批梯度下降批量梯度下降的优势计算效率高：正如您可能已经猜到的，此技术的计算要求较低，因为每个样本后都不需要更新。稳定收敛：另一个优点是权重到最佳权重的收敛非常稳定。通过对数据集中每个样本的所有单独梯度进行计算和平均，我们可以得到对真实梯度的很好估计，表明损失函数的最大增加。Barch梯度下降的缺点学习速度较慢：批量梯度下降的缺点是学习过程慢得多，因为在处理了N个样本后，我们仅执行一次更新。局部极小
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2024-05-01 19:33:14
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介绍在这篇文章中，我们将了解什么是真正的梯度下降，为什么它变得流行，为什么AI和ML中的大多数算法都遵循这种技术。在开始之前，梯度下降实际上意味着什么？听起来很奇怪对吧！柯西是1847年第一个提出梯度下降的人嗯，梯度这个词的意思是一个性质的增加和减少！而下降意味着向下移动的动作。所以，总的来说，在下降到某个地方然后观察并且继续下降的行为被称为梯度下降所以，在正常情况下，如图所示，山顶的坡度很高，通
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2021-05-23 20:41:55
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梯度下降法总结归纳梯度下降法可以解决哪些问题？简单描述梯度下降法的过程？如何理解梯度下降法？总结梯度下降法的优缺点。 梯度下降法可以解决哪些问题？梯度下降法可以解决凸函数的最优化问题。对于非凸函数也可得到最优解或局部最优解。简单描述梯度下降法的过程？梯度下降法简要过程如下： 1，设置出发点（初值x_0），设置每一步的长度（步长η），设置停止的条件（比如最多迭代10次，两次下降的结果小于0.000
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2024-03-24 12:26:59
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关于梯度下降法的理解，梯度下降法是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。
原创
2022-04-12 10:47:13
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1.梯度下降是什么意思？①方向：每步的方向是当前坐标点对应的梯度向量的反方向， 每步的距离就是步长 * 当前坐标点所对应的梯度向量的大小（也就是梯度向量的模长）②距离：梯度向量指的是目标函数关于模型参数的偏导数向量。梯度是一个向量，其中每个分量对应于目标函数在相应参数上的偏导数。梯度向量的方向指向了函数在当前参数取值处的最大上升方向，也就是函数变化最快的方向。
原创
2023-09-12 14:28:24
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介绍在这篇文章中，我们将了解什么是真正的梯度下降法，为什么它成为非常流行的机器学习算法，为什么AI和ML中的大多数算法都遵循这种技术。柯西在1847年提出了梯度下降算法，是第一个提出梯度下降的人，梯度这个词的意思是一个性质的增加和减少！而下降意味着向下移动的动作，所以，总的来说，先下降到某个地方，然后观察并且继续下降的行为被称为梯度下降所以，在正常情况下，如图所示，山顶的坡度很高，通过不断的移动，
原创
2021-01-05 14:48:49
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1.梯度下降在什么情况运用？①在深度学习中，构建模型时，需要寻求全局最优解时运用。②但是由于梯度下降在出现鞍点的情况无法进行迭代，寻求最优解，故引入随机梯度。③随机梯度指的是在N个样本中随机挑选一个进行梯度下降计算。④在神经网络的过程中，需要考虑到性能和时间，因为梯度下降的性能低，但时间耗费页低，此时的随机梯度呈现相反的状态，为了更好的综合二者的优缺点，引入batch批量随机梯度下降算法。⑤需要注
原创
2023-09-12 17:07:32
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想快速了解反向传播和梯度下降可以直接看最后的总结。Gradient Descent(梯度下降)1. 梯度是什么？梯度是一个向量。对于一元函数，梯度就是该点处的导数，表示切线的斜率。对于多元函数，梯度的方向就是函数在该点上升最快的方向。2. 梯度下降是什么？梯度下降是用来找出参数w，使得损失函数L(w)最小。3. 梯度下降法是怎么实现的？先随机选一个初始的参数θ（参数包括权值w，偏差b(bias)等
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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浅谈对梯度下降法的理解
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2018-07-19 18:31:17
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目录1.概述2.梯度3.梯度下降算法的数学解释4.梯度下降算法实例4.1 单变量函数的梯度下降4.2 多变量函数的梯度下降5.梯度下降算法的实现5.1 梯度下降主体算法5.2 计算当前坐标对应的梯度值5.3 依据最低点坐标反推出损失值5.4 程序调用入口1.概述【说明】梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法（n纬问题求最优解，梯
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2024-03-25 17:01:40
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上面这张照片是我上次在下班路上拍到的，天刚刚下过雨，雨珠沿着窗户的玻璃面向下流动，我做了黑白硬相处理，有一定的艺术性。也许你会问，这张照片跟这个题目有什么关系呢？其实，雨珠只会沿着当前位置最「陡峭」的方向流动，这正是深度学习中梯度下降算法的一种直观体现。深度学习是目前在互联网行业非常火热的话题，但是目前市场上介绍深度学习算法的书籍要么上来就是一大堆的数学公式，要么就是直接给你一些残缺的框架代码，让
原创
2021-01-25 21:33:04
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在机器学习算法中，为了优化损失函数loss function ，我们往往采用梯度下降算法来进行优化。举个例子：线性SVM的得分函数和损失函数分别为： &
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2024-03-20 18:05:17
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机器学习10：如何理解随机梯度下降1.梯度下降法 理解随机梯度下降，首先要理解梯度下降法。 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 x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。&n
梯度下降算法是优化神经网络最常见的方式，这里我们会接触梯度下降法的不同变种以及多种梯度下降优化算法。梯度下降变种batch gradient descent 缺点：一次参数更新需要使用整个数据集，因此十分慢，并且内存不够的话很难应付。 优点：保证收敛到全局最小值或者局部最小值stochastic gradient descent 一次参数更新使用一个样本 优点：速度快。因为SGD的波动性，一方面，
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2024-08-12 17:57:02
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前言关于线性回归相信各位都不会陌生，当我们有一组数据（譬如房价和面积），我们输入到excel，spss等软件，我们很快就会得到一个拟合函数:hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xhθ(x)=θ0+θ1x但我们有没有去想过，这个函数是如何得到的？
原创
2022-01-16 09:44:56
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前言关于线性回归相信各位都不会陌生，当我们有一组数据（譬如房价和面积），我们输入到excel，spss等软件，我们很快就会得到一个拟合函数:hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xhθ(x)=θ0+θ1x但我们有
原创
2021-09-05 10:08:14
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梯度下降以及其定义方向导数directional derivative：在函数定义域的内点，对某一方向求导得到的导数。一般为二元函数和三元函数的方向导数，方向导数可分为沿直线方向和沿曲线方向的方向导数梯度gradient的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）梯度实际上就是多变量微分的
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2024-05-07 17:13:21
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人工智能—梯度下降**1. 梯度下降2. 矩阵分解** **1. 梯度下降**梯度的理解 如果函数为一元函数，梯度就是该函数的导数。 如果为二元函数，梯度定义为： 关于梯度下降最常见的就是下山问题。如图所示： 想一想他怎么可以快速到达山下呢？ 不难看出他的速度取决于山的坡度和他自身的步长。即坡度要大步长要长（坡度即该点的斜率）。 该人下降的距离可表示为步长*坡度（斜率） 可用数学公式表示 其中η称
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2024-08-29 22:20:17
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首先简单介绍一下【梯度】和【梯度下降】的概念。梯度：对于可微的数量场，以为分量的向量场称为的梯度或斜量。简单的说，梯度就是导数（对于多维就是偏导数）。梯度下降法(gradient descent) 是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。梯度下降包含两个意
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2024-04-29 11:27:35
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