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2024/10/30 23:33:11
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除了最小二乘法求解损失函数之外,梯度下降法是另一种求解损失函数的方法。 梯度下降的直观理解,先用一个例子说明: 假设找凸函数yx**2的最小值,通过迭代的方式,假设x2时,y4,x0.8时,y…
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[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
来源:信息网络工程研究中心本文约1100字,建议阅读5分钟 本文为你介绍常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式。 1. 批量梯度下降法BGD2. 随机梯度下降法SGD3. 小批量梯度下降法MBGD4. 总结 在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法…
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【代码】优化算法BGD、SGD、Momentum、Adam算法python实现
目前优化算法主要用的就是梯度下降算法,在原始梯度下降的基础上变化出很多更加优秀的算法。发展历史为:BGD ⇒ \Rightarrow ⇒ SGD ⇒ \Rightarrow ⇒ SGDM ⇒ \Rightarrow ⇒ NAG ⇒ \Rightarrow ⇒ AdaGrad ⇒ \Rightarrow ⇒ AdaDelta ⇒ \Righ…
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BGD、SGD以及MBGD
三种梯度下降的方法用于更新参数,也就是当前参数等于上一时刻参数减去学习率乘以梯度。 θ j : θ j − α ∂ ∂ θ j J ( θ ) \theta_{j} :\theta_{j}-\alpha \frac{\partial}{\partial \theta_{j}} J(\theta) θj:θj−α∂θj∂J(θ) 三种方法的不同…
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梯度下降法(GD、SGD、BGD、MINI-BGD)
1、梯度下降法(Gradient Descent Algorithm) 梯度下降法,类似于贪心算法,只考虑当下,一般找到的是局部最优解。在深度学习中,大量使用梯度下降法,因为神经网络中损失函数并没有特别多的局部最优…
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鸢尾花数据集使用三种梯度下降MGD、BGD与MBGD
鸢尾花数据集 目录 一、鸢尾花数据集是什么? 二、使用python获取鸢尾花数据集 1.数据集的获取及展示 2.数据可视化及获得一元线性回归 3.数据集的划分 三、鸢尾花数据集使用三种梯度下降MGD、BGD与MBGD 四、什么是数据集(测试集,训练集和验证…
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在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,…
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【人工智能基础】BGD梯度下降算法
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梯度下降: 03. BGD的代码实现,一元数据,多元数据
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梯度下降方法 2.1、三种梯度下降不同 梯度下降分三类:批量梯度下降BGD(Batch Gradient Descent)、小批量梯度下降MBGD(Mini-Batch Gradient Descent)、随机梯度下降SGD(Stochastic Gradient Descent&…
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深度学习训练之optimizer优化器(BGD、SGD、MBGD、SGDM、NAG、AdaGrad、AdaDelta、Adam)的最全系统详解
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深度学习中的优化算法之BGD
之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/75351323 介绍过梯度下降,常见的梯度下降有三种形式:BGD、SGD、MBGD,它们的不同之处在于我们使用多少数据来计算目标函数的梯度。 大多数深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指…
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1.Realm介绍 realm是一个跨平台移动数据库引擎,支持iOS、OS X(Objective-C和Swift)以及Android。目前还支持React Native 和 Xamarin。 2014年7月发布。由YCombinator孵化的创业团队历时几年打造,是第一个专门针对移动平台设计的数据库。目标是取代SQLit…
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