梯度下降算法过程及为什么负梯度方向是下降最快方向(附代码)
对于梯度下降算法我们熟知的一个例子就是下山问题，当我们位于山的某一点处，沿着当前位置寻找山坡最陡方向以一定步长进行移动，直到走到山脚。那么这个过程具体是怎么做到的？为什么说负梯度方向是下降最快方向呢？首先我们设定一个初始值【相当于我们在山上的一个初始位置】，优化的目标函数为f(x)【可以理解为将山体...
【AI】浅谈梯度下降算法（实战篇）
前言在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent） 是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在 【AI】浅谈梯度下降算法（理论篇） 这篇博文中，我们已经学习了梯度下降算法的一些基本概念以及理论推导，接下来，我们将通过结合代码进行...
机器学习基础梯度下降算法
梯度下降算法是一种最常见的机器学习算法，常用于解决回归问题。该算法使用梯度（即损失函数对每个参数的偏导数）来更新参数，以最小化损失函数。首先，我们定义一个损失函数来衡量预测值和实际值的差异。损失函数可以是均方误差，平均绝对误差等。随后，我们使用梯度下降算法来更新参数，以最小化损失函数。具体来说，梯度...
梯度下降算法原理 神经网络（Gradient Descent）
在求解神经网络算法的模型参数，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法。下面是我个人学习时对梯度下降的理解，如有不对的地方欢迎指出。1、✌ 梯度定义 微积分我们学过，对多元函...
【pytorch深度学习实践】笔记—03-1.梯度下降算法
梯度的引入与思考【问题1】为什么要引入梯度下降，梯度下降是用来解决什么问题的？【思考】回忆一下在笔记02中我们是如何找到的w？对，是穷举！我们是在[0.0,4.0]区间，每隔0.1取一个值，穷举了所有w的可能取值，根据w-loss图像得出结论：loss最小时，...
梯度下降算法过程以及感知机算法与梯度下降算法区别
梯度下降算法过程以及感知机算法与梯度下降算法区别一、梯度下降算法过程：1）Start withy random weights: w1, w2, ..., wn, b2）For every point (x1, x2, ..., xn): i) for i = 1, ..., n &nb...
Python实现线性回归和梯度下降算法
线性回归基础什么是线性回归举个例子，我们去市场买牛肉，一斤牛肉52块钱，两斤牛肉 104块钱，三斤牛肉156块钱，以此类推。也是说牛肉的价格随着牛 肉斤数的增加而有规律地增加，这种规律可以用下图表示： 可以看到上述规律可以用一条直线来表述，这就...
利用python实现3种梯度下降算法
全量梯度下降Batch Gradient Descent在梯度下降中，对于θ的更新，所有的样本都有贡献，也就是参与调整θ。其计算得到 的是一个标准梯度。因而理论上来说一次更新的幅度是比较大的。如果样本不多的情况下， 当然是这样收敛的速度会更快啦。全量梯度下降每次学习都使用整个训练集，因此其优点在 于...
用有趣的方式解释梯度下降算法
前文我们已经搭建了一个包含两个隐藏层的神经网络，我们需要这样一种算法：网络得到训练数据后，算法会调整所有的权重和偏置值，提高网络对训练数据的表现。我们还希望这种分层结构可以举一反三，识别其他图像。训练好网络后，再给它未见过的带标记的数据作为测试，这样就能知道新图像分类的准确度。这实际上就是找某个函数...
梯度下降算法 | 学习笔记
开发者学堂课程【Tensorflow2.0入门与实战：梯度下降算法】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/664/detail/11100梯度下降算法基本介绍：一．梯度下降算法含义二.梯度的输...
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