随机梯度下降

随机梯度下降法的数学基础

梯度是微积分中的基本概念，也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具（梯度下降算法）。因此，有必要从头理解梯度的来源和意义。本文从导数开始讲起，讲述了导数、偏导数、方向导数和梯度的定义、意义和数学公式&#xf…

政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（三）—— 随机梯度下降

政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras实战演绎希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！ 这篇文章中，咱们将使用Keras和TensorFlow…

批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降

一、批量梯度下降（Batch Gradient Descent,BGD） 在批量梯度下降中，每次迭代都使用整个训练集的数据进行梯度计算和参数更新。也就是说，每次迭代都对所有的样本求取梯度，然后更新参数。由于要处理整个训练集&#xff0c…

动手学深度学习之从批量归一化和残差网络、凸优化、梯度下降

参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/jupyter/6X2EcSYKYpTDlzAKwQhNi 感谢伯禹平台，Datawhale，和鲸，AWS给我们提供的免费学习机会&am…

Pytorch-SGD算法解析

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com) SGD，即随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处…

梯度下降法几个注意点

梯度下降法中是同时更新的θ0和θ1： 同时更新θ0和θ1与不同时更新的区别如下： 同时更新是最自然的方法。如图所示，如果同时更新与不同时更新两者是有区别的，同时更新时，两者都是在初始值得到的J的基础上进行更新&…