发表评论取消回复
相关阅读
相关 Python实现最速下降法求函数极值
Python实现最速下降法求函数极值 在优化问题中,求解函数的最小值或最大值是非常常见的问题。其中,最速下降法作为一种基础的优化算法,在多个领域都有广泛的应用。本文将介绍如何
相关 人工智能-损失函数-优化算法:普通梯度下降算法【BGD(批量梯度下降法)、SGD(随机梯度下降)、MBGD(小批量梯度下降法)】
人工智能-机器学习-损失函数-优化方法:普通梯度下降算法 一、损失函数 二、梯度下降法求解损失函数极小值 1、损失函数 J ( θ 0 , θ 1
相关 梯度下降法-5.随机梯度下降法
之前所讲解的梯度下降法是批量梯度下降法(Batch Gradient Descent),我们将要优化的损失函数在某一点\\(\\theta\\)的梯度值准确的求出来 \\\
相关 梯度下降法-6.调试梯度下降法
梯度下降法的准确性与调试 对于梯度下降法的使用,一个非常重要的步骤是求解我们定义的损失函数\\(J\\)在某个点\\(\\theta\\)上的梯度值\\(dJ\\),我们
相关 局部最优、梯度消失、鞍点、海森矩阵(Hessian Matric)、批梯度下降算法(btach批梯度下降法BGD、小批量梯度下降法Mini-Batch GD、随机梯度下降法SGD)
![20191009191333910.png][][日萌社][Link 1] [人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow Paddle
相关 深度学习笔记(四):梯度下降法与局部最优解
在深度学习过程中,避免不了使用梯度下降算法。但是对于“非凸问题”,训练得到的结果往往可能陷入局部极小值,而非全局最优解。那么这里就以Himmelblau 函数为例,探究待优化参
相关 简单的梯度下降法求正玄函数局部最小值
最近在看Stanford university的Andrew ng关于机器学习的视频,刚看到梯度下降法,做个小实验:使用梯度下降法求正玄函数局部最小值。 !
相关 最小二乘法和梯度下降法
先看下百度百科的介绍:最小二乘法(又称最小平方法)是一种[数学][Link 1]优化技术。它通过最小化[误差][Link 2]的平方和寻找数据的最佳[函数][Link 3]匹
相关 最简单的讲解:梯度下降法
前言 目前网上的一些博客讲解的太笼统了,没有讲解原理,让人一头雾气。梯度下降法其实还是比较简单的下降法,因为还有其他下降法,这些都是在数值分析课程中讲解的,悔恨啊,数值分
相关 线性回归(最小二乘法、批量梯度下降法、随机梯度下降法、局部加权线性回归) C++...
We turn next to the task of finding a weight vector w which minimizes the chosen functio
还没有评论,来说两句吧...