1.问题描述:已知三组学习时长和最终得分的数据，建立数学模型，预测学习时长为4小时的最终得分2.随机梯度下降，pytorch自动求导 反向传播：x:学习时长 y:最终得分模型：采用线性回归模型y_pred=wx，求解参数w。损失函数：loss=(y_pred-y)**2这里和梯度下降算法的区别是:梯度下降算法cost=sum((y_pred-y)**2)/n，计算了所有样本点的loss,求和做的平
在PyTorch中使用Mini-batch这种方法进行训练Mini-batch的梯度下降法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，即每一步梯度下降法需要对整个训练集进行一次处理，如果训练数据集很大的时候处理速度会很慢，而且也不可能一次的载入到内存或者显存中所以我们会把大数据集分成小数据集，一部分一部分的训练，这个训练子集即称为Mini-batch。对
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2024-08-14 11:26:18
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在当今深度学习的应用中，PyTorch作为一个重要的框架，被广泛用于实现各种机器学习和深度学习任务。在优化模型训练时，梯度下降算法的效率直接影响到整个训练过程的表现。为了提升训练速度，以及充分利用现代计算设备的多核特性，我们需要对PyTorch中的梯度下降实现进行并行化处理。接下来我们将详细探讨这一过程。
### 背景描述
在深度学习中，梯度下降是一种重要的优化算法，其主要目的是通过不断更新模型
深度学习的优化算法的原理与作用
原创
2021-09-13 21:25:35
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深度学习的优化算法的原理与作用
原创
2021-09-13 21:25:47
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摘要之前我们讲了如何求梯度, 如何使用Pytorch求解梯度. 这里我们介绍梯度下降法, 用一个例子, 介绍如何优化参数.简介上一篇我们计算得到了各个系数(w1和w2)的梯度, 这一篇我们介绍梯度下降法, 来优化这些系数. 这一篇主要有以下几个部分:梯度下降法的简单介绍;手动实现梯度下降法;使用Pytroch自动实现梯度下降, 结合backward实现.这一部分的代码已经上传github:&nbs
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2023-12-21 22:08:26
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我们最大的问题是, 我们如何训练模型来确定权重参数, 以最小化误差函数。让我们开始吧, 梯度下降如何帮助我们训练模型。首先, 当我们使用线性函数初始化模型时, 线性模型将从随机初始参数调用开始。它确实给了我们一个随机的初始参数。现在, 基于与该初始参数A相关的误差, 现在忽略偏差值。我们的动机是朝着使我们产生较小误差的方向运动。如果我们采用误差函数的梯度作为切线在当前值处的切线的斜率的导数, 则该
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2023-11-28 10:56:40
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一、概念如果将Tensor的属性.requires_grad属性设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作（主要目的是利用链式法则进行梯度传播）。完成计算后，可以调用.backward()方法来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累计到.grad属性中。注意在y.backward()时，如果y是标量，则不需要为backward()传入任何参数；否则，需要传入一个与y同形的Tensor。这为了
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2023-09-29 10:29:09
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梯度下降一、梯度下降算法引言深刻理解梯度下降算法梯度下降算法示例随机梯度下降算法 一、梯度下降算法引言我们知道在学习深度学习中，为了使我们具有最小的损失的网络，使其输出值与目标值尽可能地接近，使损失函数最小化。从而我们引入了梯度下降算法，它可以使我们得到一个最小值的目标损失函数。对于我们看到的任何一个模型，他都有自己损失函数。在学习简单线性回归时，既y=w*x，我们使用最小二乘法来求损失函数的最
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2023-10-27 06:59:52
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文章目录前言一、简单理解梯度下降法1.方向导数2.梯度二、优化目标函数三、代码实战1.生成数据，并保存为csv文件2.训练模型3.2.1读入数据data.csv3.2.2 计算Loss3.2.3 计算 Loss 对 W 和 b 的梯度3.2.3 设置迭代等相关系数3.完整代码总结 前言 由于深度学习技术在计算机视觉、语音识别等领域的优异表现，引起了许多研究人员的关注。深度学习优秀性能的核心是什么
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2023-11-29 09:54:58
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说在前面：这部分分两块，一个是基于cost function的，也就是全数据集上的代价函数，另一个是从中随机抽取一个数据，基于loss function的，也就是损失函数，二者在forward、loss的函数构建、训练过程中的数据加载环节都有所区别，要注意区分，搞清搞透； 详细过程： 本课程的主要任务是构建第一个带有初始权重和训练过程的梯度下降模型： 导入numpy和matplotlib库； 导入
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2024-08-20 18:10:33
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穷取法计算量太大，搜索空间太大，不太现实 分治算法，各个击破 分治算法，不适合非凸函数，会陷入局部最优，凸函数，任取两点，画一条线段，线段的值都在曲线上面或者曲线下面，神经网络参数数量过大，划分空间去搜索也是没法划分的 梯度的下降法，站在当前节点，梯度下降的方向，就是往最小值的方向 梯度就是导数，学习率不要过大，防止跳跃太大，对比人，人生道理都是一样 贪心思想，只看眼前最好的，也是只能得到局部最优
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2024-05-15 07:46:25
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“我们风雨兼程，绝不空手而归” 博主主页：@璞玉牧之本文所在专栏：《PyTorch深度学习》博主简介：21级大数据专业大学生，科研方向：深度学习，持续创作中 目录1.Gradient Descent (梯度下降)1.1 Optimization Problem (优化问题)1.2 Gradient Descent algorithm (梯度下降算法)1.2.1 Gradient (梯度)1.2.
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2023-08-16 14:00:48
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一、Tensor用于自动求梯度"tensor"这个单词⼀般可译作“张量”，张量可以看作是⼀个多维数组。标量可以看作是0维张量，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是⼆维张量。 在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd 包能够根据输⼊和前向传播过程⾃动构建计算图，并执⾏反向传播。本节将介绍如何使⽤au
首先要搞懂损失函数与代价函数。 损失函数是单个样本与真实值之间的差距 代价函数是整个样本集与真实值的平均差距 随机梯度下降就是不使用代价函数对参数进行更新，而是使用损失函数对参数更新。 梯度下降： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
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2021-09-15 14:20:00
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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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梯度下降法在统计学习还是深度学习中都得到了广泛的应用，我们通过构建合理的模型，将模型预测的输出和正确结果进行误差计算，通过优化模型参数使得输出的结果和正确结果的误差最小，我们往往会把误差损失函数构建成一个凸函数，这样使得参数的求解比较单一化，就像一元二次函数只有一个波峰或者波谷，那么求解答案就是寻找这个波峰或者波谷，如果把误差损失函数表达成类似sinx的函数，存在多个波峰波谷，那么求解的答案就会有
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2023-10-24 06:56:12
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如上文所说，面对高维度、更多参数的情况时，通过画图来寻找最小代价函数值是不现实的，因此本文介绍一种可以将代价函数J最小化的算法——梯度下降（Gradient Descent）。梯度下降是很常用的算法，不仅被用在线性回归上，还被广泛应用于机器学习的众多领域。一、直观理解梯度下降以包含两个参数的如下代价函数J(θ0,θ1)为例，首先任选一个参数点作为起始点，然后我们需要一点一点的改变（微分）这两个参数
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2024-03-29 18:54:22
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梯度下降法的原理假设f(x)是R^n上具有一阶连续偏导数的函数，要求解的无约束最优化问题是 &
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2024-05-08 17:55:56
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1.概述梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，解释为什么要用梯度，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！2.梯度下降算法2.1场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为
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2024-03-19 10:56:11
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