人工智能—梯度下降**1. 梯度下降2. 矩阵分解** **1. 梯度下降**梯度的理解 如果函数为一元函数，梯度就是该函数的导数。 如果为二元函数，梯度定义为： 关于梯度下降最常见的就是下山问题。如图所示： 想一想他怎么可以快速到达山下呢？ 不难看出他的速度取决于山的坡度和他自身的步长。即坡度要大步长要长（坡度即该点的斜率）。 该人下降的距离可表示为步长*坡度（斜率） 可用数学公式表示 其中η称
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2024-08-29 22:20:17
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梯度下降（Gradient descent）在有监督学习中，我们通常会构造一个损失函数来衡量实际输出和训练标签间的差异。通过不断更新参数，来使损失函数的值尽可能的小。梯度下降就是用来计算如何更新参数使得损失函数的值达到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。梯度下降计算流程 假设我们模型中的参数为，损失函数为，则计算过程为
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2024-03-18 11:11:39
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批量梯度下降法BGD批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD）是梯度下降法最常
原创
2022-06-01 06:44:24
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（一）什么是梯度下降法梯度下降法和之前介绍的k近邻算法和线性回归法不同，梯度下降法不是一个机器学习算法。它既不能解决分类问题也不能解决回归问题，那梯度下降是什么呢？以及它的作用又是什么呢？ 其实，梯度下降法是一种基于搜索的最优化方法。 作用就是最小化一个损失函数，或者最大化一个效用函数，当然最大化一个效用函数就不是梯度下降了，而是梯度上升，但是本质都是一样的。为什么会有梯度下降我们在线性回归中，我
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2024-04-04 09:18:29
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原理 梯度下降法也是一种继最小二乘法后求解最优解的技术之一，在机器学习和深度学习上的应用也十分广泛。最小二乘法对于模型并不复杂的情况来说，可以一步到位的求出最优解，这是它的优势也是劣势。因为对于模型稍微复杂点，就无法在理论和公式上给出一步到位的解。这时就需要梯度下降法来迭代地求出最优解。当然求出的也有可能是局部最优解。 代码演示 首先进行一维函数的代码演示：下图是一个关于x的二次函数，找出最优解
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2024-01-08 17:02:15
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梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法根据每次求解损失函数L带入的样本数，可以分为：全量梯度下降（计算所有样本的损失），批量梯度下降（每次计算一个batch样本的损失）和随机梯度下降（每次随机选取一个样本计算损失）。 PS：现在所说的SGD（随机梯度下降）多指Mini-batch-Gradient-Descent（批量梯度下降）SGD的优缺点优点：操作简单，计算量小，在损失函数是
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2024-09-23 06:10:34
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SVM之前就做过总结（支持向量机），其中详细说明了SVM的推导过程和实现，也就是主流的解释，数学推导过程比较严谨。但是总有一种感觉，与其他机器学习算法相比，SVM好像是一个不一样的存在，最近看了李宏毅老师对SVM的解释，了解SVM与其他机器学习算法的一致性。本文不会涉及到SVM原理的推导，而是从另一个角度来分析SVM，并且引入了两个最核心的概念就是hinge loss和kernel trick，最
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2024-07-20 06:24:15
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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，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要！提到梯度，就必须从导数（derivative）、偏导数（partial derivative）和方向导数（directional derivative）讲起，弄清楚这些概念，才能够正确理解为什么在优化问题中使用梯度下降法来优化目标函数，并熟练掌握
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2024-03-11 17:54:08
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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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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
原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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目录一，问题实例二，梯度下降 Gradient Descent三，学习率一，问题实例求函数 func(X, Y)=X*X + Y*Y*2的最小值。double f(double x, double y){ return x * x + y * y* 2;}虽然最小值显然是f(0,0)=0，但是同样可以用梯度下降算法来求，而对于一些复杂的函数就很难求出最小值，只能用梯度下降算法求近似局部最小
原创
2022-03-03 13:57:31
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深度学习中的梯度下降是优化模型的重要方法，但它并不是始终完美的解决方案。在实现深度学习的过程中，我们经历了许多技术痛点，这些痛点促使我们在算法与架构方面不断进行迭代和优化。以下内容将剖析我们是如何通过梯度下降来改进深度学习的实践，从技术背景到性能优化，依次展开。
## 背景定位
在机器学习和深度学习领域，梯度下降法常常面临收敛速度慢、局部最优等技术债务。许多实践者在实施过程中体验到了这些困难。
常规的机器学习，是我交给机器一堆数据，然后告诉它什么样的学习方式是对的（目标函数），然后让它朝着这个方向去做（让loss减少）。优化算法：梯度下降，每次走一点点（步长要小），再求梯度，直到损失值趋于稳定。梯度下降是机器学习中的常用算法，通过不断迭代计算函数的梯度，判断该点的某一方向和目标之间的距离，最终求得最小的损失函数和相关参数，为建立线性模型提供支持。梯度下降是一种广泛用于求解线性和非线性模型
下面是一个典型的机器学习的过程，首先给出一个输入数据，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计，也被称为构建一个模型。就如同上面的线性回归函数。我们用X1，X2..Xn 去描述feature里面的分量，比如x1=房间的面积，x2=房间的朝向，等等，我们可以做出一个估计函数：θ在这儿称为参数，在这儿的意思是调整feature中每个分量的影响力，
一、 什么是梯度下降算法 首先，我们需要明确梯度下降就是求一个函数的最小值，对应的梯度上升就是求函数最大值。简而言之：梯度下降的目的就是求函数的极小值点，例如在最小化损失函数或是线性回归学习中都要用到梯度下降算法。 ##梯度下降算法作为很多算法的一个关键环节，其重要意义是不
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2023-11-29 18:15:35
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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
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2023-12-11 22:07:53
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概述 梯度下降法(Gradient Descent)是一个算法，但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法，而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的，所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它，甚至深度学习也是用它来求解最优解。所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参数θ求解出来，梯度下降法就是一种经典常用的优化算法。梯度下降法的思想 思想就类比于生活中的一些事
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2023-11-09 01:31:53
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逻辑回归的原理请参见《机器学习之逻辑回归原理》。本篇文章对逻辑回归模型进行求解。先给出逻辑回归模型的两种形式：（形式1） ...
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2021-07-16 09:41:41
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梯度下降法的基本思想是函数沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向减小最快。在前面的线性回归和逻辑回归中，都采用了梯度下降法来求解。梯度下降的迭代公式为：θj=θj−α∂J(θ)∂θj 在回归算法的实验中，梯度下降的步长α为0.01，当时也指出了该步长是通过多次时间找到的，且换一组数据后，...
原创
2022-01-12 17:21:42
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