梯度下降算法主要通过哪两个控制因子实现最优参数选择？这两个因子分别起到什么作用？为什么计算损失函数最优值采用梯度下降算法而不是直接对损失函数求导数等于0时的最优解？如何判断梯度下降算法是否正确工作？
（1）梯度下降算法主要通过哪两个控制因子实现最优参数选择？这两个因子分别起到什么作用？答：梯度下降算法有两个重要的控制因子：一个是步长，由学习率控制；一个是方向，由梯度指定。1.在梯度下降算法中，步长决定了每一次迭代过程中，会往梯度下降的方向移...
【路径规划】基于梯度下降算法求解自定义起点终点障碍路径规划问题附matlab代码
1 内容介绍首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易.....
DL之DNN：基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)
目录基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)输出结果实现代码基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行...
ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、SVM支持向量机、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)
目录基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、支持向量机(SVM_Linear、SVM_Rbf)、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)设计思路输出结果核心代码 相关文章ML：基于自定义数据集利用Logi...
深度学习:梯度下降算法改进（二）
2.2.4 指数加权平均指数加权平均（Exponentially Weight Average）是一种常用的序列数据处理方式，通常用在序列场景如金融序列分析、温度变化序列分析。假设给定一个序列，例如北京一年每天的气温值，图中蓝色的点代表真实数据。那么这样的气温值变化可以理解成优化的过程波动较大，异常...
深度学习:梯度下降算法改进（一）
学习目标目标了解深度学习遇到的一些问题知道批梯度下降与MiniBatch梯度下降的区别知道指数加权平均的意义知道动量梯度、RMSProp、Adam算法的公式意义知道学习率衰减方式知道参数初始化策略的意义应用无深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优...
机器学习（九）梯度下降算法
1 梯度1.1 定义梯度：是一个矢量，其方向上的方向导数最大，其大小正好是此最大方向导数。关于梯度的更多介绍请看：如何直观形象的理解方向导数与梯度以及它们之间的关系？1.2 计算一个标量函数φ的梯度记为：在三维直角坐标系中表示为：1.3 范例2 梯度下降法2.1 定义梯度下降法（英语&...
图文详解神秘的梯度下降算法原理(附Python代码)
目录1 引例2 数值解法3 梯度下降算法4 代码实战：Logistic回归1 引例给定如图所示的某个函数，如何通过计算机算法编程求 f ( x ) m i n f(x)_{min} f(x) min ？2 数值解法传统方法是数值解法，如图所示按照以下步骤迭代循环直至最优：① 任意给定一个初值 x 0...
梯度下降算法的正确步骤是什么？
梯度下降算法的正确步骤是什么？a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值
简单的梯度下降算法，你真的懂了吗？
梯度下降算法的公式非常简单，”沿着梯度的反方向（坡度最陡）“是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向呢？也许很多朋友还不太清楚。没关系，接下来我将以通俗的语言来详细解释梯度下降算法公式的数学推导过程。下山问题假设我们位于黄山的某个山腰处，...
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