前言首先抛出关键性结论：RNN模型在时间维度共享参数矩阵，因此RNN模型总的梯度等于各时间的梯度之和，。RNN中总的梯度不会消失，只是远距离梯度消失，梯度被近距离梯度主导，无法捕获远距离特征。梯度消失的本质：由于RNN模型在时间维度共享参数矩阵，导致针对隐藏状态h求导时，循环计算矩阵乘法，最终梯度上出现了参数矩阵的累乘。LSTM缓解梯度消失的本质：引入门控机制，将矩阵乘法转为逐元素相乘的哈达马积:
知识点，利用多元微分推导梯度下降算法关于学习率的设置，大小会对结果产生什么样子的影响凸优化 只有全局最优解，任何 一个最优解就是全局 最优解知识点：线性回归概念梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 随机梯度下降算法 &nbs
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2024-10-31 10:30:19
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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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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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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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导数的概念导数的公式如下士所示 对点的导数反映了函数在点 处的瞬时变化速率。在多维函数中，梯度是一个向量组合，反映了多维图形中变化速率最快的方向。凸函数的概念如果f(x)在[a,b]上连续，在(a,b)上有二阶导数 ,f(x)是[a,b]上的凹函数 ,f(x)是[a,b]上的凸函数 如下图所示，凹函数f(x)的一阶导数递增，凸函数f(x)的一阶导数递减。 如果函数是凸的，那么梯度下降法不会陷入局部
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2024-07-15 07:40:54
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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
梯度下降法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。在梯度下降法中，目标函数其实可以看做是参数的函数，因为给出了样本输入和输出值后，目标函数就只剩下参数部分了，这时可以把参数看做是自变量，则目标函数变成参数的函数了。梯度下降每次都是更新每个参数，且每个参数更新的形式是一样的，即用前一次该参数的值减掉学习率和目标函数对该参数的偏导数（如果只有1个
本文将涉及以下知识点（1）特征缩放（2）均值归一化（3）正规方程优化梯度下降算法在上一篇博文中，我们了解了梯度下降算法，它为解决线性回归问题提供了思路。但梯度下降的迭代推算过程，较为耗时。简单地说，整个算法是一个不断尝试收敛的过程。如果能够降低算法的尝试次数，以及每次迭代的算法复杂度，那么，便能更高效的解决线性回归问题。影响梯度下降算法收敛速度的因素很多，例如样本集合大小，特种向量中某一元素的取值
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2024-06-30 11:10:56
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简述梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示：梯度下降的相关概念 在详细了解梯度下降的算法之前，我们先看看相关的一些概念。 1. 步长（Learning rate
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2024-04-22 22:46:03
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**梯度下降法公式推导**梯度下降法简单的来说就是一种寻找最小值的点的方法，是机器学习和深度学习中常用的优化器，具体又可分为批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD），本文不对这些问题做讨论只是从数学角度来推导神经网络中的数学武器：梯度下降算法，本文是在学习涌井良幸先生的”深度学习的数学”一书后的笔记，仅用作个人学习和复习，由于笔者也是初学，所以难免会有各种错误，望
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2024-03-25 20:25:52
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梯度下降（Gradient descent)算法详解说起梯度下降算法，其实并不是很难，它的重要作用就是求函数的极值。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。为什么这样说呢？兔兔之后会详细讲解的。 虽然梯度下降与梯度上升都是求函数极值的算法，为什么我们常常提到“梯度下降”而不是梯度上升“呢？主要原因是在大多数模型中，我们往往需要求函数的最小值。比如BP神经网络算法，我们得出损
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常用的方法之一。 一、梯度 在微积分里，对多元函数参数求偏导，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。如果是一元函数，梯度就是偏导。例如，f(x1,x2),分别求偏导，梯度向量就是(∂f/∂x1, ∂f/∂x2)梯度向量的意义：从几何意义上来讲，就是函数变化增加（上升）最快的方
怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式
现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的输出，y是样本的基本真值标签值，下面写出该样本的偏导数流程图假设样本只有两个特征x1和x2为了计算Z
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2024-05-05 21:53:42
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梯度下降与随机梯度下降概念及推导过程 一、总结 一句话总结： 梯度通俗理解：我们对一个多元函数求偏导,会得到多个偏导函数.这些导函数组成的向量,就是梯度. 1、利用梯度下降法求解梯度的过程？ 1、随机一个初始值,在多元线性回归中,我们随机一组w,带入到损失函数中,得到一个初始点. 2、让这个点按照负
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2020-07-28 05:30:00
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在了解梯度下降（Gradient Descent）之前，我们先要知道有关线性回归的基本知识，这样可以进一步的加深对梯度下降的理解，当然梯度下降（Gradient Descent）并不单单只能进行回归预测，它还可以进行诸如分类等操作。关于线性回归的具体讲解本文不详细涉及，只简单列出几个相关公式。线性回归公式 4-1：线性回归模型预测 是 是第 个模型参数 (包括偏置项 以及特征权重 )也可以用
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2023-06-25 20:16:51
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原作者: 红色石头 梯度下降算法的公式非常简单，”沿着梯度的反方向（坡度最陡）“是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向呢？也许很多朋友还不太清楚。没关系，接下来我将以通俗的语言来详细解释梯度下降算法公式的数学推导过程。 下山问题假设我们位于黄山的某个山腰处，山势连绵不绝，不知道怎么下山。于是决定走一步算一步，也就是每次沿着当前位
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2024-05-07 22:27:23
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文章目录前言一、梯度下降是什么？1、定义和通俗理解2、数学意义3、在深度学习上应用三、梯度下降法 Gradient Descent1、神经网络中的实际应用2、缺点 前言在深度学习中，梯度下降是一个重要的概念。在之前的学习中虽然有所接触，但是并没有深入理解，现在看到梯度下降后感觉非常抽象，应当学习下梯度下降的相关知识。一、梯度下降是什么？1、定义和通俗理解 对于函数y = f(x)，梯度下降法
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2024-03-26 17:44:35
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线性回归之梯度下降法1.梯度的概念梯度是一个向量，对于一个多元函数\(f\)而言，\(f\)在点\(P(x,y)\)的梯度是\(f\)在点\(P\)处增大最快的方向，即以f在P上的偏导数为分量的向量。以二元函数\(f(x,y)\)为例，向量\(\{\frac{\partial f}{\partial x},\frac{\partial f}{\partial y}\}|_{(x_0,y_0)}=f
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2023-08-07 14:54:23
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梯度下降法 ：就是我们在对于一个代价函数求出适合的参数值的时候经常使用的方法，首先 J (thete1,…,theten) 我们要使得这个函数最小化，就需要不断去逼近这些 thete 值，我们需要深刻理解导数、偏导数这些东西才能知道其中的原理，比如说导数是一个函数沿着x轴正方向的变化率，在偏导数中 对于一个变量 xi 对它的偏导数就着这个方向增长的最大变化率，所以在使用梯度下降的时候需要向反方向下
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2024-04-28 13:37:02
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