深度学习中的优化算法：从梯度下降到Adam
在深度学习的众多技术组件中，优化算法无疑是最为关键的部分之一。优化算法负责更新模型的权重，以最小化损失函数。这个过程中，梯度下降是最为基础且广泛应用的算法，但为了解决梯度消失、学习率选择等问题，研究者们提出了多种改进版本。本文将详细阐述几种主要的优化算法，并探讨它们的应用场景及优缺点。一、梯度下降梯度下降是最基本...
算法金 | 再见！！！梯度下降（多图）
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 接前天 李沐：用随机梯度下降来优化人生！ 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 1、 目标 梯度下降优化算法的概述，目的在于帮助读者理解不同算法的优缺点。 2、 开整 梯度下降法在优化神经网络中的应用...
【深度学习】优化算法：从梯度下降到Adam
在深度学习的浪潮中，优化算法扮演着至关重要的角色。这些算法不仅决定了神经网络训练的速度，还直接影响了模型的最终性能。本文将带您领略优化算法的魅力，从基本的梯度下降法到高效的Adam算法，一探究竟。 一、优化算法概述 在深度学习中，优化算法的目标是最小化（或最大化）一个损失函数，该函数通常用于衡量模型预测与实际数据之间的差异。为了实现这一目标，我们需要调整神经网...
深度解析深度学习中的优化算法：从梯度下降到自适应方法
深度学习作为机器学习的一个子集，近年来在图像识别、自然语言处理等多个领域取得了显著成就。然而，一个深度学习模型的成功与否，很大程度上取决于其优化算法的选择和调整。优化算法负责更新网络中的权重，以最小化损失函数，从而提升模型的预测能力。在众多优化技术中，梯度下降法是最为广泛使用的基础算法。 最基本的梯度下降法包括批...
手写批量线性回归算法：在Python3中梯度下降方法实现模型训练
在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的（批量）线性回归。我将逐步解释代码的工作原理和代码的每个部分的工作原理。我们将使用此公式计算梯度。在此，x（i）向量是一个点，其中N是数据集的大小。n（eta）是我们的学习率。y（i）向量是目标输出。f（x）向量是定义为f（x）= Sum（w * x）的回归线性函数，这里sum是sig....
DL之GD：利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分类预测(超平面可视化)
目录利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分类预测(超平面可视化)设计思路输出结果核心代码 相关文章DL之GD：利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分类预测(超平面可视化)DL之GD：利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分....
12 回归算法 - 手写梯度下降代码
首先回顾梯度下降： 当确定了初始值和步长后，根据梯度下降的算法，函数会不断得迭代，最后收敛得到极值。那么__收敛的条件__是什么？ 1、最终目标f_change = f(x)基本不发生变化的时候，我们认为取到了极值。 参考：10 回归算法 - 梯度下降 ## 原函数 def f(x): return x ** 2 ## 首先要对f(x)进行求导 y'=2x def h(x): ...
11 回归算法 - BGD、SGD、MBGD梯度下降
=== 名词解释 === BGD： 批量 - 梯度下降算法 SGD： 随机 - 梯度下降算法 __MBGD：__小批量 - 梯度下降算法 === 批量梯度下降算法 BGD === 在上一章10 回归算法 - 梯度下降中讲述的梯度下降算法是针对某一个样本进行的。实际上，我们拥有m个样本，针对每一个样本我们都应该有一个对应的梯度下降。 所以引入可批量梯度下降算法(BGD)，这是一个$colo...
10 回归算法 - 梯度下降在线性回归中的应用
=== 梯度下降理论 === __概念：__想象你身处在一座山上，山上有很多倾斜角度不同的下坡路。现在我们想尽快走到山脚下，最快的方法是什么？首先，你要找到当前落脚点附近最陡的下坡路，然后走上一步。接着在当前落脚地继续寻找下一个最陡峭的下坡路，然后再走上一步。依次循环后，我们就能以最短的路程走完整个下山路。 对应我们的目标：目标函数θ求解极小值的点在哪里？ 1、初始化θ(随机初始化，可以初始化为....
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