SGD

Python纯Numpy手撕SGD

文章目录简介问题建模数据加载和预处理数据加载预处理分batch损失函数训练运行简介本博客用多元线性回归展示如何从零实现一个随机梯度下降SGD, 不使用torch等AI框架问题建模给定一个数据集X∈RN(D1)\large X \in \R^{N \times (D1)}X∈RN(D1)和对应标签向量Y∈RN\large …

深度学习常用优化算法

最早整理了一些深度学习的基础知识给实验室的师弟师妹看，后来想想还是写个博客大家一起看吧。批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 在整个数据集上（求出损失函数 J(θ 并）对每个参数 θ 求目标函数 J(θ) 的偏导数…

第五章.与学习相关技巧—参数更新的最优化方法（SGD,Momentum,AdaGrad,Adam）

第五章.与学习相关技巧 5.1 参数更新的最优化方法神经网络学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化。很多深度学习框架都实现了各种最优化方法，比如Lasagne深度学习框架&#xf…

梯度下降与支持向量机

前言支持向量机解优化有两种形式，通常采用序列最小化（SMO）算法来解优化，本文总结基于随机梯度下降（SGD）解优化方法。线性可分SVM 如果数据集是完全线性可分的，可以构造最大硬间隔的线性可分支…

常用优化算法

当我们使用机器学习的时候，最开始都是初始化一组参数，然后不断优化迭代，得到最终的结果。所以优化算法也是机器学习中很重要的一个组成部分。我们之前提到过的梯度下降法，牛顿法这些便是很经典的优化方法。 SGD 首先是stochas…

优化算法（一）SGD算法实现

SGD随机梯度下降算法，和最常用的GD相比，GD每一次迭代都是所有样本都一起进行计算，而SGD是每一次迭代中每个样本分别进行计算，梯度算法的最终目标是减少cost值，训练出最优的参数值，GD每一次迭代都让所有样本…

人工智能基础_机器学习014_BGD批量梯度下降公式更新_进一步推导_SGD随机梯度下降和MBGD小批量梯度下降公式进一步推导---人工智能工作笔记0054

然后我们先来看BGD批量梯度下降,可以看到这里,其实这个公式来源于梯度下降的公式对吧,其实就是对原始梯度下降公式求偏导以后的梯度下降公式,然后使用所有样本进行梯度下降得来的,可以看到* 1/n 其实就是求了一个平均数对吧.所有样本的平均数. 然后我们看,我们这里* 1/n那么…

优化器（Optimizer）介绍

Gradient Descent（Batch Gradient Descent，BGD） 梯度下降法是最原始，也是最基础的算法。它将所有的数据集都载入，计算它们所有的梯度，然后执行决策。（即沿着梯度相反的方向更新权重&#xff…

Pytorch-SGD算法解析

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com) SGD，即随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处…

《python深度学习》笔记（十二）：动量

1 工作原理 Momentum(动量，冲量)：结合当前梯度与上一次更新信息，用于当前更新。动量梯度下降法是计算梯度的指数加权平均数，并利用该数值来更新参数值。指数加权平均： 与原始的梯度下降相比，动量的梯度…