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神经网络中的算法-梯度下降算法的优化

一、概述梯度下降法（Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索

kupeThinkPoem·2022-10-27 18:30

NLP学习笔记３--Lecture/Decision Tree 、Random Forest、 XGboost

如何做gradientboosting？重点：如何定义XGBoo

Lyttonkeepgoing·2022-10-24 18:04

Pytorch学习——常用优化器区别和优缺点

使用importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=eval(LR_G))典型的梯度下降法GD(gradientdescent

哆啦A梦！！！·2022-10-24 07:54

keras 多层lstm_基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

原生的RNN会遇到一个很大的问题，叫做ThevanishinggradientproblemforRNNs，也就是后面时间的节点会出现老年痴呆症，也就是忘事儿，这使得RNN在很长一段时间内都没有受到关注

weixin_39796839·2022-10-24 07:50

机器学习（四）多元线性回归和正规方程

文章目录Log一、多元线性回归（Multivariatelinearregression）二、多元梯度下降法（Multivariategradientdescent）1.梯度下降算法引入多变量2.特征缩放

竹清兰香·2022-10-23 07:01

pytorch 两层神经网络的实现（含relu激励方程的反向传播推导过程）

由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播；计算loss，由Loss层计算；反向传播求梯度；根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:weight=weight-learning_rate*gradient

Sudan_大树·2022-10-22 09:43

神经网络优化的步骤以及常用的神经网络优化器

表示学习率，batch表示每次迭代的数据，t表示当前batch迭代的总次数：神经网络参数优化的步骤：一阶动量：与梯度相关的函数二阶动量：与梯度平方相关的函数常用的优化器：（1）SDG（Stochasticgradientdescent

永不言败_never say never·2022-10-22 07:23

神经网络的优化方法介绍与比较

文章目录前言一、梯度下降方法（gradientdecent）批量梯度下降（Batchgradientdecent）随机梯度下降（Stochasticgradientdecent）动量（Momentum）

Arwin（Haowen Yu）·2022-10-22 07:14

强化学习算法（五）——Proximal Policy Optimization(PPO)

文章目录Reference1.PolicyGradient1.1Actor,Enviroment,Reward1.2GradientDescent1.3Tip1:AddaBaseline1.4Tip2:

冠long馨·2022-10-22 07:39

神经网络深度学习（三）优化器

目录一、优化器分类二、优化器详解三、优化器常见面试题一、优化器分类基本梯度下降法：包括标准梯度下降法(GD,GradientDescent)，随机梯度下降法(SGD,StochasticGradientDescent

china1000·2022-10-22 07:36

集成学习之随机森林、Adaboost、Gradient Boosting、XGBoost原理及使用

目录集成学习Bagging与随机森林Bagging介绍随机森林实战——随机森林实现分类AdaboostAdaboost的原理实战——Adaboost+决策树GradientBoosting实战——GBDT

艾派森·2022-10-21 07:54

【深度学习】——梯度下降优化算法（批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、Momentum、Adam）

目录梯度梯度下降常用的梯度下降算法（BGD，SGD，MBGD）梯度下降的详细算法算法过程批量梯度下降法（BatchGradientDescent）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent

有情怀的机械男·2022-10-18 12:21

机器学习：梯度下降算法（Gradient Descent）

梯度下降算法（GradientDescent）泰勒公式在高数中学过的泰勒公式告诉我们，我们始终可以找到一个级数表达式，去拟合任意随机样本结果。

qq_44219837·2022-10-18 12:51

Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战

1.项目背景GBDT是GradientBoostingDecisionTree（梯度提升树）的缩写。GBDT分类又是建立在回归树的基础上的。本项目应用GBDT算法实现多分类模型。

胖哥真不错·2022-10-18 07:16

吉林大学计算机学院推免名额,吕帅-吉林大学计算机科学与技术学院

主要代表性学术论文：[38]ZhangLei,HanShuai,ZhangZhiruo,LiLefan,LüShuai*.Deeprecurrentdeterministicpolicygradientforphysicalcontrol.In

衣阿华·2022-10-17 11:09

神经网络训练梯度算法详解

文章目录题目ThebasicdefinitionThemotivationPaperdetailedintroduction梯度下降变体批梯度下降随机梯度下降算法小批量梯度下降法MBGDChallengesGradientdescentoptimizationalgorithmsMomentumNesterovacceleratedgradientAdaGradRMSPropAdadeltaAda

pinn山里娃·2022-10-16 15:21

神经网络中的梯度下降——Gradient Descent

1什么是梯度下降梯度下降可以对神经网络中的成本函数（cost）进行反向传播，通过不断迭代，更新权值w、b，找到损失函数最低点，最终使我们的模型达到更优的效果。成本函数有几种，不具体介绍，简单记为，这里对模型进行输入X，是模型训练后得到结果，是标准答案，模型训练的目的是使输出的结果更接近标准答案，即要找到损失函数的最低点。下面是交叉熵(crossentropy)成本函数，不具体介绍2梯度下降为什么能

NPC_0001·2022-10-16 15:50

神经网络的梯度实现

这样的由全部变量的偏导数汇总而成的向量称为梯度（gradient)。梯度可以像下面这样来实现。

fakerth·2022-10-16 15:50

机器学习 - 各种优化器 optimizer

先修知识：牛顿法和拟牛顿法可以看我之前写的文章：https://blog.csdn.net/weixin_41332009/article/details/1131120261.梯度下降法(GradientDescent

愉贵妃珂里叶特氏海兰·2022-10-15 07:53

梯度下降算法动图_一文看懂常用的梯度下降算法

概述梯度下降算法(GradientDescentOptimization)是神经网络模型训练最常用的优化算法。对于深度学习模型，基本都是采用梯度下降算法来进行优化训练的。

Hytvju·2022-10-15 07:52

如何通过torch使用梯度下降法（ Gradient descent）求函数极小值

1.梯度下降法梯度下降法（Gradientdescent，简称GD）是一阶最优化算法，计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，公式如下所示，其中μ\muμ表示学习率，gtg^tgt表示梯度，ttt表示第

rpsate·2022-10-15 07:49

深度学习常见的优化算法

文章目录1.梯度下降算法（batchgradientdescentBGD)2.随机梯度下降法（StochasticgradientdescentSGD)3.小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescentMBGD

ZhangTuTu丶·2022-10-15 07:17

深度学习基础知识——optimizer总结

1.训练方法：（1）批/梯度下降法GD（gradientdescent）梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种常用方法，比较适用于控制变量较多，受控系统比较复杂，无法建立准确数学模型的最优化控制过程。

m0_49089298·2022-10-15 07:43

深度学习中的优化函数optimizer SGD Adam AdaGrad RMSProp

当前深度学习中使用到的主流的优化函数有：1.BGD（BatchGradientDescent）,SGD（StochasticGradientDescent）和MBGD（Mini-BatchGradientDescent

donkey_1993·2022-10-15 07:41

全新自适应地址发布页HTML源码【手机端】【pc端】

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MIKE_note·2022-10-14 07:20

论文解析：Photo2ClipArt:Image Abstraction and Vectorization Using Layered Linear Gradients

论文Photo2ClipArt:ImageAbstractionandVectorizationUsingLayeredLinearGradients发表于ACMSIGGRAPH2017，第一作者是来自于法国

Researcher-Du·2022-10-13 20:35

Flink在数度Datagradient平台的应用

梯度科技自主研发的Datagradient（数度），实时计算（实时开发）是一套基于ApacheFlink构建的一站式、高性能实时大数据处理平台，广泛适用于流式数据处理场景。

梯度科技·2022-10-13 15:32

12.集成学习进阶一——xgboost

xgboost算法XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习⽅法的王牌，在Kaggle数据挖掘⽐赛中，⼤部分获胜者⽤了XGBoost。

C--G·2022-10-13 07:16

机器学习回顾篇（15）：集成学习之GDBT

1引言¶梯度提升树算法（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）是一个非常经典的机器学习算法，和我们前面介绍过的Adaboost算法一样，都是提升学习系列算法中的一员。

may_walkaway·2022-10-13 07:39

【集成学习系列教程3】GBDT分类算法原理及sklearn应用

文章目录5GBDT二分类算法5.1概述5.2算法详解5.2.1逻辑回归预测函数5.2.2最大似然估计5.2.3逻辑回归损失函数5.2.4算法的具体步骤5.3sklearn中的GradientBoosting

Juicy B·2022-10-13 07:30

集成学习(3)——梯度提升树(GBDT)

本文就对Boosting家族中一个重要的算法梯度提升树(GradientBoostingDecisonTree,以下简称GBDT)做一个总结。

MVincent·2022-10-13 07:52

吴恩达机器学习逻辑回归的梯度下降07

下面是gradient_descent，通常在选修课和实践实验室中提供给你。·计算偏导数，如上式(2,3)。这是下面的compute_gradient_l

·2022-10-11 20:32

决策树&随机森林&GBDT&XGBoost学习笔记以及代码实现

文章目录1.引入1.1决策树1.2随机森林1.3GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树1.4XGBoost（eXtremeGradientBoosting）极端梯度提升

来包番茄沙司·2022-10-06 07:08

CAM和GradCAM

LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization,CVPR2016；GradCAM来自Grad-CAM:VisualExplanationsFromDeepNetworksviaGradient-BasedLocalization

tzc_fly·2022-10-04 16:48

css3新特性

目录1，圆角border-radius2，阴影之box-shadow3，阴影之text-shadow4，背景渐变linear-gradient5，转换tr

谦虚且进步·2022-10-04 13:20

面板模型混合效应模型_树助混合效应模型

面板模型混合效应模型Thisarticleshowshowtree-boosting(sometimesalsoreferredtoas“gradienttree-boosting”)canbecombinedwithmixedeffectsmodelsusingtheGPBoostalgorithm.Backgroundisprovidedonboththemethodologyaswellas

weixin_26752765·2022-10-04 07:29

13.线性单元和梯度下降用python求解LMS算法聚合theta值(出现nan值,已解决)

目录线性单元是什么线性单元模型监督学习和无监督学习梯度下降优化算法随机梯度下降算法(StochasticGradientDescent,SGD)代码实现调试过程本人解决方法面向过程面向对象小结线性单元是什么数据集不是线性可分

睡觉特早头发特多·2022-10-04 07:18

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法24：LightGBM

LightGBM全称为轻量的梯度提升机(LightGradientBoostingMachine)，由微软于2017年开源出来的一款SOTABoosting算法框架。跟XGBoos

风度78·2022-10-02 07:50

深度学习:优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam

带偏差修正的指数加权平均（biascorrectioninexponentiallyweightedaverage）3.动量（momentum）4.NesterovMomentum5.AdaGrad（AdaptiveGradient

茫茫人海一粒沙·2022-10-01 08:58

Kaggle神器LightGBM最全解读！

↑↑↑关注后"星标"AI派每日干货，不错过AI派干货来源：Microstrong，编辑：AI有道本文主要内容概览：1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree

Wang_AI·2022-10-01 07:12

吴恩达机器学习——优化算法（高级算法使用+多类别分类）

不需要手动计算学习率比梯度下降效率更高缺点：更加的复杂如何调度高级算法优化代价函数Matlab实现方法实例：假设已知代价函数，我们通过代价函数求得了偏导数首先，完成代价函数的实现（代码如下）function[jVal,gradient

xclhs·2022-09-29 19:19

机器学习笔记——大规模机器学习（large scale machine learning）

随机梯度下降我们在用梯度下降求解代价函数的最小值时我们每一次迭代都要让所有数据都参与一次运算，因此我们也将其叫做批梯度下降（batchgradientdesent），这样带来的运算量将会非常大为了解决这个问题

Veropatrinica·2022-09-29 18:28

大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

在大数据集上进行学习LearningwithLargeDataSets随机梯度下降StochasticGradientDescent小堆梯度下降Mini-BatchGradientDescent保证随机

蓝色枫魂·2022-09-29 18:47

动手实现一个带自动微分的深度学习框架

/github.com/borgwang/tinynn-autograd(主要看core/tensor.py和core/ops.py)目录简介自动求导设计自动求导实现一个例子总结参考资料简介梯度下降（GradientDescent

Adenialzz·2022-09-28 12:09

时间序列预测（三）—— Xgboost模型

Xgboost模型.html文章链接（一）数据预处理（二）AR模型（自回归模型）（三）Xgboost模型（四）LSTM模型（五）Prophet模型（自回归模型）模型原理 Xgboost（ExtremeGradientBoost

xkw168·2022-09-28 07:57

Pytorch深度学习笔记（01）--自动求导、梯度下降、反向传播

张量Tensors二、Autograd:自动求导(automaticdifferentiation)1、变量(Variable)核心类2、函数（Function）3、梯度（Gradients）梯度（可简单理解为导数

呆呆酱～^_^·2022-09-27 18:50

论文解读-SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

本文是上海交通大学张伟楠教授发表的一篇关于使用基于策略梯度的GAN来生成轨迹的文章，文章称作为一种训练产生式模型的新方法，产生式对抗性网络(GAN)利用判别模型指导产生式模型的训练，在生成实值数据方面取得了相当大的成功。然而，GAN在生成实值数据方面也存在不少的问题，例如1）产生式模型的离散输出使得从判别模型到产生式模型的梯度更新很难通过。2）判别模型只能评估完整的序列，而对于部分生成的序列，一旦

cxp_001·2022-09-27 09:21

吴恩达《机器学习》笔记——第九章《神经网络：学习》

神经网络：学习）9.1Costfunction（代价函数）9.2Backpropagationalgorithm（反向传播算法）9.3Backpropagationintuition（理解反向传播）9.5Gradientchecking

肥胖边缘疯狂蹦迪·2022-09-26 22:49

深度学习优化函数

深度学习优化函数详解系列目录本系列课程代码，欢迎star：https://github.com/tsycnh/mlbasic深度学习优化函数详解（0）--线性回归问题深度学习优化函数详解（1）--GradientDescent

用心把天空锁住·2022-09-26 16:09

深度学习优化函数详解（5）-- Nesterov accelerated gradient (NAG)