机器学习中Gradient Descent (Vanilla)梯度下降法的过程

Gradient Descent

最近在搞Deep Leaning，数学不好的我学的头大啊。

在学之前，你或许和我一样

然而

|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
现实是

还是边学习边做笔记 o(╥﹏╥)o

简单粗暴，图文并茂

First

从初始参数起始点 θ0θ_0θ0开始

Second

计算一下Gradient g0g^0g0

然后，向着Gradient的反方向去Update（更新）参数

其中，θ1=θ0−ηg0\boldsymbol{\theta}^{\mathbf{1}}=\boldsymbol{\theta}^{\mathbf{0}}-\eta \boldsymbol{g}^{0}θ1=θ0−ηg0

Thrid

得到新参数后，不断重复上两步过程

其中， θ2=θ1−ηg1\boldsymbol{\theta}^{2}=\boldsymbol{\theta}^{\mathbf{1}}-\eta \boldsymbol{g}^{\mathbf{1}}θ2=θ1−ηg1

直到最终找到 Local Minima

应该算是简单明了了吧，O(∩_∩)O哈哈~

ღ( ´･ᴗ･` )

❤

『
祈愿万家灯火熨烫过脉络，刀山与火海多深刻，都陪你渡过。
』

机器学习中Gradient Descent (Vanilla)梯度下降法的过程相关推荐

机器学习中的数学(二)--梯度下降法
写在前面 <机器学习中的数学>系列主要列举了在机器学习中用到的较多的数学知识,包括微积分,线性代数,概率统计,信息论以及凸优化等等.本系列重在描述基本概念,并不在应用的方面的做深入的探讨, ...
机器学习中的数学原理——梯度下降法（最速下降法）
好久没更新了,确实是有点懒了,主要是这两天返乡在隔离(借口).这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言!这一篇就更新 ...
[机器学习] ML重要概念：梯度（Gradient）与梯度下降法（Gradient Descent）
本文转自:https://blog.csdn.net/walilk/article/details/50978864 引言机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记, ...
Stochastic Gradient Descent ( 随机梯度下降 )
Stochastic Gradient Descent (SGD) ( 随机梯度下降( SGD ) ) 是一种简单但非常有效的方法,用于在诸如(线性)支持向量机和逻辑回归之类的凸损失函数下的线性分 ...
李弘毅机器学习：第四章—梯度下降法
李弘毅机器学习:第四章-梯度下降法什么是梯度下降法? Review: 梯度下降法 Tip1:调整学习速率小心翼翼地调整学习率自适应学习率 Adagrad 算法 Adagrad 是什么? Adag ...
深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式
深度学习中多层全连接网络的梯度下降法及其变式 1 梯度下降法 2 梯度下降的变式 1.SGD 2.Momentum 3.Adagrad 4.RMSprop 5.Adam 6.小结 1 梯度下降法梯度 ...
ML重要概念：梯度（Gradient）与梯度下降法（Gradient Descent）
引言机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等,主要学习资料来自网上的免费课程和一些经典书籍,免费课 ...
[李宏毅机器学习笔记] Gradient Descent
文章目录前言 1 Gradient Descent 总结前言学习李宏毅老师的课程,所作的笔记,文中使用的PPT均来自李宏毅老师讲演PPT. 1 Gradient Descent 我们为了 ...
【机器学习 - 8】：随机梯度下降法
文章目录随机梯度下降法随机梯度下降法的实现随机梯度下降法为什么使用随机梯度下降法? 如果当我们数据量和样本量非常大时,每一项都要参与到梯度下降,那么它的计算量时非常大的,所以我们可以采用随机梯 ...

机器学习中Gradient Descent (Vanilla)梯度下降法的过程

Gradient Descent

机器学习中Gradient Descent (Vanilla)梯度下降法的过程相关推荐

最新文章

热门文章