在我研究人工智能的过程中，梯度下降法曾经困扰了我很长时间。但是作为模型训练的基础，梯度下降法又是非常重要的概念。接下来我给大家详细讲一讲我对这个概念的理解。

梯度下降（GD）在深度神经网络（DNN）非凸损失景观上的收敛性是一个基础性理论挑战。虽然近期研究已证明GD在局部拟凸区域（LQCRs）内以次线性速率收敛至驻点，...

梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于寻找可微函数的局部最小值。其目标是通过迭代调整模型参数，最小化代价函数（Cost Functio...

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...

这个故事比较适合对机器学习训练过程有些许了解的同学。当然啦，即使你还没有踏入机器学习的世界，也是可以来瞧一瞧的，因为“梯度下降”这个知识点相对独立。即使只是来“...

批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新。

一个人 被困在山上，需要从山上下来 (i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。

今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了，上 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ ——梯度下降

今天我们来聊聊达叔 6 大核心算法之 —— 优化 算法。吴恩达：机器学习的六个核心算法！

​ 在线性回归中，我们使用最小二乘法，能够直接计算损失函数最小值时的参数值，但是，最小二乘法有使用的限制条件，在大多数机器学习的使用场景之下，我们会选择梯度下降...

基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法(least square method)它的主要思想就是选择未知参数，(a5，b5)(a3，b3)(a1...

他的反直觉结果表明，如果长期以来被认可的、找到给定问题最佳答案的规则被打破，则梯度下降的速度可以实现近 3 倍提升。再具体一点：他认为梯度下降算法可以通过包含意...

通过前导博文的学习，想必大家对于梯度下降也有所掌握了，其中在 【AI】浅谈梯度下降算法（实战篇） 博文中有粗略的提到过梯度下降的三大家族，本博文将结合代码实现来...

在 【AI】浅谈梯度下降算法（理论篇） 这篇博文中，我们已经学习了梯度下降算法的一些基本概念以及理论推导，接下来，我们将通过结合代码进行实战，理论与实践相结合，...

上述就是本篇博文的所有内容了，比较细致的介绍了梯度以及梯度下降算法相关的内容，下一篇博文 【AI】浅谈梯度下降算法（实战篇） 我们将结合代码，通过实战对梯度下降...

1）市场调研后进行产品构建 2）产品商业化并进入市场 3）评估消费者满意度和市场渗透率 4）对反馈及时回应，并更新迭代产品 5）重复上述过程

该论文提出了一种基于卷积滤波器的算法，并确定滤波器的权值，使重要的细节保留在缩小比例的图像。更具体地说，它为更偏离局部图像邻域的像素分配更大的权重。

论文首先发现问题，和其他相关研究类似，L2和weight decay在adam这种自适应学习率上的表现很差，导致很多人还是采用SGD+momentum策略。类似...