梯度下降

深度学习 --- stanford cs231学习笔记七(训练神经网络之梯度下降优化器)在深度学习中，权重W的值是否合理是由损失函数L来判断的。L越小，表示W的设置越happy。L越大，表示W的值越unhappy。为了让L越来越小，常用的方法是梯度下降法。

方向导数和梯度导数的几何意义如图所示：当 P 0 P_{0} P0点不断接近 P P P时，导数如下定义： f ′ ( x 0 ) = lim ⁡ △ x → 0 △ y △ x = lim ⁡ △ x → 0 f ( x 0 + △ x ) − f ( x 0 ) △ x {f}'(x_{0})=\lim\limits_{△x→0}\frac{△y}{△x} =\lim\limits_{△x→0}\frac{f(x_{0}+△x)-f(x_{0})}{△x} f′(x0)=△x→0lim△x△y=△x→0lim△xf

深度神经网络——什么是梯度提升？在数据科学竞赛中，梯度提升模型（Gradient Boosting）是一种非常强大的工具，它能够将多个弱学习模型组合起来，形成一个强学习模型。这个过程是通过逐步添加弱学习者来实现的，每个新加入的弱学习者都专注于当前整体模型的弱点，从而逐步提高预测的准确性。

Sarapines Programmer

【动手学深度学习】softmax回归从零开始实现的研究详情目录🌊1. 研究目的🌊2. 研究准备🌊3. 研究内容🌍3.1 softmax回归的从零开始实现

深度神经网络——什么是梯度下降？如果对神经网络的训练有所了解，那么很可能已经听说过“梯度下降”这一术语。梯度下降是提升神经网络性能、降低其误差率的主要技术手段。然而，对于机器学习新手来说，梯度下降的概念可能稍显晦涩。本文旨在帮助您直观理解梯度下降的工作原理。

图灵猫-Arwin

梯度下降算法（Gradient Descent）梯度下降算法，这个在机器学习中非常常见的算法，可以用下山的例子来形象地解释。想象一下，你在一座山的顶端，目标是要以最快的速度下到山底。但由于浓雾遮挡，你看不清整座山的轮廓，只能感觉到脚下的坡度。这时候，你会选择沿着最陡峭的坡度方向走，因为那很可能是下山最快的路线。在梯度下降算法中，”下山”就是寻找损失函数的最小值，”最陡峭的坡度”则对应着梯度，我们通过计算梯度并不断调整参数，来逐渐接近这个最小值。

【神经网络基本知识整理】（激活函数） && （梯度＋梯度下降＋梯度消失＋梯度爆炸）我们知道神经网络中前一层与后面一层的连接可以用y = wx + b表示，这其实就是一个线性表达，即便模型有无数的隐藏层，简化后依旧是上述的线性表达式，那么模型的拟合能力非常受限。因此引入了激活函数σ，y = σ(wx + b)，使得模型能够拟合非线性的问题。常用的激活函数详解可参考👉激活函数详解 ///激活函数详解

BP 神经网络原理BP (Back Propagation) 神经网络是1986年由 Rumelhart 和 McClelland 为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。

机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以梯度下降法也被称为“最速下降法”。梯度下降法中越接近目标值，变量变化越小。计算公式如下：

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法w is: 1.4774173755483797 b is: 0.02963934787473238 cost is: 112.65585181499748

【Machine Learning】Optimization本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义梯度下降相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的Cheat Sheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。

失眠的树亚

梯度下降|笔记机器学习中一个常见的任务是通过学习算法，自动发现数据背后的规律，不断改进模型，做出预测。上图的坐标系，横轴表示房子面积，纵轴表示房价，图中的点就是给出的数据。

【白话机器学习系列】白话梯度下降梯度下降是机器学习中最常见的优化算法之一。理解它的基本实现是理解所有基于它构建的高级优化算法的基础。在机器学习中，优化是寻找理想参数或权重以最大化或最小化成本或损失函数的过程。全局最大值是函数定义域上的最大值，而全局最小值是函数的最小值。虽然只有一个全局最大值和/或最小值，但可以有许多局部最大值和最小值。成本函数的全局最小值或最大值指示模型参数生成接近实际目标的预测。训练模型时，局部最大值和最小值可能会导致问题，因此应始终留意它们的存在。上图显示了每种最大值/最小值的示例。

旅途中的宽~

【深度学习】神经网络中 Batch 和 Epoch 之间的区别是什么？我们该如何理解？随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种优化算法，用于在机器学习和深度学习中更新模型参数，以最小化损失函数。与传统的梯度下降算法不同，SGD在每次参数更新时只使用一个样本（或一小批样本），而不是使用整个训练数据集。这使得SGD具有更快的收敛速度，并且可以处理大规模的数据集。