这三种算法都用于反向传播的优化损失函数算法。在每轮迭代中更新一次权重w，根据多次迭代，最终无限的靠近我们预期的权重最优值。batch GD, mini-batch GD, SGD都可以看成SGD的范畴， 只不过区别在于每次取多少的样本了。1. 梯度下降算法：主要优点：梯度更新准确公式：(1) 如果数据集比较小，完全可以采用全数据集(Full Batch Learning)的形式，采用全数据有两个好
梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）、小批量梯度下降法（MBGD）之间的关系及batch size如何选取文章内容皆为个人理解，如有不足欢迎指正。我们都知道，神经网络在更新权值的时候需要先求得损失函数，再由损失函数求得各参数的梯度进行更新，这里就涉及一个问题：用多少个训练样本去计算损失函数呢？这个数量就是我标题里的batch size，直观上讲的话，梯度下降法、随机梯度下降法和小批量梯度
随机梯度下降几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法：随机梯度下降（stochastic gradient descent,SGD)随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展机器学习中一个反复出现的问题： 好的泛化需要大的训练集，但是大的训练集的计算代价也更大机器学习算法中的代价函数通常可以分解成每个样本的代价函数的总和。训练数据的负条件对数似然函数可以写成：\[J(\theta)=E_{x,y
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2024-02-22 13:12:21
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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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随机梯度下降法1. 概念 那个梯度值准确的求出来。 那么通过推导的这个公式可以看出来，要想求出这个准确的梯度来，在这个式子中每一项都要对所有的样本（ 个）进行一下计算，前面是有一个求和计算的，那么这样的一个下降法通常又叫做批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）。也就是说，每一次计算的过程都要将样本中所有的信息批量的进行计算，但是这显然就带来了一个问题，如果我们的 个样
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2024-05-08 18:52:07
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文章目录1、随机梯度下降-Stochastic Gradient Descent2、小批量梯度下降 - Mini-batch Gradient descent3、随机梯度下降算法的收敛性4、在线学习-Online Learning5、映射约减-map reduceTHE END 1、随机梯度下降-Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降是相对于批量梯度下降(batch
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2024-06-13 13:02:22
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SGD是什么 SGD是Stochastic Gradient Descent（随机梯度下降）的缩写，是深度学习中常用的优化算法之一。SGD是一种基于梯度的优化算法，用于更新深度神经网络的参数。它的基本思想是，在每一次迭代中，随机选择一个小批量的样本来计算损失函数的梯度，并用梯度来更新参数。这种随机性使得算法更具鲁棒性，能够避免陷入局部极小值，并且训练速度也会更快。怎么理解梯度？ 假设你在爬一座山，
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2024-02-29 14:09:19
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随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种常用的优化算法，主要应用于机器学习中的模型训练过程中。它是一种基于梯度下降算法的变种，能够在大规模数据集上高效地进行模型训练。梯度下降法是一种常见的优化算法，它的基本思想是通过不断调整模型参数，使得损失函数最小化。在梯度下降法中，每次迭代时都会计算所有样本的梯度，并更新模型参数。当数据集非常大时，这种全局计算梯度
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2024-03-07 12:18:25
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随机梯度下降： 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，就是到底是房屋的面积更重要还是房屋的地段更重要。为了如果我们令X0 = 1，就可以用向量的方式来表示了： &nb
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2024-08-20 13:10:47
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梯度下降与随机梯度下降
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
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2024-08-15 11:16:21
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首先要知道梯度下降法，故先介绍梯度下降法：梯度下降法大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变 以最小化或最大化某个函数 的任务。 我们通常以最小化 指代大多数最优化问题。 最大化可经由最小化算法最小化 来实现。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。 当我们对其进行最小化时，我们也把它称为代价函数、损失函数或误差函数。 下面，我们假设一个损失函数为
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2019-11-04 18:01:00
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随机梯度下降与批量梯度下降梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法。随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解的思路。（1）批量梯度下降—最小化所有训练样本的损失函数，使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小。（2）随机梯度下降—最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向， 但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局
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2024-04-12 20:14:38
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我们为什么要使用梯度下降算法 人类都是渐进学习的，不断从错误中纠正自己的认知，这恰巧就是梯度下降算法的思想。梯度下降算法 随机选择一个方向，然后每次迈步都选择最陡的方向，直到这个方向上能达到的最低点。梯度下降算法的作用都有哪些？ 在机器学习中有些算法需要对模型构建损失函数以求得需要的系数，然而在损失函数的计算中，我们可能不能获得最佳方案，而梯度下降算法正是一种对损失函数的优化算法，以便损失函数取得
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2024-04-08 17:38:08
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在学习机器学习的过程中梯度下降这个词出现的频率很高，在运用的过程中不能很好的理解算法的意思，于是从网路上查找了一些资料。 一.介绍 梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。二.应用场景 1.给定许多组数据（xi, yi），xi （向量）为输入，yi为输出。设计一个线性函数y=h（x
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2024-05-18 10:14:43
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梯度下降法大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变 特征x以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务。 我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。 最大化可经由最小化算法最小化 -f(x) 来实现。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。 当我们对其进行最小化时，我们也把它称为损失函数或误差函数。下面，我们假设一
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2024-03-30 08:22:39
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目 录一. 梯度下降 1.基本概念 2.梯度下降的步骤 3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二. 一元线性回归 1.概念 2.
1.梯度下降 1）什么是梯度下降？ 因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。 简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是
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2024-08-20 19:57:18
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梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 二.应用场景 1.给定许多组数据（xi, yi），xi （向量）为输入，yi为输出。设计一个线性函数y=h（x）去拟合这些数据。&nb
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2024-06-20 13:31:25
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常见的梯度下降法的变式 1 SGD 随机梯度下降 随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形，就是每次使用一批（batch）数据进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度，因为现在深度学习的数据量都特别大，所以每次都计算所有数据的梯度是不现实的，这样会导致运算时间特别长，同时每次都计算全部的梯度还失去了一些随机性，容易陷入局部误差，所以使用随机梯度下降法可能每次都不是朝着真正最小的方向，但是这样反而容易
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2024-03-26 09:15:58
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1. SGD图示红色表示SGD的收敛路径，棕色表示梯度下降的收敛路径。普通的GD算法就是计算出每一时刻最陡的下降趋势(梯度)，SGD在随机挑选某一分量的梯度方向进行收敛，详细解释可继续往下看。2. SGD公式理解注：这一部分引用自知乎用户Qi Qi，原回答链接随机梯度下降主要用来求解类似于如下求和形式的优化问题： f(x)=∑i=1nfi(w,xi,yi)
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2024-05-14 09:50:55
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