最小梯度下降法
梯度下降法是什么意思?
反过来，如果需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。缺点：（1）靠近极小值时收敛速度减慢。（2）直线搜索时可能会产生一些问题。（3）可能会“之字形”地下降。以上内容参考 百度...
梯度下降法(SGD)原理解析及其改进优化算法
在机器学习的优化过程中，梯度下降法（SGD）犹如导航者，引领我们沿着函数的陡峭下降路线，直至找到全局或局部最优解。SGD的基本原理是利用函数梯度的负方向作为迭代更新的导向，以最小化损失函数J(θ)。例如，当我们使用均方误差（MSE）作为损失函数时，目标是寻找使误差最小化的参数θ。初始化后，通过求...
梯度下降法是什么?
梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为...
梯度下降法是什么?
梯度下降法，是一种基于搜索的最优化方法，它其实不是一个机器学习算法，但是在机器学习领域，许多算法都是以梯度下降法为基础的，它的主要作用是寻找目标函数的最优解。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失...
梯度下降法详解
在处理优化问题时，梯度下降法是一种常用的求解方法。它通过逐步调整输入参数，使目标函数值逐渐降低，最终找到最小值点，即最优解。当目标函数复杂难以直接求导时，梯度下降法显得尤为实用。以求解y=x^2的最小值为例，虽然初中生知道直接求导解出x=0，但在实际问题中，往往需要更复杂算法。梯度下降法...
机器学习 为什么会使用梯度下降法
梯度下降法可以用于求解非线性方程组。顾名思义，梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向求解极大值）。表示梯度方向上的搜索步长。梯度方向我们可以通过对函数求导得到，步长的确定比较麻烦，太大了的话可能会发散，太小收敛速度又太慢。一般确定步长的方法是由线性...
机器学习必知必会:梯度下降法
在机器学习的求解过程中，梯度下降法（Gradient Descent）是一种不可或缺的优化手段。作为无约束最优化问题的常用求解策略，它依赖于迭代过程，每一步都涉及到目标函数的梯度计算。当我们面临一个目标函数[公式]，它在[公式]上有连续的一阶偏导数，问题的核心是寻找使[公式]最小的点。这个过程可以用...
梯度下降法原理和步骤
原理：寻找损失函数的最低点，就像我们在山谷里行走，希望找到山谷里最低的地方。那么如何寻找损失函数的最低点呢？在这里，我们使用了微积分里导数，通过求出函数导数的值，从而找到函数下降的方向或者是最低点（极值点）。步骤：(1)计算第i个训练数据的权重 和偏差b相对于损失函数的梯度。于是我们...
梯度下降法原理
有可能我们只是到了一个局部山峰底部。所以梯度下降不一定能找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。当损失函数是凸函数的时候，梯度下降法所求的解就是全局最优解。（2）相关概念 （i）步长：梯度下降迭代过程中每一步沿负方向前进的长度。（ii）特征：样本输入部分，样本（x0,y0），其样本特征...
什么是梯度下降算法
梯度下降是迭代法的一种，梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向求解极大值）。
徐汇区沙巴回答： 其实,在计算量方面,两者有很大的不同,因而在面对给定的问题时,可以有选择性的根据问题的性质选择两种方法中的一个.具体来说,1最小二乘法的矩阵公式是 ,这里的 A 是一个矩阵,b 是一个向量.如果有离散数据点,,而想要拟合的方...
陈没春19367775000问： 深度学习求最小值为什么要使用梯度下降 - ？
徐汇区沙巴回答： 这要说梯度的意义了.梯度是一个向量,对应方向导数取得最大值的方向,也就是函数增长最快的方向,梯度的反向,就是函数下降最快的方向.要求最小值,自然可以用梯度下降法来求.
陈没春19367775000问： 梯度下降的简介 - ？
徐汇区沙巴回答： 梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法,通常也称为最速下降法. 常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型.
陈没春19367775000问： 最小二乘法和梯度下降法的区别 - ？
徐汇区沙巴回答： 最小二乘法是通过平方损失函数建立模型优化目标函数的一种思路,此时求解最优模型过程便具体化为最优化目标函数的过程了;而梯度下降法便对应最优化目标函数的一种优化算法,具体求解的...
陈没春19367775000问： 梯度下降法和随机梯度下降法的区别 - ？
徐汇区沙巴回答： 梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别: 1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差,而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的. 2、在标准梯度下降中,权值更新的每一步对多个样例求和,需要更多的计算. ...
陈没春19367775000问： 用Matlab算BP神经网络的具体算法?？
徐汇区沙巴回答： BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子: 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络. 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的...
陈没春19367775000问： 梯度下降法的步长到底怎么确定 - ？
徐汇区沙巴回答： 梯度下降法的搜索方向顾名思义就是梯度方向,也就是当前点所在地形最陡峭的下降方向(你这个图里面只有左右两个方向).步长的选择要看函数的性质,一般可导函数,只要步长足够小,则保证每次函数值都不会增加,此外: 1. 如果函数可导,且函数的梯度满足李普希兹连续(常数为L),若以小于 的步长迭代,则能保证每次迭代的函数值都不增,则保证最终会收敛到梯度为0的点.也可以采用Line search确定步长,Line search的本质目的其实也是为了保证函数值下降(或称作不增). 2. 2. 如果函数还是凸的,则最终会走到最优点.
陈没春19367775000问： 最速下降法 步长 - ？
徐汇区沙巴回答： 最速下降法是以负梯度方向作为极小化算法的下降方向,又称为梯度法,是无约束最优化中最简单的方法.从点x1 沿着最速下降方向d,以步长λ到达点x2,数学上可以写为x2 = x1 + λ*d.这里的d的表达式已经从理论给出,那么问题就变成,寻...
陈没春19367775000问： gradient descent method 什么意思 - ？
徐汇区沙巴回答： gradient descent method 梯度下降法例句1 A Fast Learning Method of Fuzzy Systems Based on GA and Gradient Descent Method一种基于GA和梯度下降法的快速模糊系统学习方法2 LVQ2 algorithm is derived rigorously as a gradient ...
陈没春19367775000问： 当遇到函数极值点不是全局最优解如何使用梯度下降发求最小值 - ？
徐汇区沙巴回答： 单纯的梯度下降算法是收敛于局部最优解的,如果要求实现全局最优解的话可以考虑加入退火算法或者遗传算法之类的思想,简单说就是在搜索过程中不但有基于梯度下降的方向,同时也融入少量的逆向搜索,最终设定一个收敛域即可.
