Adline网络的LMS算法与梯度下降

深度解读最流行的优化算法:梯度下降 By 机器之心2016年11月21日 15:08 梯度下降法,是当今最流行的优化(optimization)算法,亦是至今最常用的优化神经网络的方法.本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识,以帮助你使用这些算法.我们首先会考察梯度下降法的各种变体,然后会简要地总结在训练(神经网络或是机器学习算法)的过程中可能遇到的挑战.(本文的中文版 PDF 下载地址) 目录: 梯度下降的各种变体 批量梯度下降(Batch gradient descent)

梯度下降算法: 线性回归模型: 线性假设: 平方差成本函数: 将各个公式代入,对θ0.θ1分别求偏导得: 再将偏导数代入梯度下降算法,就可以实现寻找局部最优解的过程了. 线性回归的成本函数总是一个凸函数,故梯度下降算法执行后只有一个最小值. "批"梯度下降:每一个步骤都使用所有的训练样本 原文地址:https://www.cnblogs.com/JJJanepp/p/8454834.html

前言 本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较,各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了,在此不赘述. SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent,关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了.现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent. SGD就是每一次迭代计算mini

本文翻译自Sebastian Ruder的"An overview of gradient descent optimization algoritms",作者首先在其博客中发表了这篇文章,其博客地址为:An overview of gradient descent optimization algoritms,之后,作者将其整理完放在了arxiv中,其地址为:An overview of gradient descent optimization algoritms,在翻译的过程中以

转自:http://www.dataguru.cn/article-10174-1.html 梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,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.但是,它们就像一个黑盒优化器,很难得到它们优缺点的实际解释.这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍,帮助使用者根据具体需要进行使用. 这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架,然后介绍它们所存在的

# 概念 LMS(least mean square):(最小均方法)通过最小化均方误差来求最佳参数的方法. GD(gradient descent) : (梯度下降法)一种参数更新法则.可以作为LMS的参数更新方法之一. The normal equations : (正则方程式,将在下一篇随笔中介绍)一种参数更新法则.也可以作为LMS的参数更新方法之一. 三者的联系和区别:LMS是一种机器学习算法.但是最小化均方误差的方法不唯一,采用GD或者正则方程式都是方法之一. # 准备样本  必须要先

转自:https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法,是当今最流行的优化(optimization)算法,亦是至今最常用的优化神经网络的方法.本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识,以帮助你使用这些算法.我们首先会考察梯度下降法的各种变体,然后会简要地总结在训练(神经网络或是机器学习算法)的过程中可能遇到的挑战. 目录: 梯度下降的各种变体 批量梯度下降(Batch gradient descent) 随机梯度下降

七月算法--12月机器学习在线班-第六次课笔记—梯度下降和拟牛顿 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记 http://www.julyedu.com

梯度下降算法,参考Edwin<最优化导论>8.2章节,算法采用go语言实现. 此处算法仍然存在疑惑,主要是获取梯度下降时如何确定步长,即使采用割线法获取最优步长,那么割线法的初始值又如何确定?? 下面程序中虽然采用了牛顿法获取极值,但非常依赖初始取值范围!! /***************************************** * FileName : grad.go * Author : fredric * Date : 2017.09.01 * Note : 梯度算法 *