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查询Tags标签： 梯度，共有 186条记录-
（4）李宏毅深度学习---梯度下降和BP
一、梯度下降 二、BP算法
2021/7/19 6:05:55 人评论 次浏览 -
（4）李宏毅深度学习---梯度下降和BP
一、梯度下降 二、BP算法
2021/7/19 6:05:55 人评论 次浏览 -
2021-07-18梯度下降算法的简单案例（matlab）
前几天在scdn上学习了一个梯度下降的视频，以此记录一下 ==题目== 先大致画一下分布 training_data=[1 7.6;2 15.8;3 29;4 45;5 66.5;6 91;10 225];%样本dataSize=length(training_data); plot(training_data(:,1),training_data(:,2),r*); hold on;完整的代码： training…
2021/7/18 17:06:01 人评论 次浏览 -
2021-07-18梯度下降算法的简单案例（matlab）
前几天在scdn上学习了一个梯度下降的视频，以此记录一下 ==题目== 先大致画一下分布 training_data=[1 7.6;2 15.8;3 29;4 45;5 66.5;6 91;10 225];%样本dataSize=length(training_data); plot(training_data(:,1),training_data(:,2),r*); hold on;完整的代码： training…
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（2）李宏毅深度学习简介----回归
一、回归定义 找到一个函数，通过输入特征x，输出一个数值结果。 二、模型步骤（what）模型假设，选择模型框架（线性模型）（why）模型评估，如何判断众多模型（不同参数）的优劣（损失函数）（how）模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）三、回归模型 1、线性回归：…
2021/7/14 6:06:22 人评论 次浏览 -
（2）李宏毅深度学习简介----回归
一、回归定义 找到一个函数，通过输入特征x，输出一个数值结果。 二、模型步骤（what）模型假设，选择模型框架（线性模型）（why）模型评估，如何判断众多模型（不同参数）的优劣（损失函数）（how）模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）三、回归模型 1、线性回归：…
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结合openCV学习DIP之机器学习
综述 结合openCV学习DIP之传统图像特征与匹配 图像特征图像的浅层特征主要是颜色、纹理和形状图像特征是指: 可以表达图像中对象的主要信息, 并且以此为依据可以从其他未知图像中检测出相似或相同的该对象A.在特征提取上,传统的图像处理都是自行设计提取固定特征的算子,在…
2021/7/11 23:08:30 人评论 次浏览 -
结合openCV学习DIP之机器学习
综述 结合openCV学习DIP之传统图像特征与匹配 图像特征图像的浅层特征主要是颜色、纹理和形状图像特征是指: 可以表达图像中对象的主要信息, 并且以此为依据可以从其他未知图像中检测出相似或相同的该对象A.在特征提取上,传统的图像处理都是自行设计提取固定特征的算子,在…
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深度学习优化算法
1. 优化算法优化的目标在于降低训练损失，只关注最小化目标函数上的表现，优化算法通常只考虑最小化目标函数（损失函数）。1.1. 局部最优 当一个优化问题的数值解在局部最优解附近时，由于目标函数有关解的梯度接近或变成零，最终迭代求得的数值解可能只能令目标函数局部…
2021/7/11 9:05:57 人评论 次浏览 -
深度学习优化算法
1. 优化算法优化的目标在于降低训练损失，只关注最小化目标函数上的表现，优化算法通常只考虑最小化目标函数（损失函数）。1.1. 局部最优 当一个优化问题的数值解在局部最优解附近时，由于目标函数有关解的梯度接近或变成零，最终迭代求得的数值解可能只能令目标函数局部…
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深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理：…
2021/7/11 1:08:00 人评论 次浏览 -
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理：…
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【AI学习总结】均方误差（Mean Square Error,MSE）与交叉熵（Cross Entropy,CE）损失函数
出发点 对于一个样本，有输入和输出结果，我们的目的是优化训练我们的模型，使得对于样本输入，模型的预测输出尽可能的接近真实输出结果。现在需要一个损失函数来评估预测输出与真实结果的差距。 均方误差 回归问题 样本有若干维，每一维都有一个真实值。我们要将样本的数…
2021/7/5 6:21:36 人评论 次浏览 -
机器学习笔记3
多变量线性回归 1.1 多维特征 Multiple features 继续以预测房屋价格为例，之前只有单变量，但在实际中是有多个变量(特征)，比如除了房屋大小还有房间个数、房屋层数、房屋年限等 假设有m=47个样本符号定义分别为： n：特征的数量 x(i)：第i个训练样本 xj(i):第i个训练样…
2021/7/1 23:25:26 人评论 次浏览 -
【拓端tecdat】R语言用Hessian-free 、Nelder-Mead优化方法对数据进行参数估计
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22828 原文出处：拓端数据部落公众号主要优化方法的快速概述 我们介绍主要的优化方法。我们考虑以下问题 . 无导数优化方法 Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：设置初始点x1,...,xn+1 对点进行…
2021/6/29 6:22:12 人评论 次浏览
