5梯度也会很大，则此处边界 若P5左右两列数值相差较小，则P5梯度也会很小，则此处不是边界 计算垂直方向的梯度 如下图 计算近似梯度：sobel函数的使用1、dst
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2023-11-01 15:38:34
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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，
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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首先，引出一个术语：gate。它指一个函数，也可以理解为上一个例子中的circuit diagram的每个节点。比如q=x+y是一个gate，f=qz也是一个gate。任何一类可微函数都可以作为一个gate，我们可以把多个gate组合成一个gate，或者在方便的时候把一个gate分解成多个gate。下面看例子： 这个表达式描述了一个使用sigmoid函数的二维神经元（输入x和权重w）。
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2024-01-31 17:49:23
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梯度不只一种计算公式！不同的方法产生不同的梯度，如采用线性滤波方法，或采用形态学梯度方法……梯度定义：（1）采用线性滤波方法求梯度直接按照上述定义。不过“计算梯度的关键问题之一是如何数字化地估计Gx和Gy”，有几种经典的估计方法，如Sobel、Prewitt、Roberts，以Sobel方法为例，它提供了两个3x3矩阵：（图 *）这两个矩阵的作用是：将上述定义的Gx、Gy代入振幅计算公式近似计算梯
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2024-04-26 09:27:34
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