深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助快速训练模型，大大提高效率。一、batch 梯度下降法batch 梯度下降法（批梯度下降法，我们之前一直使用的梯度下降法）是最常用的梯度下降形式，即同时处理整个训练集。其在更新参数时使用所有的样本来进行更新。对整个训练集进行梯度下降法的时候，我们必须处理整个训练数据集，然后才能进行一步梯度下降
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2023-11-20 00:27:59
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一、概念神经网络是已知自变量x和真实结果y，要求拟合出F(x)。 神经网络的架构可以看做是黑箱测试，但你不知道黑箱指代的F(x)到底是什么，不过没关系，我们知道其中的参数（是随机初始化的），即神经元之间做连接的那些个边指代的权值。一个神经网络的参数是非常庞大的，自变量一般是非常多个，以至于参数也是有很多，且神经网络一般会有很多个隐藏层，所以一个神经网络是一个多元复合函数。我们向黑箱中输入你的自变量
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2023-09-05 10:32:33
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神经网络参数优化神经网络中，很多的超参数难以设置，我们可以引入动量(momentum），通过算法来达到优化时间和准确率。1. 动量（momentum）常用的动量有一阶动量和二阶动量： 一阶动量m：与梯度相关的函数 二阶动量v：与梯度平方相关的函数 w为参数，损失函数loss，dw为损失函数对w的倒数，学习率lr。其优化公式为：2. 随机梯度下降法（SGD）随机梯度下降法就是一般的梯度下
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2023-10-27 04:23:56
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一、优化问题优化能力是人类历史上的重大突破, 他解决了很多实际生活中的问题. 从而渐渐演化成了一个庞大的家族。比如说牛顿法 (Newton’s method), 最小二乘法(Least Squares method), 梯度下降法 (Gradient Descent) 等等。二、梯度下降与神经网络的联系而我们的神经网络就是属于梯度下降法这个分支中的一个. 提到梯度下降, 我们不得不说说大学里面学习
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2023-10-24 07:05:05
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文章目录前言1. 原始的梯度下降1.1 Batch gradient descent1.2 SGD1.3 Mini-batch GD1.4 小结2. 带冲量的梯度下降2.1 Momentum optimization2.2 Nesterov Accelerated Gradient (NAG)3. 学习率自适应的梯度下降3.1 AdaGrad3.2 RMSprop3.3 Adaptive mom
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2023-09-27 07:48:44
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主要参考了吴恩达老师【神经网络和深度学习】系列课程。 文章目录一、梯度下降（Gradient Descent）(1) 梯度下降理解(2) 算法过程(3) 神经网络中的梯度下降二、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）三、Mini-batch梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）四、总结参考 一、梯度下降（Gradient Descent）
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2023-07-29 11:19:20
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# 实现神经网络梯度下降的步骤
### 1. 简介
神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，梯度下降是神经网络中常用的优化算法。在本文中，我将向你解释神经网络梯度下降的原理和实现步骤，并为你提供相应的代码和注释。
### 2. 流程概述
神经网络梯度下降的实现可以分为以下几个步骤：
1. 初始化模型参数
2. 前向传播计算预测值
3. 计算损失函数
4. 反向传播计算梯度
5. 更新
原创
2023-09-18 05:18:30
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误差逆传播（BP）算法初介绍正向传播FP就损失反向传播BP回传误差根据误差修改权重继续迭代至最优算法推导梯度下降简介梯度下降就是从起点开始，沿着梯度 的方向，按照步长 的大小，一步一步地走到谷底梯度的理解梯度分为正梯度方向和负梯度方向（可以理解为求最大值和最小值）谷底的理解（以负梯度为例）达到最小值步长的理解第一，步长长度太小第二，步长太大值得注意的是，步长太大，很可能跨过最低点，运气好的话可能会
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2023-12-19 20:52:18
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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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如何通过反向传播算法（backprogapation）和梯度下降算法（gradient decent）调整神经网络中参数的取值。梯度下降算法： 主要用于优化单个参数的取值。反向传播算法： 根据定义好的损失函数（梯度下降算法）优化神经网络中参数的取值，从而使神经网络模型在训练数据集上的损失函数达到一个较小值。梯度下降算法假设用 表示神经网络中的参数，优化过程抽象为： 寻找一个参数 ，使得 目前没有
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2023-06-25 09:47:55
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一、梯度下降法有关什么是梯度下降法，这在之前几周的学习中我们已经掌握了，这里简要分析。对于一个函数，我们在某一个点的next操作可以认为是跟这个点的导数有关的，因为导数会指引我们走向极值。然后我们每次根据这个点的导数向前走一步的过程中，我们用一个被称作学习率的东西来确定我们的步长。这种方法我们称之为梯度下降法。、 二、浅层神经网络的梯度下降法浅层神经网络中的梯度下降法和之前提到的那种没有
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2023-08-18 16:17:05
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1、定义一个代价函数w 表示所有的网络中权重的集合 n 是训练输入数据的个数 a 是表 示当输入为 x 时输出的向量 求和则是在总的训练输入 x 上进行的C 称为二次代价函数;有时也称被称为均方误差或者 MSE2、C 我们训练神经网络的目的是找到能最小化二次代价函数 C(w, b) 的权重和偏置 假设我们要最小化某些函数，C(v)。它可以是任意的多元实值函数，v = v1, v2, …。
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2023-11-28 05:06:07
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一般神经网络的训练过程可分为两个阶段：一、通过前向传播算法计算得到预测值，将预测值和真实值作对比，得出两者之间的差距（损失函数）。二、通过反向传播算法计算损失函数对每一个参数的梯度，再根据梯度和学习率使用梯度下降算法更新每一个参数。 应用了反向传播算法的前馈神经网络依旧是前馈的，反向传播不是区分前馈与反馈的标准。前馈神经网络：每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信
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2024-02-12 20:28:18
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梯度下降法梯度：目标值对所有自变量的导数的向量组成梯度下降算法（Gradient Descent）：沿梯度下降的方向求解极小值用来训练或学习训练集上的参数w和b算法过程：
初始化参数为任意值求解梯度▽f更新参数，θ=θ-α▽f，α为学习率（大于0）若达到指定迭代次数或收敛条件，训练结束.否则继续执行第2步为了便于理解，以一元函数为例 要找到一个合适的输入值w，使输出的函数值C(w)最小。先随
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2023-07-04 11:47:33
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在正式进入学习之前梯度下降法之前，我们先看看下面的两个问题1.梯度下降法是用来干嘛的？梯度下降法常用来近似求解函数的最小值问题2.什么是梯度？简单来说，梯度就是由偏导数构成的向量一个向量，比如对函数f(x,y)来说，其梯度就是(f’x,f’y)，根据其定义，函数沿着梯度的正方向，可以最快取得极大值，而沿着梯度的反方向，能最快获得极小值。比如给定下面的函数，要使用梯度下降的方法来近似求解最小值利用梯
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2024-04-02 10:58:09
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BP（Back Propagation）网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓
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2017-06-26 23:45:00
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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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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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深度学习笔记：05手算梯度下降法(gradient descent)，详解神经网络迭代训练过程神经网络本质上是一个计算流程，在前端接收输入信号后，经过一层层复杂的运算，在最末端输出结果。然后将计算结果和正确结果相比较，得到误差，再根据误差通过相应计算方法改进网络内部的相关参数，使得网络下次再接收到同样的数据时，最终计算输出得到的结果与正确结果之间的误差能越来越小。1、合理的误差处理方法求 [t(k
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2023-11-02 12:16:44
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算法背景：传统的人工神经网络基本只有输入层、隐藏层、以及输出层。随着大数据时代的来临以及GPU算力的提升，更加深层的神经网络出现了，使得人工智能进入深度学习时代。更深层的神经网络相比较于浅层的神经网络来说特征提取能力更强了，但训练权值的拟合也愈加困难。梯度下降算法经常用来完成神经网络的训练以及拟合优化，梯度下降算法会影响网络训练的速度和精度，而Adagrad算法是一种比较不错的梯度下降算法。Ada
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2023-11-02 22:11:37
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