梯度下降在【机器学习基础】中已经总结了，而在深度学习中，由于模型更加复杂，梯度的求解难度更大，这里对在深度学习中的梯度计算方法进行回顾和学习。本节主要是了解深度学习中（或者说是tensorflow中）梯度的计算是怎么做的。计算图 在学习tensorflow中，我们知道tensorflow都是基于图来进行计算的，那么什么是计算图呢？所谓计算图就是将一个function利用图的结构来进行表示。如图
# 深度学习中梯度下降公式
深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过构建复杂的神经网络模型来解决各种问题。在深度学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于训练神经网络。本文将介绍梯度下降的基本原理，并提供代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 梯度下降的基本原理
梯度下降是一种优化算法，其目的是找到函数的最小值。在深度学习中，我们通常需要优化的是损失函数，即模型预测值与真实值之间的
在机器学习中，优化损失函数的算法对于优化损失函数非常重要，它决定了损失函数的收敛速度，是否容易收敛甚至能不能收敛，是否收敛在全局最小处。本文主要总结一种常见的优化 损失函数的算法，即梯度下降法：梯度下降法：梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用，最经典的算法，有实现简单的优点。它是一种迭代算法，每一步需要求解的目标函数的梯度向量。其不仅常用于机器学习算法 ，而且也是深度学习常用的优化算法。本
梯度导数是个标量，反应的是变化的程度，即“大小” 显然，位于这两平面的不同的两个点的位置的函数值的变化程度是不一样的，即导数不同同样，偏微分，即偏导数，也是标量，只不过它是在自变量的方向上的变换的程度(自变量不只一个)而梯度是一个向量 梯度就是所有的偏微分，带上其方向的向量这里箭头所代表的方向和大小就是梯度箭头的长度就是梯度的大小，
阅读目录1. 批量梯度下降法BGD2. 随机梯度下降法SGD3. 小批量梯度下降法MBGD4. 总结 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为：hθ=∑nj=0θjxjhθ=∑j=0nθjxj 对应的能量
对于很多数学和工程问题，我们常常需要使用到梯度、散度和旋度公式，而有的时候，虽然在使用这些公式，却对他们其中的物理意义不甚清楚，这样的后果是只能对公式死记硬背，但结果还是常常忘记。这篇文章便从这三大公式的本质入手，推导它们在三大经典坐标系下的形式，授以“捕鱼”之道！ 开始之前，我们先来回忆一下梯度公式的数学意义，它描述了函数在某点函数
应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。总结如下下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为：对应的能量函数（损失函数）形式为：下图为一个二维参数（θ0和θ1）组对应能量函数的可视化图： 一、批量梯度下降法 BGD批量梯度下降法（Batch Gra
让我们通过一个简单的例子来完成梯度计算如下一个图图中+表示加法运算，X表示乘法运算如上图，H表示乘法节点，F，G分别表示加法节点 那么完整的公式如下所示 当改变了F或者G，和改变a, b, x, or y，都会改变输出H。H依赖所有输入变量构成的一个多维度空间，输入一些小的变化都会改变输出H。这个多维度斜坡就是梯度。对输入向量矩阵进行偏导 当前层需要获取其输入层的梯度来计算自己的梯度 其实我们是向
导数导数 就是曲线的斜率，是曲线变化快慢的一个反应。二阶导数 是斜率变化的反应，表现曲线的 凹凸性偏导数固定其他变量，对其中一个变量求导。关于梯度的理解在一元函数中，梯度就是导数，导数是曲线变化快慢的反应，沿着导数变化快的方向，可以取到最大值。 多元函数类似。 在微积分里面，对多元函数参数求偏导数，把求的各参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。 梯度是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数
前言本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因，第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。 其中，梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分。- 预训练加微调
- 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸）
- 使用不同的激活函数
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梯度简单来说，例如有 像这样的全部由变量的偏导数组成的向量称为梯度（gradient）。实际上，梯度会指向各点处的函数值降低的方向。更严格的讲，梯度指示的方向是各点处的函数值减少最多的方向。为什么这么说，因为方向导数=cos()×梯度，而是方向导数的方向和梯度方向的夹角。所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。 梯度法 神经网络的主要任务是在学习时找
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2023-10-03 20:17:16
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介绍
深度学习使计算机能够从大量数据中学习并做出复杂的决策，从而彻底改变了人工智能领域。这一成功在很大程度上归功于深度神经网络的发展，它能够从数据中学习分层表示。然而，这些网络面临着一个被称为“梯度消失”的重大挑战，这可能会阻碍它们的训练和表现。在本文中，我们将探讨梯度消失的概念、其原因、后果和一些潜在的解决方案。
了解渐变消失
在深度神经网络中，信息流经多个层，每个层由相互连接的神经元或节点组
原创
2023-07-31 17:38:58
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一：梯度消失在深层网络中，一方面由于求导法则，计算越前面层次或以输入到某一层次需要用到的时候。求导的过程中，偏导数不至于为0，或者说降低
原创
2022-12-14 16:28:04
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梯度：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。百度百科详细含义：https://baike.baidu.com/item/%E6%A2%AF%E5%BA%A6/13014729?fr=aladdin在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率在多变
梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法，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。介绍梯度下降法之前首先先介绍一下梯度。梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此
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
深度学习笔记（46） 深度卷积网络学习1. 学习内容2. 第一层3. 第二层4. 第三层5. 第四层6. 第五层 1. 学习内容深度卷积网络到底在学什么？来看一个例子，假如训练了一个卷积神经网络，是一个Alexnet，轻量级网络 希望将看到不同层之间隐藏单元的计算结果 可以这样做，从第一层的隐藏单元开始，假设遍历了训练集 然后找到那些 使得单元激活最大化的一些图片或者图片块 换句话说，将训练集经
目录1、概念2、梯度下降算法2.1场景2.2梯度概念3、梯度算法3.1基本思路:3.2 length:3.3正负梯度:4、代码实现:4.1Python 4.2C++5、结尾1、概念梯度下降在机器学习中应用十分广泛，可以运用到线性拟合等领域里。本文采用下山的方法来帮助大家理解梯度算法的原理。2、梯度下降算法2.1场景我们需要从山上到山谷。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路
前面我们讲了深度强化学习，虽然强化学习和深度学习得到了一个很好的结合，但是他们在实际的使用中还是有一些限制的，比如算法模型容易过估计、无法处理连续动作控制任务。尤其是无法使用连续动作这个缺点，极大的限制了DQN的使用。所以本节就来学习可以处理连续动作的深度确定性策略梯度算法（DDPG）。1、背景介绍在2014年首次提出了确定性策略梯度算法，并证明了该算法对连续动作任务的有效性。该算法在策略梯度算法
目录计算x,y梯度梯度方向操作计算x,y梯度让我们仔细看看梯度方向，特别是它们如何计算和表示。% Gradient Direction
>> pkg load image;
>>
% Load and convert image to double type, range[0,1] for convenience
>> img = double(imread('
