BP算法中的梯度值——梯度消失/爆炸的起因!常规的前馈网络具有以下的单层形式：而对于某层权值的梯度计算，采用以下公式：其中E代表损失值；O代表网络输出层；h代表隐藏层；w为根据梯度值更新的权重。通过BP算法的观察发现，梯度的计算与以下几个因素有关（不理解这一点可以尝试将梯度的偏导计算展开）：(y-y’)：预测与真实值的偏差。激活函数求导。W：权重值。神经元（输入）的值。根据梯度链式传递法则，可以发
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2024-09-24 11:06:20
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前言1、机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理。2、梯度下降法 = 梯度+下降3、想要了解梯度，必须要了解方向导数，想要了解方向导数，就要了解偏导数，想要了解偏导数，就要了解导数，所以学习梯度需要依次学习导数、偏导数、方向导数和梯度。基础知识1、导数：函数在该点的瞬时变化率，针对一元函数而言2、偏导数：函数在坐标轴方向上的变化率 3、方向导数：函数
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2024-06-07 21:03:13
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bp神经网络中的gradient是什么意思bp神经网络中的gradient是什么意思若果对你有帮助，请点赞写作猫。 神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方
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2023-07-05 21:06:35
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OUTLINE: 这个点的导数为负，如果每次加上这个导数会向左走，是梯度上升。要梯度下降，则加负号，前面乘以一个系数，控制每次移动的步长 有可能找到的是：局部最优解 implementation：找到这个二次函数的最低点。（梯度下降法） 首
第三章.神经网络的学习 3.2 梯度梯度法使用梯度的信息决定前进的方向，在介绍梯度法之前，先介绍一下导数和偏导。导数 1).公式： 2).代码实现： 注意：①.h = 1e-4不可以使用过小的值，会出现计算出错的问题，例如：h = 1e-50 , result = 0.0②.计算函数f(x)在x与x+h之间的差分，这个计算从一开始就有误差，“真的导数”对应函数在x处的斜率，但是上述公式中计算的导
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2023-07-05 20:43:43
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目录一、概述 二、算法思想1、一维 2、多维 三、梯度下降算法类型1、批量梯度下降算法2、随机梯度下降算法3、小批量梯度下降算法一、概述 梯度下降法（Gradient descent
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2023-08-10 16:32:09
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（1）神经网络中的神经元的输出：（2）梯度下降算法：（3）随机梯度下降：（每次训练完一个batch后，进行一次参数更新）（4）反向传播：（5）momentum：是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD，其表达式为,沿负梯度方向下降。而带momentum项的SGD则写生如下形式：（6）学习率：（7）weight decay:weight decay是放在正则项（regularization
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2023-10-30 23:13:40
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本文循序渐进描述梯度下降算法，从导数的几何意义开始聊起，如果熟悉微积分可以跳过，主要内容如下：一. 导数的几何意义二. 偏导数三. 什么是梯度四. 梯度下降算法
αα是什么含义?为什么是−−?梯度下降举例一梯度下降举例二值得关注的一些问题五. 梯度下降应用于线性回归
5.1 批量梯度下降5.2 批量梯度下降算法python实现一. 导数的几何意义导数用来衡量函数对取值的微小变化有多敏感
Python 手动实现三层神经网络(梯度下降法)最近在学习人工神经网络，由于是第一次入门这个，还是遇到了一些困难。要想真正了解BP网络的原理，最好是有代码手动实现其过程。当我在网上查阅相关代码的时候，发现许多代码对新手不太友好，要么过于简洁，要么用了框架。针对上面的这种情况，我觉定把我这段时间学到的代码及原理进行整理一下。 关于梯度下降法的原理，还是有必要在这里简单介绍一下，如果看不太懂的话建议先
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2023-11-06 15:26:34
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机器学习中往往需要刻画模型与真实值之间的误差，即损失函数，通过最小化损失函数来获得最优模型。这个最优化过程常使用梯度下降法完成。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。1. 梯度解释梯度之前需要解释导数与偏导数。导数与偏导数的公式如下：导数与偏导数都是自变量趋于0时，函数值的变化量与自变量的变化量的比值，反应了函数f(x)在某一点沿着某一方
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2024-04-20 21:19:16
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1 一阶优化算法 这种算法使用各参数的梯度值来最小化或最大化损失函数E(x)，从而找到最合适的矩阵权重θ。最常用的一阶优化算法是梯度下降。 2 二阶优化算法二阶优化算法使用了二阶导数(也叫做Hessian方法)来最小化或最大化损失函数。由于二阶导数的计算成本很高，所以这种方法并没有广泛使用。 1
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2023-08-24 20:31:27
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目标函数是要最小化C： 求其梯度： 梯度下降求最小值：
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2015-10-15 10:59:00
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梯度下降法不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，用于最小化一个效用函数。简单理解梯度下降法假设存在一个只有一个参数 $\theta$ 的损失函数 $J$，想找到最小极值处的 $\theta$，如图所示：借助于损失函数 $J$ 在 $\theta$ 处的切线，可以直观的反映出损失函数 $J$ 在 $\theta$ 处的导数大小；导数的大小代表着 $\theta$ 变化时 $J$ 相应的
本质梯度消失和梯度爆炸从本质上讲是一回事，都是梯度在反向传播过程中出现了下述两个方面的问题，一个极其简化版的神经网络如下所示： 反向传播公式如下，可以看出决定梯度是否正常有三个因素：激活函数、权重以及网络深度，梯度下降和梯度爆炸都是因为这三项中的某几项出现问题导致的，后文会逐一剖析。梯度消失原因现象：在梯度更新过程中靠近输入层的隐藏层weight的更新幅度比靠近输出层的隐藏层幅度小，甚至不更新。出
BP神经网络理解及公式推导一、人工神经网络人工神经网络（ANN）是一种旨在模仿人脑结构及其功能的由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息 。神经网络是一种运算模型，由大量的节点(也可以说神经元)之间连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数或者激活函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过连接信号的加权值，称之为
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2023-07-05 20:44:04
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2.9 逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent） 本节我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本节视频中，我将使用计算图对梯度下降算法进行计算。我必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，我认为以这个例子作为开始来讲解
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2024-04-11 21:07:32
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假设一个网络如下：第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；注：截距项类似中的常数项c。第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2；第三层是输出层，包含两个神经元o1,o2。每条线上标的wi是层与层之间连接的权重，激活函数我们默认为sigmoid函数。现在对他们赋上初值，如下图： 其中，输入数据 i1=0.05，i2=0.1; 输出数据 o1=0
基本思想使用随机梯度下降直接解SVM的原始问题。摘要本文研究和分析了基于随机梯度下降的SVM优化算法，简单且高效。（Ο是渐进上界，Ω是渐进下界）本文证明为获得一定准确率精度ϵ所需的迭代次数满足O(1ϵ)，且每一次迭代都只使用一个训练样本。相比之下，以前分析的SVM随机梯度下降次数满足Ω(1ϵ2)。以前设计的SVM中，迭代次数也与1λ线性相关 。对于线性核，pegasos算法的总运行时间是O(dϵλ
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2024-04-25 11:03:25
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本文循序渐进描述梯度下降算法，从导数的几何意义开始聊起，如果熟悉微积分可以跳过，主要内容如下：一. 导数的几何意义二. 偏导数三. 什么是梯度四. 梯度下降算法
\(α\)是什么含义?为什么是\(-\)?梯度下降举例一梯度下降举例二值得关注的一些问题五. 梯度下降应用于线性回归
5.1 批量梯度下降5.2 批量梯度下降算法python实现一. 导数的几何意义导数用来衡量函数对取值的微小变化有多敏感
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2024-04-25 07:14:48
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有很多机器学习的模型的最优化参数不能像普通最小二乘法那样算出解析解，此时需要使用迭代优化方法。梯度下降优化方法是通过让w值沿着梯度下降的方向逐步迭代演进，从而使得损失函数最小化的过程。梯度下降的数学表达式：（1）其中是步长，也叫学习率，学习率选的大，损失函数不收敛，选的小，收敛又太慢。:= 表示迭代运算。在《机器学习学习笔记（4）----线性回归的数学解析》中我们推导过线性回归模型的损失函数的梯度
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2024-03-29 14:47:53
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