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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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
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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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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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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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
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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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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假设所取点为图中红心点。要找到下降的一侧。则求红心点出的导数。按导数定义走。导数大于0，则X往靠近原点的方向走，导数小于0，则X往靠近无穷大的方向走。所以找到负导数的方向。即为下降的方向。所以在梯度下降算法中，更新权重的方法:a为学习率 （即为往前走多少）...
原创
2022-10-28 11:28:19
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线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型，通常通过线性的公式来拟合训练数据集。训练集包括(x,y)，x为特征,y为目标。如下图： 将真实值和预测值用于构建损失函数，训练的目标是最小化这个函数，从而更新w。当损失函数达到最小时(理想上,实际情况可能会陷入局部最优)，此时的模型为最优模型，线性模型常见的的损失函数： 线性模型例子下面通过一个例子可以观察不同权重(w)对模型损失函数的影响。#a
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2024-07-24 12:14:46
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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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一、系列文章目录（1）梯度下降（2）手写数字识别引入&Pytorch 数据类型（3）创建Tensor（4）Broadcasting（5）Tensor（6）Tensor统计（7）Where和Gather（8）函数的梯度（9）loss函数；自动求导 文章目录一、系列文章目录二、梯度下降1.什么是梯度下降2.梯度下降算法核心公式:3.求解方法4.实例5.实战 二、梯度下降1.什么是梯度
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2023-12-15 08:56:00
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pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势，也是标量；(3)梯度是一个矢量，是有大小和方向的，其方向是指多元函数增大的方向，而大小是指增长的趋势快慢。2、在寻找函数的最小值的时候可以利用梯度下降法来进行
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2023-09-12 21:06:11
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深度学习的优化算法的原理与作用
原创
2021-09-13 21:25:35
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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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在计算机科学中，特别是在深度学习和机器学习领域，"PyTorch小批量梯度下降"（Mini-batch Gradient Descent）是训练数据时常用的一种优化算法。这种方法通过将数据集分成小的批次进行训练来加速收敛并提高算法的性能。然而，在实际应用中，我们需要考虑数据丢失、系统崩溃以及其它潜在的问题，因此设计可靠的备份策略和恢复流程至关重要。
### 备份策略
为了确保数据和模型的安全，
