【动手学深度学习-pytorch】8.5 循环神经网络的从零开始实现-梯度裁剪
为了防止梯度爆炸或者消失，进行梯度剪裁 @savedef train_epoch_ch8(net, train_iter, loss, updater, device, use_random_iter): """训练网络一个迭代周期（定义见第8章）""" state, timer = ...
【深度学习】梯度消失/爆炸（Vanishing/Exploding Gradient）
这几天正在看梯度消失/爆炸，在深度学习的理论中梯度消失/爆炸也是极其重要的，所以就抽出一段时间认真地研究了一下梯度消失/爆炸的原理，以下为参考网上的几篇文章总结得出的。本文分为四个部分：第一部分主要介绍深度学习中一些关于梯度消失/爆炸（Vanishing/Exploding Gradient）的基础...
深度学习之如何防止梯度爆炸/梯度消失?
什么是梯度爆炸/梯度消失?深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。那么如果连乘的因子大部分小于1，最后乘积的结果可能趋于0，也就是梯度消失，后面的网络层的参数不发生变化.那么如果连乘的因子大部分大于1，最后乘积可能趋于...
决策树系列（二）：GBDT-梯度提升决策树-算法原理以及步骤
1 GBDT简介GBDT，英文全称是Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树，顾名思义，与梯度、boosting算法、决策树有关。是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，每一颗决策树也叫做基学习器，GBDT最后的结果就是将所有基学习器的结果相加。2 boost...
多变量线性回归模型——梯度下降法、随机梯度下降法之python实战
这篇文章主要讲述在多变量线性回归模型中运用梯度下降法与随机梯度下降法解决问题的方法。有关于梯度下降法的数学推导不做讲述的重点。在这篇文章里，我们将对一个包含50个样本的数据集使用多变量回归模型进行处理，通过实操来加深对梯度下降法的理解。一、语言和IDEpython3.7 + pycharm二、问题陈...
凸优化学习-（二十四）无约束优化算法——梯度下降法
凸优化学习梯度下降法是最经典、最简单的算法，要求目标函数一阶可微无约束，有m,M\textbf{m,M}m,M控制凸性。学习笔记一、梯度下降法形如：dk=−∇f(xk)Repeatdk=argminf(xk+αdk)αmax≥α≥0xk+1=xk+αkdkUntil Convergence\b...
多分类Logistics回归公式的梯度上升推导&极大似然证明sigmoid函数的由来
https://blog.csdn.net/zhy8623080/article/details/73188671 也即softmax公式...
解密学习机制：线性回归与梯度下降之旅
摘要 在理解机器学习机制的过程中，我们探讨了在合成数据集上训练简单线性回归模型的过程。整个过程要解决的问题是算法如何通过迭代优化来学习输入和输出变量之间的基本关系。 我们的方法包括生成一个合成线性数据集，实施梯度下降进行参数估计，并使用均方误差评估模型的性能。结果表明，模型成功地学习了线性关系，这体...
深入剖析回归（二）L1，L2正则项，梯度下降
一、回归问题的定义回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合：使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。回归问题分为模型的学习和预测两个过程。基于给定的训练数据集构建一个模型，...
数学分析|最优化——梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等
1.最优化问题分类按照约束条件分，可以分为：无约束优化问题、有不等式优化问题、有不等式优化问题。按照是否线性，可以分为线性优化问题(目标函数和约束均线性)、非线性优化问题(目标函数和约束中任意部分非线性)。按是否凸，可以分为凸优化问题、非凸优化问题。对于有约束优化问题，常见的做法是转换到无约束问题上...
最优化方法——最速下降法，阻尼牛顿法，共轭梯度法
最优化方法——最速下降法，阻尼牛顿法，共轭梯度法目录最优化方法——最速下降法，阻尼牛顿法，共轭梯度法1、不精确一维搜素1.1 Wolfe-Powell 准则 2、不精确一维搜索算法计算步骤 3、最速下降法3.1 基本思想3.2 计算步骤 3.3 迭代过程 3.4 优缺点分析...
机器学习优化方法：Momentum动量梯度下降
训练机器学习模型时我们常常遇到不能训练出最优值的情况，这往往是因为局部极值和鞍点阻碍了我们的训练。而病态曲率会减慢我们的训练，严重的可以使我们的训练无法得到最优值。下图展示了病态曲率（图片来自阿里云栖社区）考虑以下损失曲线图。如你所知，我们在进入一个以蓝色为标志的像沟一样的区域之前是随机的。这些颜色...
大白话5分钟带你走进人工智能-第八节梯度下降之批量梯度下降和随机梯度下降(3)...
第八节梯度下降之批量梯度下降和随机梯度下降(3)上一节中，我们讲解了梯度下降的大概流程，从多元问题了解举例了解了梯度更新的过程，本节的话我们接着上一节...
强化学习笔记（6）Policy Gradient 策略梯度下降
文章目录概念Value-Based and Policy-Based RLValue-BasedPolicy -BasedActor-Critic目标函数的确定梯度下降解决问题Likelihood ratios 自然对数Softmax PolicyGaussian Policy 连续动作空间一步MD...
使用matlab用优化后的梯度下降法求解达最小值时参数
matlab可以用-Conjugate gradient-BFGS-L-BFGS等优化后的梯度方法来求解优化问题。当feature过多时，最小二乘计算复杂度过高（O...
梯度下降算法详解及案例 - 小毅哥哥Bob
梯度下降算法详解及案例 1.梯度的定义在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向2...
最优化问题——梯度下降法
1、无约束最优化问题求解此问题的方法方法分为两大类：最优条件法和迭代法。2、最优条件法我们常常就是通过这个必要条件去求取可能的极小值点，再验证这些点是否真的是极小值...
优化方法总结：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等等
概述优化问题就是在给定限制条件下寻找目标函数\(f(\mathbf{x})，\mathbf{x}\in\mathbf{R}^{\mathbf{n}}\)的极值点。极值可以分为整体极值或局部极值，整体极值即函数的最大/最小值，局部极值就是...
深度学习优化算法（牛顿法-->梯度下降法-->Nadam）
xgboost极限梯度提升算法 (boosting提升法)