梯度下降参数不收敛 - 程序员宅基地

梯度下降实验报告

实验一：Pass 实验二：效果图：学习率a = 0.9 学习率a = 0.1: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/3/21 16:36 # @Author : sido # @FileName: 实验二.py # @Software: PyCharm ...the derivative of f(x): f`...

Wolfe线搜索充分下降的修正DY共轭梯度法

标签：无约束优化共轭梯度法充分下降全局收敛

基于DY和DL共轭梯度法,给出一个新的βk公式,在...基于新参数公式建立了采用Wolfe线搜索的共轭梯度算法,证明了算法满足充分下降性和全局收敛性,初步的数值试验结果表明该方法是有效的,适合于求解非线性无约束优化问题.

梯度下降法求解多元线性回归 — NumPy

标签： python 机器学习 NumPy

梯度下降法求解多元线性回归问题使用梯度下降法求解一元线性回归的方法也可以被推广到求解多元线性回归问题。这是多元线性回归的模型：其中的 X 和 W 都是 m+1 维的向量。下图为它的损失函数：它也是一个...

机器学习(二)：线性回归之梯度下降法

标签：机器学习线性回归 python

梯度下降法是一种常见的优化方法，常用于求解损失函数最小化的问题。在线性回归模型中，我们可以使用梯度下降法来求解使得模型损失函数最小的模型参数。

机器学习之梯度下降算法

标签：算法机器学习人工智能

因为是CV出身的，转了推荐...梯度下降也是一种优化算法，通过迭代的方式寻找使模型目标函数达到最小值时的最优参数，当目标函数为凸函数的时候，梯度下降的解是全局最优解，但在一般情况下，梯度下降无法保证全局最优

深度学习常见算法之梯度下降法

标签：机器学习深度学习

当目标函数是凸函数时，梯度下降算法的解是全局解，一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降的速度也未必是最快的。梯度下降法的最优化思想也是用当前位置负梯度方向最为搜索方向，因为该方向为当前位置的最...

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

标签：神经网络算法机器学习

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.co...

随机梯度下降法（stochastic gradient descent，SGD）

标签：机器学习

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。优化指的是改变特征x以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务。我们通常以最小化 f(x)指代大多数最优化问题。最大化可经由最小化算法最小化 ...

批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD）

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。...

梯度下降法—批量梯度下降

标签：算法机器学习 python

1. 梯度下降 1. 算法描述与学习率梯度下降是一种非常通用的算法，能够为大范围的问题找到最优解中心思想为：迭代地调整参数从而使成本函数最小化首先使用一个随机的θ值(随机初始化)，然后逐步改进，每次踏出...

多层神经网络 ——小批量梯度下降法

标签：神经网络深度学习机器学习

需要使用多层神经网络，而多层神经网络的损失函数不再是凸函数，而是一种比较复杂的不规则函数，这类函数求导数非常困难，在求解极值问题时很难通过计算得到解析解，因此，通常采用梯度下降法得到数值解。...

机器学习笔记3——梯度下降、损失函数与数据不平衡

标签：机器学习人工智能

1、常用梯度下降法机器学习绝大部分问题都是优化问题，绝大部分优化问题可以使用梯度下降法解决。主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。函数沿梯度的方向具有最大的变化率，朝着梯度相反...

梯度下降的线性回归用python_python实现线性回归的梯度下降法

标签：梯度下降的线性回归用python

但损失函数一般都比较复杂，难以从函数本身找到最优的参数，因此实际应用过程中使用得较多的就是梯度下降法。通过逐渐改变参数，使损失函数逐渐收敛，最终确定参数值使损失函数的值最小。梯度下降的方式分为三种：...

梯度下降法

标签：机器学习 python 人工智能

我们要学习一个机器学习的重要方法——梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法并不是一个机器学习的算法，它既不能解决回归问题，也不能解决分类问题。那么它是什么呢？梯度下降是一种基于搜索的最优化的方法，它...

神经网络中的常用算法-梯度下降算法

标签：算法人工智能梯度下降

梯度下降法（Gradient descent ）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降...说起梯度下降算法，其实并不是很难，它的重要作用就是求函数的极值。梯度下降就是求一个函数的最小值，对应的梯度上升就是求函数最大值。

最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数

标签：机器学习最小二乘法梯度下降算法

在上一篇推送中总结了用数学方法直接求解最小二乘项的权重参数，然而有时参数是无法直接求解的，此时我们就得借助梯度下降法，不断迭代直到收敛得到最终的权重参数。首先介绍什么是梯度下降，然后如何用它求解特征的...

梯度下降算法详解（从下山比喻、数学推导到代码实现）

标签：梯度下降随机梯度下降批量梯度下降

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射线方向的变化率。定理：如果函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y) 在点 P0(x0,y0)P_0(x_0,y_0)P0(x0,y0) 可微分，那么函数...

神经网络中，前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是怎么完成的

标签：神经网络人工智能深度学习

这个过程通常会进行多个训练迭代，直到达到预定的停止条件（例如达到指定的训练轮数或损失函数收敛）。通过不断地调整参数并最小化损失函数，神经网络能够逐渐提升其性能和准确性。

梯度下降算法Python代码实现--批量梯度下降+随机梯度下降+小批量梯度下降法

标签：梯度下降 python实现批量梯度下降

在学习线性回归的时候很多课程都会讲到用梯度下降法求解参数，对于梯度下降算法怎么求出这个解讲的较少，自己实现一遍算法比较有助于理解算法，也能注意到比较细节的东西。具体的数学推导可以参照这一篇博客...

机器学习和深度学习中的梯度下降及其类型

标签：机器学习深度学习人工智能

梯度下降调整参数以将特定函数最小化到局部最小值。在线性回归中，它找到权重和偏差，深度学习反向传播使用该方法。该算法的目标是识别模型参数，如权重和偏差，以减少训练数据上的模型误差。在本文中，我们将探索...

04.多元梯度下降算法

标签：算法机器学习回归

多元（多变量）线性回归的梯度下降算法

机器学习-梯度下降算法原理及公式推导

标签：机器学习人工智能深度学习

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）是最常采用的方法之一，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法，几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习...

为什么“梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优”是个错觉--笔记

深度神经网络“容易收敛到局部最优”，很可能是一种想象，实际情况是，我们可能从来没有找到过“局部最优”，更别说全局最优了。很多人都有一种看法，就是“局部最优是神经网络优化的主要难点”。这来源于一维优化...

梯度下降法及其python实现

标签：梯度下降

梯度下降假设函数损失函数 ...（这里的1/2是为了后面求导计算方便） ...下面给出批量梯度下降的收敛图：从图中，我们可以得到BGD迭代的次数相对较少。随机梯度下降法（SGD）由于批梯度...

梯度下降算法

标签：深度学习自然语言处理数据挖掘

梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降...

NN优化方法对比：梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降

在梯度下降算法中，都是围绕以下这个式子展开：其中在上面的式子中hθ(x)代表，输入为x的时候的其当时θ参数下的输出值，与y相减则是一个相对误差，之后再平方乘以1/2，并且其中注意到x可以一维变量，也可以是...

梯度下降法和牛顿法的比较

标签：梯度下降牛顿法

三种梯度下降方法2.1 批量梯度下降（Batch Gradient Descent）2.2 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）2.3 小批量梯度下降（MiniBatch Gradient Descent）牛顿法牛顿法和梯度下降法的比较梯度下降...

机器学习最优化算法之梯度下降

标签：算法机器学习神经网络

梯度下降法是一种求局部最优解的方法，对于F(x)，在a点的梯度是F(x)增长最快的方向，那么它的相反方向则是该点下降最快的方向，原理上可以将函数比作一座山，站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，...

深度学习—加快梯度下降收敛速度（一）：mini-batch、Stochastic gradient descent

标签：深度学习神经网络

在深层神经网络那篇博客中讲了，深层神经网络的局部最优解问题，深层神经网络中存在局部极小点的可能性比较小，大部分是鞍点。...1.mini-batch之前的梯度下降法是将训练集所有的梯度计算之后，再更新参数，这样

感知机，梯度下降，批量梯度下降法的详细介绍和案例分析