如何理解梯度下降法？ / 开普饭

本文主要对计算机视觉图像配准中搜索空间算法引发讨论,即当图片配准后,讨论下一步怎么办,往哪个方向,多大步长的进行搜索.是一种优化算法本文将介绍设计到的基本的数学知识.一阶优化算法.针对多阶方程的梯度 ...

后台回复"python",立刻领取100本机器学习必备的Python电子书! 泰勒定理‍ 满足一定条件的函数可以通过泰勒展开式对其做近似: 泰勒展开式泰勒展开式原理如下,主要采用 ...

基础知识ML 在进行深度学习前,根据学习网站的建议,首先学习机器学习的基础课程,学习资料主要是Andrew讲的ShortVideo,网址:http://openclassroom.stanford.e ...

公众号后台回复"python",立刻领取100本机器学习必备Python电子书前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这:线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的 ...

阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练.其实,常用的梯度下降法 ...

majer @ 2021.08.24 , 16:39 现代应用研究的许多方面都依赖于一种叫做梯度下降的关键算法.这是一个通常用于寻找特定数学函数的最大或最小值的程序--过程被称为优化函数.它可以用来计 ...

写在前面梯度是微积分中的基本概念,也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具(梯度下降算法),虽然常说常听常见,但其细节.物理意义以及几何解释还是值得深挖一下,这些不清楚,梯度就成了"熟悉的 ...

ML之UliR:利用非线性回归,梯度下降法(迭代十万次)求出学习参数θ,进而求得Cost函数最优值输出结果更新-- 代码设计 import numpy as np import random de ...

公众号后台回复"图书",了解更多号主新书内容作者:气象学渣来源:气象学渣梯度下降法是目前神经网络训练过程中最为核心的算法之一,配合链式求导可实现误差在神经网络中的反向传播,更 ...

梯度下降法的关键点梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索,利用了函数的一阶导数信息.梯度下降法的迭代公式为: 根据函数的一阶泰勒展开,在负梯度方向,函数值是下降的.只要学习率设置的足够小,并且没有到达梯 ...

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, ...

策略梯度简述为什么要引入策略梯度,它的优缺点? 策略目标函数怎么优化目标函数---得到策略梯度关于策略的设计基于蒙特卡洛的策略梯度--REINFORCE算法降低方差---为策略梯度添加常数基 ...

在机器学习中我们总会遇到线性回归问题,但是为什么我们可以用梯度下降算法来求解线性回归成本函数呢?凸性理论可以让我们更容易理解这个问题. 凸性首先,通过凸集和凸函数定义凸度.凸集的定义如下: 在二维中 ...

如何理解梯度下降法？