R语言用极大似然和梯度下降算法估计GARCH(p)过程
本文考虑一些ARCH(p)过程，例如ARCH(1)。 其中 ...
反向传播原理的梯度下降算法
1. 反向传播原理的梯度下降算法 1.1 反向传播原理介绍 在深度学习中，反向传播算法是一种用于训练神经网络的技术。它通过计算损失函数对每个参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，以最小化损失函数。这一过程可以被分解为两个阶段：前向传播和反向传播。 在前向传播阶段，输入数据通过神经网络的各个层，经...
机器学习梯度下降算法
1 详解梯度下降算法1.1梯度下降的相关概念复习在详细了解梯度下降的算法之前，我们先复习相关的一些概念。假如步子太大就会错过最佳点，步子太小又会计算的很慢步长(Learning rate)：**步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。**用前面下山的例子，步长就是在当前这一步...
梯度下降算法详解（从下山比喻、数学推导到代码实现）
如对博文有任何疑问，请留言。 1. 方向导数 方向导数：类比于函数的偏导数是函数沿坐标轴方向的变化率，方向导数是函数沿某一方向的变化率。 定理：如果函数 $f(x,y)$ 在点 $P_0(x_0,y_0)$ 可微分，那么函数在该点沿任一方向 $l$ 的方向导数存在，且有$$ \left. \frac...
数学和微分角度理解梯度下降算法
一、 什么是梯度下降算法梯度下降算法的思想：先任取点（x0,f(x0))，求f(x)在该点x0的导数f"(x0),在用x0减去导数值f"(x0),计算所得就是新的点x1。然后再用x1减去f"(x1)得x2…以此类推，循环多次，慢慢x值就无限接近极小值点。损失函数用来衡量机器学习模型的精确度。一般来说...
Gradient Descent Algorithm 梯度下降算法
2、Gradient Descent Algorithm 梯度下降算法B站视频教程传送门：PyTorch深度学习实践 - 梯度下降算法2.1 优化问题2.2 公式推导2.3 Gradient Descent 梯度下降import matplotlib.pyplot as plt x_data = [...
线性回归 梯度下降算法大全与基于Python的底层代码实现
梯度下降是一种常用的优化算法，它通过不断迭代来最小化一个损失函数。根据不同的损失函数和迭代方式，梯度下降可以被分为批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、小批量梯度下降...
【Deep Learning 2】BGD梯度下降算法
编辑🍊本文从行人下山故事引入梯度下降法，随后详细阐述其原理，并做了两个简单实验进行实战🍊实验一使用Pytorch来求解函数的最小值🍊实验二使用批量梯度下降算法和随机梯度下降算法来拟合函数求解最佳参数一、Introduction1.1 案例梯度下降/上升算法是一种优化算法，主要用于M...
单变量批量梯度下降算法与单变量随机梯度下降算法
2.3 代价函数的直观理解I让我们通过一些例子来获取一些直观的感受，看看代价函数到底是在干什么。2.4 代价函数的直观理解II代价函数的样子类似于等高线图，则可以看出在三维空间中存在一个J(θ0,θ1)使得最小的点。通过这些图形，我希望你能更好地理解这些代价函数J所表达的值是什么样的，它们对应的假设...
![深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/fnj5anauszhew_f511d389031a4c4bad8dee88a9c27c42.jpeg)
深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW
深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW1.梯度下降算法（优化器）1.1 原理解释如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢...
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