51
Dev开发社区
首页
文章
问答
工具
搜索
登录
注册
#梯度下降法
常见的几种最优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等)
我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入,博主越来越发现最优化方...
代码星球
·
2020-04-18
梯度
牛顿
常见
几种
最优化
梯度下降法_最速下降法
1.找出一个附近的点来判断是不是极值点.迭代求(求最小值)(梯度下降法) 2.如果求最大值则改为正号.(梯度上升法) 3.随机梯度下降法:一次处理一个样本值4.批处理梯度下降法:一次处理m个样本值...
代码星球
·
2020-04-08
降法
梯度
最速下
Python实现简单的梯度下降法
机器学习算法常常可以归结为求解一个最优化问题,而梯度下降法就是求解最优化问题的一个方法。梯度下降法(gradientdescent)或最速下降法(steepestdecent),是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法。梯度下降法实现简单,是一种迭代算法,每一步会求解目标函数的梯度向量。本文分为理论和Python代码实...
代码星球
·
2020-04-02
Python
实现
简单
梯度
降法
神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸
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...
代码星球
·
2021-02-20
梯度
神经网络
训练
中的
消失
Deep Learning系统实训之二:梯度下降原理
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...
代码星球
·
2021-02-16
Deep
Learning
系统
实训
之二
(2)Deep Learning之线性单元和梯度下降
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...
代码星球
·
2021-02-16
Deep
Learning
线性
单元和
元和
深度学习面试题08:梯度消失与梯度爆炸
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...
代码星球
·
2021-02-12
梯度
深度
学习
试题
消失
深度学习面试题06:全连接神经网络正向传播与梯度反向传播
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...
代码星球
·
2021-02-12
传播
深度
学习
试题
连接
深度学习面试题01:导数、偏导数、方向导数、梯度的概念
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 ...
代码星球
·
2021-02-12
导数
深度
学习
试题
方向
梯度弥散与梯度爆炸
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...
代码星球
·
2021-02-12
梯度
弥散
爆炸
矩阵标准差在神经网络中的反向传播以及数值微分梯度验证
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...
代码星球
·
2021-01-22
矩阵
标准差
神经网络
中的
反向
Jmeter常用插件:梯度加压/插件管理器
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...
代码星球
·
2020-12-29
插件
Jmeter
常用
梯度
加压
反向传播与梯度消失梯度爆炸
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...
代码星球
·
2020-10-13
梯度
反向
传播
消失
爆炸
为什么梯度反方向是函数值局部下降最快的方向?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912...
代码星球
·
2020-10-13
方向
为什么
梯度
数值
局部
从梯度下降到反向传播(附计算例子)
原文地址:https://www.lookfor404.com/从梯度下降到反向传播附计算例子/#comment-652梯度下降法(GradientDescent)是神经网络的核心方法,用于更新神经元之间的权重,以及每一层的偏置;反向传播算法(Back-PropagationAlgorithm)则是一种快速计算梯度的算...
代码星球
·
2020-10-11
梯度
降到
反向
传播
计算
首页
上一页
1
2
3
4
下一页
尾页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他