其实应该叫做指数加权平均梯度下降法。...

层数比较多的神经网络模型在训练时也是会出现一些问题的，其中就包括梯度消失问题（gradientvanishingproblem）和梯度爆炸问题（gradientexplodingproblem）。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。例如，对于下图所示的含有3个隐藏层的神经网络，梯度消失问题...

基本概念理解：一个epoch：当前所有数据都跑（迭代）了一遍；    那么两个epoch，就是把所有数据跑了两遍，三个epoch就是把所有数据跑了三遍，以此类推。batch_size：每次迭代多少个数据；（batch_size称作批处理，它的作用可以理解为每次训练100个数据（在...

 在上一篇文章中，我们已经学会了编写一个简单的感知器，并用它来实现一个线性分类器。你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』。然而，我们并没有关心这个规则是怎么得到的。本文通过介绍另外一种『感知器』，也就是『线性单元』，来说明关于机器学习一些基本的概念，比如模型、目标函数、优化算法等等。这些概念对于所有的机器...

 以下图的全连接神经网络为例，来演示梯度爆炸和梯度消失：梯度消失在模型参数w都是(-1,1)之间的数的前提下，如果激活函数选择的是sigmod(x)，那么他的导函数σ’(x)的值域为(0,0.25]，即如下三项的范围都是(0,0.25] 那么w1的导数会有很多(0,0.25]范围的数累乘，就会造成w...

 链式法则类型一： 类型二： 类型三：     返回目录  逻辑回归的正、反向传播逻辑回归可以看做最简单的神经网络，他只有一个神经元，损失函数选择的是对数损失，他的正向传播过程如下图所示：逻辑回归可以看做最简单的神经网络...

在《深度学习面试题03改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中讲到了多种改进的梯度下降公式。而这篇文章和03篇描述的不是一个事情，我们从一个例子说起，就知道改良的GD算法和本节介绍的GD算法的不同点了。一元线性回归模型举例：以房屋面积预测房屋价格假设函数可以设置为 返回目...

发展历史 标准梯度下降法的缺陷如果学习率选的不恰当会出现以上情况 因此有一些自动调学习率的方法。一般来说，随着迭代次数的增加，学习率应该越来越小，因为迭代次数增加后，得到的解应该比较靠近最优解，所以要缩小步长η，那么有什么公式吗？比如：，但是这样做后，所有参数更新时仍都采用同一个学习率，即学习率不能...

 梯度下降是一种迭代式的最优化手段，在机器学习中一般用于求目标函数的极小值点，这个极小值点就是最优的模型内部参数。相比求解析解的手段，GD的通用性更强，所以受到广泛的使用。一元函数的梯度下降法比如求解f(x)=(x-1)2的最小值点梯度下降的公式为，上标表示第i轮的x值初始化点x(0) =4，学习率...

 导数导数反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。  比如y=x2，在x=1处的导数=2。 导数是通过极限来定义的，某一点的导数=tanψ，但是前提是△x趋近于0，此时tanψ=tanα=该点导数，公式如下：   返回目录 ...

先来看看问题描述。当我们使用sigmoidfunciton作为激活函数时，随着神经网络hiddenlayer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中可以看出，layer2整体速度都要大于layer1.我们又取每层l...

最近开脑洞想训练一个关于球面拟合的模型于是用到了标准差作为输出层的损失函数，所以就对于标准差方程进行反向传播推导了一下。现在分享一下推导过程和结果和用数值微分方法对于结果正确性的验证，顺便记录一下以免忘记了。这是标准差方程标准差主要是用来描述数据离散程度，其实就是方差的开平方 首先若a为矩阵，那么标准差计算可...

1、访问网网站：https://jmeter-plugins.org/downloads/old/2、下载插件：  3、下载后需要解压，然后将JMeterPlugins-Standard.jar包放在jmeter安装目录的jmeter-3.0libext路径下，重新启动jemter即可。使用方法：1...

反向传播：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22473137   https://blog.csdn.net/cppjava_/article/details/68941436     2.解决梯度爆炸问题的方法通常...

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912...