Python代码实现：梯度下降改进优化算法

bai666ai 2023-01-13 00:36:56

课时名称	课时知识点
Python代码实现：梯度下降改进优化算法	Python代码实现：梯度下降改进优化算法

...全文

141 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

Python深度学习：梯度下降与反向传播 1、梯度向量、学习（参数更新）方向 2、梯度下降 a、算出梯度 b、▽w = (f(w + Δx) - f(w - Δx)) / (2 * Δx) c、w = w - α▽w 3、常见的导数计算导数的微分形式：牛顿莱布尼茨公式 f'(x) = df(x) / dx 多元函数求偏导：把其他自变量看作常数 4、反向传播算法 ...

智能优化算法：基于梯度的优化算法 文章目录智能优化算法：基于梯度的优化算法1.算法原理1.1初始化1.2 梯度搜索规则（GSR）1.3 局部逃逸操作2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码摘要：基于梯度的优化算法（Gradient-based optimizer，GBO）是于2020年提出的一种新型智能优化算法，该算法受基于梯度的牛顿方法启发，具有结构简单，寻优能力强等特点。 1.算法原理该算法主要使用两种算子：梯度搜索规则(Gradient search rule, GSR)和局部逃逸算子(Loc

前言 梯度下降算法 Gradient Descent GD是沿梯度下降的方向连续迭代逼近求最小值的过程，本文将实现以下梯度下降算法的python实现。简单梯度下降算法批量梯度下降算法随机梯度下降算法简单梯度下降算法简单梯度下降算法的核心就是先求出目标函数的导数gkg_kgk,然后利用简单随机梯度西江算法公式迭代求最小值。 xk+1=xk−gk∗rkx_{k+1}=x_k-g_k*r_kxk+1=xk−gk∗rk$$ xk+1x_{k+1}xk+1 下一步位置 xkx_{k}xk

目录全量梯度下降 随机梯度下降 小批量梯度下降 三种梯度下降区别和优缺点全量梯度下降 Batch Gradient Descent 在梯度下降中，对于θ的更新，所有的样本都有贡献，也就是参与调整θ。其计算得到的是一个标准梯度。因而理论上来说一次更新的幅度是比较大的。如果样本不多的情况下，当然是这样收敛的速度会更快啦。全量梯度下降每次学习都使用整个训练集，因此其优点在于每次更新都会朝着正确的方向进行，最后能够保证收敛于极值点(凸函数收敛于全局极值点，非凸函数可能会收敛于局

白老师的课程社区_NO_2

2

社区成员

395

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章