改进的梯度下降算法大家族

追梦Hocking 2023-01-13 01:55:03

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强化学习数学基础优化算法详解项目_包含梯度下降牛顿法共轭梯度法拟牛顿法随机优化算法及其收敛性分析理论推导与代码实现_用于帮助学习者深入理解强化学习背后的数学原理掌握优化技术在价值函.zip

这是一个用matlab写得LBFGS算法，这个算法是一种由牛顿算法演变而来的优化算法。算法包括了LBFGS算法和BFGS两种算法，LBFGS算法可以解决大规模计算的问题，算法详细，有注释。

牛顿法是数值优化算法中的大家族，她和她的改进型在很多实际问题中得到了应用。在机器学习中，牛顿法是和梯度下降法地位相当的的主要优化算法。在本文中，SIGAI将为大家深入浅出的系统讲述牛顿法的原理与应用。

梯度下降算法的大家族： ①批量梯度下降：有N个样本，求梯度的时候就用了N个样本的梯度数据　　优点：准确　　缺点：速度慢 ②随机梯度下降：和批量梯度下降算法原理相似，区别在于求梯度时没有用所有的N歌样本数据，而是仅仅选取1个来求梯度　　优点：速度快　　缺点：准去率地 ③小批量梯度下降：批量梯度下降算法和随机梯度下降算法的折中，比如N=100，spark中使用此方法...

目录 1 详解梯度下降算法 1.1梯度下降的相关概念复习 1.2 梯度下降法的推导流程 2 梯度下降法大家族 2.1 全梯度下降算法(FG) 2.2 随机梯度下降算法(SG) 2.3 小批量梯度下降算法 2.4 随机平均梯度下降算法(SAG) 3 小结 1 详解梯度下降算法 1.1梯度下降的相关概念复习在详细了解梯度下降的算法之前，我们先复习相关的一些概念。

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