关于基于梯度下降的神经网络优化_关于梯度下降中导数项的问题_关于纪元问题的梯度下降代价图 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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关于梯度下降优化算法的概述

本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/74199688 本译文关于各种梯度下降优化算法的概述，原文：An overview of...gradient descent optimization algorithms 论文下载地址：点击这里摘要梯度下降算法是最流行的优化算法之一，并且是迄今为止最常见的优化神经网络的方法。...我们还将简要介绍算法和架构，以优化并行和分布式设置中的梯度下降。最后，我们将考虑有助于优化梯度下降的其他策略。...如果您还不熟悉梯度下降，您可以在这里找到一个关于优化神经网络的很好的介绍。梯度下降算法下面介绍三种梯度下降算法，他们之间的不同之处在于有多少样本被用于计算目标函数的梯度。...Adagrad Adagrad 是一种基于梯度优化的算法，它只能实现这一点：它根据每一个参数调整学习速率，主要表现在：对于原来不怎么更新的参数，提高它们的学习率，对于原来经常更新的参数，降低它们的学习率

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神经网络的优化算法_梯度下降优化算法

最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...通过梯度下降法，使得网络参数不断收敛到全局（或者局部）最小值，但是由于神经网络层数太多，需要通过反向传播算法，把误差一层一层地从输出传播到输入，逐层地更新网络参数。...以上是梯度下降法的最基本形式，在此基础上，研究人员提出了其他多种变种，使得梯度下降法收敛更加迅速和稳定，其中最优秀的代表便是Mommentum, RMSprop和Adam等。...这相当于对原始梯度做了一个平滑，然后再用来做梯度下降。实验表明，相比于标准梯度下降算法，Momentum算法具有更快的收敛速度。为什么呢？

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随机梯度下降优化算法_次梯度下降

5、优化方法：随机梯度下降法 5.1 介绍在上衣章，我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分：一个参数化的评分函数将原始图像像素映射到类得分（例如线性函数）一个损失函数，它测量预测的分类得分与实际的分类之间的一致程度...也有其他方式的优化方法（例如LBFGS），但梯度下降是目前为止最常见和公认的优化神经网络损失函数的方式。...预告：本章的核心内容是：理解并能计算损失函数关于权重的梯度，是设计、训练和理解神经网络的核心能力。下节中，将介绍如何使用链式法则来高效地计算梯度，也就是通常所说的反向传播机制。...该机制能够对包含卷积神经网络在内的几乎所有类型的神经网络的损失函数进行高效的最优化。...：随机梯度下降法 6、反向传播 7、神经网络一: 建立网络架构 8、神经网络二：设置数据和损失 9、神经网络 三：学习与评价 10、神经网络案例学习 11、卷积神经网络：结构、卷积/汇集层 12、理解与可视化卷积神经网络

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梯度下降及其优化

二、梯度下降大多数深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变x以最小化或最大化某个函数f(x)的任务。通常以最小化f(x)指代大多数优化稳如。最大化可以经由最小化来实现。...它表示只基于梯度信息下降步骤是否会产生我们预期的那样大的改善，因此它是重要的。我们可以认为，二阶导数是对曲率的衡量。...迭代地更新近似函数和跳到近似函数的最小点可以比梯度下降更快地到达临界点。这在接近局部极小值点时是一个特别有用的性质，但是在鞍点附近是有害的。仅使用梯度信息的优化算法称为一阶优化算法，如梯度下降。...使用Hessian矩阵的优化算法称为二阶最优化算法。四、随机梯度下降梯度下降沿着整个数据集的梯度方向下降，这可以使用随机梯度下降很大程度地加速。...随机梯度下降(SGD)及其变种很可能是一般机器学习中应用最多的优化算法，特别是在深度学习中。

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梯度下降随机梯度下降算法是_神经网络算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、一维梯度下降算法思想：我们要找到一个函数的谷底，可以通过不断求导，不断逼近，找到一个函数求导后为0，我们就引入了一个概念学习率（也可以叫作步长），因为是不断逼近某个x，所以学习率过大会导致超过最优解...二、多维梯度下降算法思想：和一维梯度下降算法思想类似，只是导数由原来的一维变成现在的多维，算法思想本质没有变化，在计算导数的过程发生了变化，主要就是高数中的偏导数知识，然后通过一个方向向量，由于我们需要最小值...，所以cosθ需要 = -1，所以θ = π 最后我们就推出了上面的式子 η为学习率三、随机梯度下降算法算法思想：算法思想都比较一致，都是为了求极值，随机梯度下降算法是为了解决训练数据集比较大的情况...，在数据集较大的情况，学习率会选择比较大，为了求出梯度，我们在每次迭代的时候通过随机均匀采样计算出梯度，求其平均值，就是最后的梯度版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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关于梯度下降法的理解

关于梯度下降法的理解，梯度下降法是一个一阶最优化算法。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。...,y 使函数z=f(x,y)取得最小值的x,y满足∂f(x,y)/∂x=0，∂f(x,y)/∂y=0 但∂f/∂x=0，∂f/∂y=0只是必要条件，且联立方程式不易求解，梯度下降法是一种替代方法梯度下降法不直接求解方程...η(2x,2y) 2、x=1,y=2 3、(Δx,Δy)=-η(2,4) (η为正的微小常数) 梯度下降法及用法 1、从初始位置p0出发，利用公式求出最陡的坡度点p1 2、从p1出发，利用公式进一步求出最陡的坡度点...p2 3、反复利用公式，最终得以最快速度到达最小值点梯度下降法推广到三个变量以上设η为正的微小常数，变量x1,x2,...xn改变为x1+Δx1,x2+Δx2,...xn+Δxn,当满足以下关系式时...,,∂f/∂xn) (Δx1,Δx2,...Δxn)=-η∇f(η为正的微小常数) 另Δx=(Δx1,Δx2,...Δxn) 则Δx=-η∇f 下一篇将通过python实现梯度下降法求值

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优化算法——梯度下降法

现实生活中有很多的最优化问题，如最短路径问题，如组合优化问题等等，同样，也存在很多求解这些优化问题的方法和思路，如梯度下降方法。 ...优化的算法有很多种，从最基本的梯度下降法到现在的一些启发式算法，如遗传算法(GA)，差分演化算法(DE)，粒子群算法(PSO)和人工蜂群算法(ABC)。...二、梯度下降法 1、基本概念梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。...梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。对于一个无约束的优化问题： ? 例如 ? ?...，则跳出循环；否则继续； 3、输出最终结果与梯度下降法对应的是被称为梯度上升的算法，主要的区别就是在梯度的方向上，一个方向是下降最快的方向，相反的就是梯度上升最快的方法。

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梯度下降优化算法概述

这篇文章致力于给读者提供这些算法工作原理的一个直观理解。在这篇概述中，我们将研究梯度下降的不同变体，总结挑战，介绍最常见的优化算法，介绍并行和分布式设置的架构，并且也研究了其他梯度下降优化策略。...Introduction 梯度下降是最流行的优化算法之一，也是目前优化神经网络最常用的算法。...接着，我们通过展示他们解决这些挑战的动机以及如何推导更新规则来介绍最常用的优化算法。我们也会简要介绍下在并行和分布式架构中的梯度下降。最后，我们会研究有助于梯度下降的其他策略。...[图片] 着目标函数的下坡方向来达到一个山谷。如果你对梯度下降不熟悉，你可以在这里找到一个很好的关于优化神经网络的介绍。...其实目前最新的深度学习库都已经提供了关于一些参数的高效自动求导。如果你要自己求导求梯度，那你最好使用梯度检查（gradient checking），在这里查看关于如何进行合适的梯度检查的提示。

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梯度下降优化算法综述

在本综述中，我们介绍梯度下降的不同变形形式，总结这些算法面临的挑战，介绍最常用的优化算法，回顾并行和分布式架构，以及调研用于优化梯度下降的其他的策略。...1 引言梯度下降法是最著名的优化算法之一，也是迄今优化神经网络时最常用的方法。...如果你对梯度下降法不熟悉，你可以从http://cs231n.github.io/optimization-1/找到介绍神经网络优化的材料。...2.1 批梯度下降法 Vanilla梯度下降法，又称为批梯度下降法（batch gradient descent），在整个训练数据集上计算损失函数关于参数θ\theta的梯度： θ=θ−η⋅∇θJ(θ)...通常，小批量数据的大小在50到256之间，也可以根据不同的应用有所变化。当训练神经网络模型时，小批量梯度下降法是典型的选择算法，当使用小批量梯度下降法时，也将其称为SGD。

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梯度下降优化算法概述

感谢阅读「美图数据技术团队」的第 11 篇原创文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。平时我们说的训练神经网络就是最小化损失函数的过程，损失函数的值衡量了模型在给定数据集下的表现（拟合）能力。...图 1 损失函数 J 如图 1 所示，B 点为函数最低点，设 A 点为初始值，那么优化器的作用就是指引初始值 A 点走向最低点 B 点，那么如何让这个过程执行的更加迅速呢？梯度下降了解一下！...而基于梯度更新也意味着面临一些挑战：选择恰当的初始学习率很困难，学习率太大会妨碍收敛，导致损失函数在最小值附近振荡甚至偏离最小值；非凸的损失函数优化过程存在大量的局部最优解或鞍点；参数更新采用相同的学习率...首先了解一下牛顿法（二阶优化方法），它利用 Hessian 矩阵的逆矩阵替代人工设置的学习率，在梯度下降的时候可以完美的找出下降方向，不会陷入局部最小值。...图 3 以上就是现有的主流梯度下降优化算法，总结一下以上方法，如图 3 所示，SDG 的值在鞍点中无法逃离；动量法会在梯度值为0时添加动能之后跳过该点；而 Adadelta 虽然没有学习率但在收敛过程非常快

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深度|梯度下降优化算法综述

总所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。...详细的介绍参见：梯度下降。三种梯度下降优化框架有三种梯度下降算法框架，它们不同之处在于每次学习(更新模型参数)使用的样本个数，每次更新使用不同的样本会导致每次学习的准确性和学习时间不同。...mini-batch梯度下降虽然可以保证收敛性。mini-batch梯度下降常用于神经网络中。...Adagrad Adagrad也是一种基于梯度的优化算法，它能够对每个参数自适应不同的学习速率，对稀疏特征，得到大的学习更新，对非稀疏特征，得到较小的学习更新，因此该优化算法适合处理稀疏特征数据。...希望这篇文章能给你提供一些关于如何使用不同的梯度优化算法方面的指导。如果还有更多的优化建议或方法还望大家提出来？或者你使用什么技巧和方法来更好地训练SGD可以一起交流？Thanks。

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基于梯度下降算法的线性回归

矩阵a 乘矩阵b ,一维数组时，ab位置无所谓 return np.sum(inner)/(2*len(X)) c=computeCost(Xnp,ynp,theta) # 没有使用梯度下降的误差值...print(c) #梯度下降算法 def gD(X,y,theta,alpha=0.01,iters=1000): temp=np.array(np.zeros(theta.shape))#初始化参数矩阵...权重与迭代一万次的一万个损失值 final_theta,cost=gD(Xnp,ynp,theta) final_cost=computeCost(Xnp,ynp,final_theta)#算出的cost...跟第一万次的cost一样 population=np.linspace(data.Population.min(),data.Population.max(),97)#人口数的一维数组，从小到大排列 profit...Population Size') plt.show() 32.072733877455676 算法：基于梯度下降算法的线性回归是使用梯度下降算法进行收敛得到的最佳拟合参数，画出线性拟合的直线，数据集的点零散分布在平面内

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机器学习优化算法——梯度下降

在机器学习算法中，优化算法有很多，其中梯度下降法是个重头戏，如果说理解不到梯度下降法的原理，那很多算法的核心都难以掌握，今天我们就来谈谈何为“梯度下降法”。我们首先来看一个例子。...这里的梯度很容易理解，就像我们爬山的时候一样，山坡倾斜的程度就相当于梯度，倾斜程度越高（陡峭的山坡）则梯度的绝对值越大；倾斜程度越低（平坦的草地），梯度的绝对值越小。...假设步长为，函数L(w)在点梯度为，点为我们的起始点，那么下一个落脚点为： (1) 为我们一步所走的路程。...式(1)设计得非常巧妙，令梯度，梯度越大，说明前面一段路都是比较陡的，还有一段路才能到达低谷，所以我们下次走的步伐可以更大一些；梯度越小，说明前面的坡度比较平坦，可能就到低谷了，为了避免一步很大而走错过低谷...设容差为，即当上文是以L(w)为例（w为一元的形式）阐述了梯度下降方法的基本原理，但实际上要优化的函数其复杂度要比文中的L(w)复杂得多，但万变不离其宗，复杂的L(W)也是可以应用梯度下降的原理来取得最优值的

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非凸优化与梯度下降

首先抛一个知乎的回答：在数学中一个非凸的最优化问题是什么意思？...在深度学习中，我们需要学习一些参数，使我们的模型更加准确。但这些参数一开始是0或随机的，深度学习的过程是将这些参数一次次迭代，从而找到最优解。 ?...w,b:参数 J(w,b):代价函数从上图可以看到，求导的结果为负的时候，w和b的值会增加，反之亦然，这使得w和b逐渐接近最优解（极值）。...这里可能出现的问题是，α的取值要合适，暂时不做探讨；并且不能出现多个局部最优解（多个极值），这就是要求J为凸函数的原因了。...有一点需要指出：偏微分使用符号∂而不是d，但这种使用形式并没有太多的道理，无须在意。

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梯度下降法及优化算法

Descent）1.3 mini-batch 梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 存在的问题2 梯度下降优化算法2.1 Momentun动量梯度下降法2.2 Nesterov...（Gradient Descent）梯度下降法是最流行的优化算法，假设我们的目标函数为 ?...，又可以更加高效的计算小批量的梯度，注意通常训练神经网络都是采用mini-batch梯度下降法，也会称之为随机梯度下降（SGD）。...同时对所有参数采用固定的学习率可能也有问题，特别是数据具有稀疏性的时候。 2 梯度下降优化算法我们知道随机梯度下降法主要依据当前梯度与学习速率的乘积来更新模型参数。 ?...动量法的思想就是通过优化方法使得优化路线减少这样的上下摆动，也就是在垂直方向步长小一点，在水平方向步长大一点，在相关方向加速并抑制摇摆震荡，动量梯度下降法采用带有动量的梯度（指数滑动平均梯度），而不是当前梯度对模型参数进行更新

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基于梯度下降的单词向量化

情感分析是一个必不可少的工具，用于许多不同的任务。这包括从基于tweets预测股市情绪，到预测客户自动生成响应。Google的Word2Vec运行良好，但有一个很大的问题。它需要大量的数据集。...如果要找到、规范化并使用足够的质量数据来让程序正常工作，那将是一场噩梦，使我无法在自己的项目中实现这一点经过一段时间的思考，提出了一种将单词转换成向量的技术，是使用了与Google使用的Word2Vec...概念让我们回到我们的最终目标：将一个单词转换成向量。向量作为程序的直接输出是困难的，这是由于在系统中训练两个同等权重的变量(就像向量的情况一样)。所以我们的最终输出是一个单数值。...此值仍将转换为向量，第一个值为-1或1（表示积极或消极情绪），第二个值为任意值（表示情绪的大小）。如果我们为每个单词生成一个值，我们可以使用梯度下降来改变这个值，以便每次计算出情绪。...predict_sentiment(new_X[i]) vectors = adjust_vectors(pred_sentiment,y[i],new_X[i]) 基本上，根据tweet中的其他词计算梯度

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神经网络中梯度下降算法

介绍如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知，用途最广，非梯度下降算法莫属。...但是换一种思路，比如用梯度下降算法去优化线性回归的损失函数，完全就可以不用考虑多重共线性带来的问题。...神经网络中的后向传播算法其实就是在进行梯度下降，GDBT(梯度提升树)每增加一个弱学习器（CART回归树）,近似于进行一次梯度下降，因为每一棵回归树的目的都是去拟合此时损失函数的负梯度，这也可以说明为什么...总之梯度下降算法的用处十分广泛，我们有必要对它进行更加深入的理解。关于梯度下降算法的直观理解关于梯度下降算法的直观理解，我们以一个人下山为例。...个自变量的函数，自变量是θ：首先呢，随机化一个我们梯度下降的初始位置，全部为0吧，当然在神经网络中可不能如此随意：计算梯度，对每一个自变量求偏导：将初始化的值0，代入上式梯度，就可以得到一个具体的向量

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【数据挖掘】神经网络后向传播算法 ( 梯度下降过程 | 梯度方向说明 | 梯度下降原理 | 损失函数 | 损失函数求导 | 批量梯度下降法 | 随机梯度下降法 | 小批量梯度下降法 )

权重和偏置更新方向 : 这两个增量的方向要求是 , 损失函数不仅要下降 , 并且损失函数下降的速度越快越好 , 这个损失函数下降最快的方向 , 就是梯度的反方向 , 梯度通常是对损失函数进行求导得到的...梯度下降算法 : 梯度下降算法的目的是为了使损失函数 f(\theta) 达到最小值 ; 6 ....\alpha 指的是学习率 , 或梯度下降的步长 ; 如果是单个参数值 , 是对目标函数 / 损失函数 J (\theta) 关于当前的第 j 个参数 \theta_j 进行求导 , 只对一个参数进行求导...) 表示梯度的反向方 , 这是对目标函数 / 损失函数 J (\theta) 关于 \theta 进行求导 , 注意 \theta 是很多参数组成的矩阵 , 需要对每个参数进行求导 ,...随机梯度下降法 ---- 随机梯度下降法 : 求梯度的时候 , 随机选择一个样本进行 , 使用该样本的误差更新参数 ; 公式如下 , 相对于批量梯度下降法的公式只是删除了总和符号 , 不再累加所有的样本误差数据

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神经网络优化算法-mini-batch、Adam、momentum、随机梯度下降

梯度下降没有任何优化的梯度下降(GD,Gradient Descent) ? ?...我们可以把m个训练样本分成若干个子集，称为mini-batches，这样每个子集包含的数据量就小了。这种梯度下降算法叫做Mini-batch Gradient Descent。...左图随机梯度下降，右图Mini-batch ? 实现思路： 1. 把训练集打乱，但是X和Y依旧是一一对应的，之后，X的第i列是与Y中的第i个标签对应的样本。...随机梯度下降（SGD），与mini-batch不同的是其中每个小批量仅有1个样本随机梯度下降每次下降速度很快，但是路线曲折，有较大的振荡，最终会在最小值附近来回波动，难以真正达到最小值处。...而且在数值处理上就不能使用向量化的方法来提高运算速度。左图随机梯度下降，右图梯度下降 ? momentum梯度下降包含动量的梯度下降

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用随机梯度下降来优化人生！

短的也好，长的也好。认真定下的也好，别人那里捡的也好。就跟随机梯度下降需要有个目标函数一样。 2.目标要大。不管是人生目标还是目标函数，你最好不要知道最后可以走到哪里。...但接下来得有更大的目标，财富自由也好，100亿参数的变形金刚也好，得足够一颗赛艇。 3.坚持走。不管你的目标多复杂，随机梯度下降都是最简单的。每一次你找一个大概还行的方向（梯度），然后迈一步（下降）。...但随机梯度下降告诉我们，不管起点在哪里，最后得到的解都差不多。当然这个前提是你得一直按照梯度的方向走下去。如果中间梯度炸掉了，那么你随机一个起点，调整步子节奏，重新来。 10.独一无二。...你如果跑多次随机梯度下降，在各个时间点的目标函数值可能都差不多，但每次的参数千差万别。不会有人关心你每次训练出来的模型里面参数具体是什么值，除了你自己。 11.简单最好。...当然有比随机梯度下降更复杂的算法。他们想每一步看想更远更准，想步子迈最大。但如果你的目标很复杂，简单的随机梯度下降反而效果最好。深度学习里大家都用它。

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