梯度下降算法一般化公式

追梦Hocking 2023-01-13 01:55:03

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机器学习-梯度下降算法原理及公式推导
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）是最常采用的方法之一，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法，几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。 梯度就是导数 梯度下降法就是一种通过求目标函数的导数来寻找目标函数最小化的方法。 梯度下降目的是找到目标函数最小化时的取值所对应的自变量的值，记住我们目的是为了找自变量x。 ...
梯度下降算法原理讲解——机器学习
详细来讲讲梯度下降算法的原理，感受数学和程序的魅力吧！！
一文看懂常用的梯度下降算法
作者：叶    虎 编辑：祝鑫泉 一 概述 梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）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。梯度下降算法背后的原理：目标函数关于参数的梯度将是目标函数上升最快的方向。对于最小化优化问题，只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一个步长，就可以实现目标函数的
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