梯度下降的直觉

原文链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent 原文题目:An overview of gradient descent optimization algorithms 博文地址:http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/50974594 梯度下降是最流行的优化算法之一并且目前为止是优化神经网络最常见的算法.与此同时,每一个先进的深度学习库都包含各种算法实现的梯度下降

前段时间放假在家的时候,总算是看完了斯坦福的机器学习公开课(Andrew NG)的监督学习,这项计划持续了将近一个学期.无监督学习和强化学习部分暂时还不太想看,目前来说监督学习与我现在的情况更契合一些.看完监督学习部分,对机器学习的了解又深了一些,加上之前帮师兄做实验,从工程角度和理论角度共同推进,感觉还是挺好的. 为了巩固学习成果,在刷题之余,准备写一系列笔记,自己推导一遍机器学习里比较重要的几个算法,并附上自己的理解.我一直认为能讲出来的东西,才是自己的.写笔记有助于我自己理清思路,当然也希

// 搜索算法 --- 挨个尝试 1. 梯度下降 批梯度下降, 随机梯度下降 2. 矩阵求导方法

回归与梯度下降: 回归在数学上来说是给定一个点集,能够用一条曲线去拟合之,如果这个曲线是一条直线,那就被称为线性回归,如果曲线是一条二次曲线,就被称为二次回归,回归还有很多的变种,如locally weighted回归,logistic回归,等等,这个将在后面去讲. 用一个很简单的例子来说明回归,这个例子来自很多的地方,也在很多的open source的软件中看到,比如说weka.大概就是,做一个房屋价值的评估系统,一个房屋的价值来自很多地方,比如说面积.房间的数量(几室几厅).地段.朝向等等,

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)

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

for iter = 1:num_iters %梯度下降 用户向量 for i = 1:m %返回有0有1 是逻辑值 ratedIndex1 = R_training(i,:)~=0 ; %U(i,:) * V' 第i个用户分别对每个电影的评分 %sumVec1 第i个用户分别对每个电影的评分 减去真实值 sumVec1 = ratedIndex1 .* (U(i,:) * V' - R_training(i,:)); product1 = sumVec1 * V; derivative1 =

这节课的学习,相信一般上过统计或者运筹相关课程的同学应该都会有所了解.课上涉及的知识虽然很基础,但是也是很重要的. 在搜集了一些房价相关数据的基础上,利用线性回归算法来预测房价. 为了方便算法的训练推导,进行了很多符号的标准规定,从这当中也学到了一些知识,以后自己在进行一些算法的推导时也可学习课上的这些标准符号和推导方式. 下面给出这堂课上的一些干货. 1.机器学习算法的基本框架 2.最小二乘法——线性回归常用的代价函数,即误差平方和最小 3.参数学习算法——梯度下降算法,包含批量梯度下降和随机

考虑一个代价函数C , 它根据参数向量 计算出当前迭代模型的代价,记作C(). 机器学习中,我们的任务就是得到代价的最小值,在机器学习中代价函数通常是损失函数的均值,或者是它的数学期望.见下图: 这个叫做泛化损失,在监督学过程中,我们知道z=(x,y)  ,并且 f(x) 是对y的预测. 什么是这里的梯度呢? 当 是标量的时候,代价函数的梯度可表示如下: 当 很小的时候,它就是的另外一种表达,而我们就是让小于零,且越小越好. 当时一个向量的时候,代价函数的 梯度也是一个向量,每个都是一个i,这里