article/2024/10/30 23:33:15

http://www.mzlw.cn/jwFsuJgP.shtml

相关文章

GD\BGD\SGD

GD\BGD\SGD

在讨论GBDT前，先来看看什么是GD，BGD和SGD GD（Gradient Descent，梯度下降）: 求损失函数最小值：梯度下降；求损失函数最大值：梯度上升。 假设线性模型： 其中θ是参数。 …
阅读更多...
梯度下降之BGD、SGD和MBGD总结对比

梯度下降之BGD、SGD和MBGD总结对比

批梯度下降(BGD, batch gradient descent)，计算公式如下，每次梯度下降往样本总体损失函数减少的方向更新. 优点：以梯度下降最快的方向收敛。 缺点：每次更新参数都要计算全部样本，计算量很大，尤其当样本数量…
阅读更多...
BGD,SGD,MBGD

BGD,SGD,MBGD

文章目录 批量梯度下降BGD随机梯度下降SGD小批量梯度下降MBGD 一般线性回归函数的假设函数为: 批量梯度下降BGD 对所有的参数求均方误差 损失函数： 随机梯度下降SGD #更新单个参数，对单个参数求均方误差 小批量梯度下降MBGD 顾名思义。
阅读更多...
SGD、BGD以及负梯度

SGD、BGD以及负梯度

梯度下降举例子推导过程 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e 是loss函数，对上一级的输入求导（可以是单变量的，也可以的是多变量的），然后输出是输入减去梯度 减去（负号）是因为求导是梯度上…
阅读更多...
梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

梯度下降：BGD、SGD、mini-batch GD介绍及其优缺点

引言 梯度下降：两个意思， 根据梯度（导数）的符号来判断最小值点x在哪；让函数值下降（变小）。简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。 其共有三种： BGD,batch gradient descent:批量梯度下降SGD,stochasti…
阅读更多...
梯度下降总结(BGD ,SGD, MBGD)

梯度下降总结(BGD ,SGD, MBGD)

1. 从梯度下降开始 这两天学习了机器学习课程的第二课，课程内容是围绕梯度下降展开的，下面就我的学习内容做一个总结。 什么是梯度下降？梯度下降 (Gradient Decent) 是优化算法的一种，其思想是让损失函数沿着梯度的方向下降， 以最快的速度取到最小值。为啥是沿梯度的方向…
阅读更多...
机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）

机器学习_梯度下降法（BGD、SGD、MBGD）

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…
阅读更多...
[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

[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…
阅读更多...
【代码】优化算法BGD、SGD、Momentum、Adam算法python实现

【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…
阅读更多...
BGD、SGD以及MBGD

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…
阅读更多...
梯度下降法（GD、SGD、BGD、MINI-BGD）

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…
阅读更多...
鸢尾花数据集使用三种梯度下降MGD、BGD与MBGD

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…
阅读更多...
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

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&#xff0c…
阅读更多...
【人工智能基础】BGD梯度下降算法

【人工智能基础】BGD梯度下降算法

🍊本文从行人下山故事引入梯度下降法，随后详细阐述其原理，并做了两个简单实验进行实战 🍊实验一使用Pytorch来求解函数的最小值 🍊实验二使用批量梯度下降算法和随机梯度下降算法来拟合函数求解最佳参数 一、Introduct…
阅读更多...
梯度下降: 03. BGD的代码实现，一元数据，多元数据

梯度下降: 03. BGD的代码实现，一元数据，多元数据

内容简介 通过构造一个一维的数据集，使用代码对其完成批量梯度下降计算（BGD）再构造一个多维数据集，同样是用代码完成批量梯度下降计算在此过程中，需要注意构造数据的形状，通过衰减衰减对算法优化等 前置内容…
阅读更多...
BGD 实战

BGD 实战

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&…
阅读更多...
BGD

BGD

BFD是BidirectionalForwardingDetection的缩写，它是一个用于检测两个转发点之间故障的网络协议，在RFC5880有详细的描述。 BFD是一种双向转发检测机制，可以提供毫秒级的检测，可以实现链路的快速检测，BFD通过与上层路由协…
阅读更多...
机器学习笔记一——常用优化算法—GD、BGD、SCD、MBGD

机器学习笔记一——常用优化算法—GD、BGD、SCD、MBGD

优化算法1 1、梯度下降（Gradient Descent，GD）2、 批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）3、 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）4、 小批量梯度下降&…
阅读更多...
批量梯度下降(BGD）、小批量梯度下降（MBGD）和随机梯度下降（SGD)的基本解释，以及优缺点

批量梯度下降(BGD）、小批量梯度下降（MBGD）和随机梯度下降（SGD)的基本解释，以及优缺点

梯度下降方法 1. 批量梯度下降（BGD）：2. 小批量梯度下降（MBGD）：3. 随机梯度下降（SGD）： 三种梯度下降方法分别是 批量梯度下降（Batch Gradient Descent&#x…
阅读更多...
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

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

文章目录 1、BGD（批量梯度下降）2、SGD（随机梯度下降）2.1、SGD导致的Zigzag现象 3、MBGD（小批量梯度下降）3.1 BGD、SGD、MBGD的比较 4、SGDM5、NAG6、AdaGrad（Adaptive Gradient）7、A…
阅读更多...
推荐文章

Copyright @ 2022~2023